横浜市立大学 大学案内2019
59/132

2018年4月、首都圏初のデータサイエンス学部が65名の新入生を迎えて始動しました。データサイエンスに対する諸企業などの実社会の期待は大きくオープンキャンパスでも、私の学部紹介の後での「何かご質問はありますか」との呼びかけに手を挙げたのは、高校生本人ではなく、一緒においでのお父様だったりしました。社会が期待するこれからの人材を育成する新学部としての注目度は予想以上で、新しい学問分野に飛び込もうという進取の気概に満ちた学生が来てくれました。データサイエンスは、完成Message from the Dean首都圏初のデータサイエンス学部。データを武器に未来を切り拓くデータサイエンティストを育成。データサイエンス学部長岩崎 学 Manabu Iwasakiした学問分野ではなく、これから作っていくべき性質のものです。私自身は長年、統計学の研究教育に携わってきましたが、それらをデータサイエンスのキーワードの下で考え直しています。教員が教え学生が学ぶ、というこれまでのやり方とは全く違います。学生と共に作っていく、お互い走りながら考えるというダイナミックな教育を実践します。共に歴史を作ろうという気概に満ちた皆さんの入学を、風光明媚な金沢八景の地で待っています。■ データサイエンス学部の特色社会はIoT(Internet of Things)の活用によりすべてのモノがネットでつながる、「第4次産業革命」を迎えつつあります。医療関連のデータからSNSの何気ないつぶやきまで、日々膨大なデータが生まれ蓄積される社会において、データサイエンス学部が育成するのは、そんな膨大なデータの中から新たな社会的な価値を創造できる人材です。データを読み解くために必要な数理や統計の基礎的な知識をはじめ、社会で不可欠なコミュニケーション能力や、イノベーションを起こす発想力、そして次世代に通用するビジネス力を養い、データサイエンティストに必要な素養を身に付けた人材を輩出することこそが、本学部の目的です。そのために、文系・理系という枠にとらわれない柔軟な思考と発想を大切にし、データが生まれる企業や官公庁といった「現場」での実践的な学びの機会を多く提供します。また、世界をフィールドに活躍するデータサイエンティストに必要な、国際水準の英語力の修得にも力を入れます。特色1『文理融合』数値や数式を扱うのが理系、文字や文章を扱うのが文系、と思ってはいませんか?現代社会にあふれるデータは、数値だけとは限りません。ネットやSNS上での文字情報、音声や画像、動画までもがデジタル化されてコンピュータ上に蓄積され、それらすべてがデータなのです。まさに文理融合の世界といえるでしょう。とはいえ、データサイエンスの基礎をなす学問分野は統計学や情報科学で、理系的な要素が多いことは確かです。数学的な素養も必要です。しかし、それらを応用する社会は、自然現象の解明や工業製品の生産、あるいは医学をはじめとした健康科学分野といういわば理系分野だけでなく、経済・経営やマーケティング、さらには文学までもが守備範囲です。文理を分離するのではなく融合する。これがデータサイエンスの魅力でもあります。特色2『現場重視』現場重視といっても、基礎理論を軽視するという意味では決してありません。しっかりした基礎・土台を作らないとその上には何物をも構築できないのは理の当然です。データサイエンスの分野は変化のスピードがものすごく速く、目の前の流行のみを追っていたのでは、いつまでたっても追いつくことはできません。まずは基礎固め。データサイエンス学部では、基礎を重視します。その基礎力がどんな現場であれ、必ず生きるのです。基礎的な力を養った上で、いくつかの企業や横浜市の各部局と連携し、データが実際生まれる現場でPBL(Project-Based Learning、課題解決型学修)を行い、実践的に学びます。それは決して教員が学生に教える場ではありません。共にデータと格闘し、思いもよらない解決法を見出してくれることを期待しています。特色3『国際水準の英語力』自分の考えやアイディアを他の人に伝える手段は、言葉で伝えるか、文章を書くかです。どんなに素晴らしいアイディアであっても内に秘めて外に出さないのでは、アイディアがないのと区別がつきません。外に出す以前に、人の意見を聞いたり文章を読んだりすることによって自分自身のアイディアを醸成するという段階があるのはもちろんです。これらに必要なのは言語です。データサイエンスのフィールドは「世界」です。そしてフィールドが世界であるならば、その言語は、現時点では英語が中心であり、学会や国際会議では英語が共通言語です。専門的な討論は当然、会議後の懇親会でも英語が飛び交います。データサイエンティストとしての活躍の場が「世界」である以上、そこで通用する英語力をしっかりと鍛えていきます。医学部、附属2病院実社会における課題発見・解決力計算機科学アルゴリズム統計学データ解析課題設定解決力医学/臨床文(経済・経営)×理(理学)国際教養学部国際商学部理学部ケーススタディフィールドワーク基礎的・基盤的能力学びのフィールド共通教養グローバル教育ヨコハマで学ぶ領域横断教育国際教養学部国際商学部理学部データサイエンス学部医学部大学院⁄研究施設学生支援キャンパスライフキャンパス紹介入試データ等57

元のページ  ../index.html#59

このブックを見る