AI・IT BUSINESS

AI・ITビジネス学科データサイエンス専攻

統計学を軸に、データをビジネスに活用するスキルを身につける

AI時代においてどの分野、どの企業、どのビジネスシーンにも求められる人材、それはビックデータを分析し、ビジネスに活用できる情報を引き出すデータサイエンティスト。
統計学を軸にデータサイエンスを学びながら、その高度なスキルを活かすための社会人基礎力やビジネスセンスも同時に身につけます。

データサイエンス専攻

専攻の特徴

  1. 01
    データを分析して価値を見つけられる
  2. 02
    統計で課題を読み解く力を身につける
  3. 03
    ビジネスを成長させる力が身につく

カリキュラム紹介

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2年間の学びの流れ

ピックアップカリキュラム

  • 統計学
    統計学

    さまざまなツールを利用して、確立・分布・相関といったデータ分析の基本を学び、データから課題と次の行動を考える力を身につけます。

  • マーケティング・サイエンス
    マーケティング・サイエンス

    データサイエンスがビジネスの中でどのように役立てられているかを学習。AI・データを活用した新しいサービスを立案できる力を養います。

  • システム開発

    システム開発

    決められたテーマに沿って「要件定義→設定→開発→テスト→リリース(発表)」までチームでコミュニケーションを取りながら、実践的に学びます。

  • Pythonプログラミング

    Pythonプログラミング

    決められたテーマに沿って「要件定義→設定→開発→テスト→リリース(発表)」までチームでコミュニケーションを取りながら、実践的に学びます。

  • AWS

    AWS

    AWSを使ったネットワーク構築やサーバ管理など、クラウドインフラの設計・運用を実践的に学ぶ授業です。

  • 企業連携
    企業連携

    データ分析やグループディスカッションを重ね、連携している企業が抱える課題に対してAI・IT視点で提案を行い、現場感覚を養います。

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  • データベース構築

    データベース構築

    データベースの構造や利用方法を習得し、オンライン上のサーバに接続してデータベースを操作することで、現場の実務に近いシチュエーションで学びます。

  • 機械学習概論

    機械学習概論

    自動運転、画像、音声認識、迷惑メール検知、レコメンドシステムなどの技術にも使われている機械学習(マシンラーニング)理論を学びます。

  • デジタルマーケティング

    デジタルマーケティング

    Web広告やSNSなどに関するデータの分析手法を基礎から学び、効果的なWeb制作のポイントについてマーケティング視点で考える授業です。

  • ロジカルシンキング

    ロジカルシンキング

    システム開発やデータ分析に必須の論理的思考力について学びます。プログラミングだけではなく、課題発見・解決・効率的な設計、効果的な提案につながるスキルを習得します。

時間割例

MON TUE WED THU FRI
01 コンピュータ演習 Pythonプログラミング データサイエンス 情報リテラシー ITパスポート
02 ビジネスコミュニケーション マーケティング・サイエンス
03 AIリテラシー クラウドコンピューティング アルゴリズム AIプログラミング 統計学
04 機械学習概論 ロジカルシンキング AWS (選)課題解決演習 生成AIパスポート・
G検定対策講座
05 (選)クロスオーバー・フライデー

※1コマ90分授業 ※教育効果を考慮して、カリキュラムが変更となる場合があります。

在校生メッセージ

在校生からのメッセージ

勉強もイベントも両方楽しめる環境がビジアカにはある!
初心者にも安心の環境で、先生方が丁寧に指導してくれるおかげで、勉強も人生最後の学生生活も全力で楽しめています!スポーツ大会やクロスオーバー・サミット(学園祭)だけでなく、業界EXPOからはじまる就活も楽しみです!
※業界EXPO:全国17のグループ校で一斉に開催される参画社数約1,000社の大型企業説明会。

データサイエンス専攻1年
K・Yさん[群馬県高崎高等学校出身]

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