本課程では、学術界の研究者だけでなく、実業界においてデータサイエンスや関連プロジェクトを推進してきた専門家が、両者のバックグラウントを尊重し連携することで、本学ならではの教育の多様性を実現しています。
データエンジニアリング、データアナリティクス、ビジネスサイエンス・ビジネスマネジメントの３つの領域と、それらを統合する演習や特定課題にて構成され、理論と実践が融合し交差する学問体系により、ビジネス現場でのデータサイエンスの実務事例や技術、リテラシーのみならず、データを扱ううえで配慮すべき倫理的課題、実務展開に不可欠なマーケティングやマネジメントのメソッドも修得することができます。
データエンジニアリングでは、データの収集や処理に関する技術的な側面を、データアナリティクスでは、データの可視化や統計的な分析手法、機械学習の解析手法等を修得します。また、ビジネスサイエンス・ビジネスマネジメントでは、ビジネス上の課題解決や意思決定にデータを活用するフレームワークや論理思考を学びます。これらの領域を組み合わせることで、データを有効に活用し、洞察力と倫理観を備えたアプローチを取ることができるようになります。
さらに、本学の人材育成の理念に賛同いただいた企業との連携により、各業界におけるデータサイエンスのスペシャリストを非常勤講師として迎え、実務に即したスキルの教授や実習を行います。
本課程の修了生は、データサイエンスの理論を理解し、データの収集、処理、解析、応用において実践的スキルを備えることで、実社会における課題解決やイノベーションに貢献することが期待されます。

本学位プログラムでは、ディプロマ・ポリシーに沿って、データサイエンスを様々な分野に応用し、データ活用社会をを引する力を養成するために、データサイエンスの基礎知機やスキ ルおよびリテラシーや学術的な視点、実務に活用・応用できる実力を習得するための幅広い専門科目を配置して、以下のようにカリキュラムを編成している。

( CP1 ) デー タサイエンスの基礎から実践まで幅広い分野を俯瞰し、本プログラムで学ぶ内容の理解を促すための 必修科目として「データサイエンス」を1年次春学期に配置する。
( CP2 ) データサイエンスの基礎スキルやリテラシーの習得とあわせ、データを扱う上で配慮すべき倫理的側面の理解を促す講義・演習科目を1年次に配置する。
( CP3 ) データサイエンスおよび関連分野に関する学術的な視点や専門知識および実務で応用するための視点やスキルを習得する講養科目を1年次に配置するとともに、それらの視点や知識・スキルを実社会で活用する力を養う必修科目として「導入演習」を1年次秋学期に配置する。
( CP4 ) データサイエンスを応用した実例を体感し、データの収集、分析、活用等の実装力を習得するための実践系講義科目およびインターンシップ、 学術的な応用力を養成するため の様々な学間分野における分析手法や応用事例を学ぶ連携科目を2年次に配置する。
( CP5 ) 特定課題作成と口頭報告の能力を習得するための必修科目として、学術的なアプローチによる指導を行う「演習A」、それと並行して実社会での動向や事例を踏まえた指導を行 う「演習B」を2年次に配置するとともに、両科目を横断する形での合同研究報告会を実施する。
( CP6 ) 研究を現実の社会問題に応用する力を習得するため、各専門科目においてディスカッションや演習を取り入れるとともに、関連学会への参加を促進する。