「数据科学学部」是什么？——培养“用数字推动社会的力量”的地方
家长：
最近经常听到“数据科学”，但具体是学什么的呢？
孩子：
简单来说，就是学习用数据解决社会问题和企业课题的能力。
在名古屋市立大学，不仅学习编程、AI、统计学等理工科技能，还会结合伦理与社会背景一起学习。
家长：
所以不只是传统的理工科？
孩子：
对。这里融合了文科视角，培养**“能真正为人服务的数据能力”**。
课程还会与地方社会和行政机构合作，所以并不是单纯的信息工程，而是非常有现实感的学部。
学习特色｜用“数据”连接 AI 与社会课题的教育体系
● 扎实掌握数学、统计与 AI 基础
- 在大一、大二阶段，系统学习 Python、R 等编程语言
- 循序渐进地掌握统计分析、机器学习、数据可视化
- 为数学基础较弱的学生设置了完善的补习课程
● 与社会接轨的实践型项目学习
- 与名古屋市政府及本地企业合作，参与 PBL（问题导向型学习）课程
- 例如分析“交通拥堵缓解”“社会福利服务优化”等真实课题
- 重视展示能力与团队合作，文科能力也能得到锻炼
● “数据 × 各领域”拓展应用能力
- 医疗数据（电子病历分析等）
- 环境数据（气候变化预测、可再生能源推广）
- 经济与营销领域（消费行为数据分析等）
- 可根据个人兴趣选择方向，灵活拓展学习领域
学习路径｜从“理论 → 实践 → 社会合作”的四年成长
● 大一：打好数据科学基础，理解社会
- 学习信息素养、数据伦理、数学基础
- 使用 Python 进行基础数据处理与统计练习
- 通过实地调研接触地方社会问题
● 大二：强化统计与编程的实践能力
- 学习机器学习基础、数据库设计、可视化工具（如 Tableau）
- 团队形式进行问题解决型演习，培养表达能力
- 体验与市政府或企业合作的小规模项目
● 大三：参与大规模数据的项目演习
- 学习大数据处理、AI 模型构建、应用统计等专业内容
- 开始进入研讨课（ゼミ），深入研究个人感兴趣的主题
（如医疗 AI、旅游数字化等） - 通过实习体验真实的数据应用现场
● 大四：毕业研究与社会实践
- 与地方、企业、行政机构合作，
使用真实数据完成毕业研究 - 从数据收集、分析到提出对策，
延伸至政策建议或产品开发 - 同时进行就业支持及统计类资格考试准备
学生氛围｜理性与行动力并重的探索型同伴
- 喜欢信息技术和数学的学生较多，但
关注社会问题的“偏文科型学生”也不少 - 有学生积极参与地方项目或自主参加数据竞赛
- 许多同学是编程初学者，互相教学的氛围浓厚
- 在研讨课和 PBL 中，
一起锻炼**“通过数据理解社会的能力”**
主要升学与就业方向｜企业、政府、研究机构广泛活跃
● 就业去向示例
- 民营企业（IT、咨询、制造业等的数据分析岗位）
- 地方政府、行政机关（政策制定、数字化推进）
- 金融、保险、广告等所有使用数据的行业
- 升学：信息学、统计学、经济学、公共政策等研究生院
● 可获得支持的资格与认证
- 统计检定 2 级、准 1 级
- Python、AI 相关民间资格
- 虽非国家资格，但通过实际数据分析成果
在企业中具有较高评价
给家长的建议｜适合怎样的孩子？
- 喜欢阅读数字和图表
- 关注社会问题，希望用数据改变社会
- 具有探索精神，愿意挑战新领域
- 重视与地域和他人的联系
- 不拘泥于文理分科，逻辑性强且思维灵活
孩子：
“AI 和数据看起来很冰冷，但其实是支撑他人生活的重要工具。”
家长：
把技术用于人，这是非常符合这个时代的学习方式呢。
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