データサイエンス学環 就職・進路

データサイエンスが活用できるフィールドは幅広く、大学で培ったスキルはさまざまな業界で重要視されています。卒業後は次のような進路が想定されます。

• IT・金融分野（システムエンジニア、リスク評価、FinTech）
• 製造・建設分野（製品開発エンジニア、品質管理担当、都市計画エンジニア）
• 医療・製薬分野（医療データの管理・解析、新薬開発プロセスの効率化）
• マーケティング分野（顧客データの活用、消費者行動の解析業務）
• 教育・公共分野（教育や学習支援、公共機関のデータ分析担当）
• 大学院進学、研究者

　データサイエンス学環の学びは、学年ごとの成長段階に応じたテーマで構成される一方、理論を実践に結びつけ、実践から理論を再構築することを繰り返す循環型の学びを特徴としています。この柔軟な学びの中で、学生は常に実社会を意識しながら、自らのキャリア形成に必要なスキルを身につけていきます。学習のプロセスは、学年ごとの成長に合わせたテーマで構成されつつも、理論と実践を往還させながら学びを深める仕組みとなっています。

• 基礎を固める
  「データサイエンス概論1・2」では、データサイエンスの基本的な理論と、その応用方法を学びます。これにより、データサイエンスの全体像を理解する基盤を築きます。
• 応用につなげる
  「データサイエンス実践1」や「データサイエンス演習1・2」では、現実のデータを扱いながら課題を解決する手法を学びます。基礎で学んだ理論を実際の問題に適用し、その中で理論の重要性を再認識します。
  
• 理論と実践の往還的な学び
  3年次以降は、ゼミや「データサイエンス実践2」「データサイエンス演習3・4」を通じて、理論をさらに探求しながら、それを社会課題の解決に応用するスキルを養います。この過程で、実践から得られた知見を理論的に整理し、さらに深める機会が提供されます。
  
• 集大成としての探究
  4年次には、卒業研究に取り組みデータサイエンスに関する独自のテーマを探究します。これまで学んだ理論や応用　スキルを統合し、社会に役立つ成果を創出することを目指します。

　また、キャリアプランの指針となるよう、AI・機械、FinTech、ITサービス、地球・都市環境など、将来の社会を見据えた履修モデルが用意されており、各分野に特化した学びを進めることができます。これらのプログラムの履修を通じて、自分自身のキャリアプランをより具体的に描きながら、学んだ知識を未来の社会でどう応用するかを深く考える機会を得られます。データサイエンス学環では、キャリア形成に必要な実践力を磨き、データサイエンスの可能性を活かす人材を育成する環境を整えています。

　明星大学では、充実した就職活動支援体制が整えられており、昨今重視されているインターンシップへの参加の支援も行っています。データサイエンス学環では、2年次から企業連携によるインターンシッププログラムに参加できる機会を提供しており、企業や自治体の協力のもとで、実務経験を積みながら、業界の最新動向を学ぶことが可能です。