カリキュラム
「社会情報科学部」での学び
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データ活用技術を学ぶ
- データ分析に必要となる情報科学のスキルに加えて、データの社会背景を正しく捉える社会科学の素養を身につけます。
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ゲスト講師を招いて「今」を学ぶ
- 最先端の情報技術やビッグデータ解析に関して、最前線で活躍している企業?研究機関の方々を招き、現場の「今」を学びます。（「情報技術の最前線」「データ分析の最前線」）
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PBL演習（課題解決型学習）
- 企業から提供された実際のデータを使用して少人数チームによる課題発見?課題解決に取り組みます。
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BYOD（Bring Your Own Device）
- 個人所有のノートパソコンを持参し、学修?演習を行います。（「PBL演習Ⅰ?Ⅱ」「研究演習Ⅰ?Ⅱ」など）
開講科目一覧
| 1年次 | 2年次 | 3年次 | 4年次 | ||
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| 全学共通科目 |
基礎演習 英語コア科目 データサイエンス入門 情報科学概論 |
英語選択科目 | |||
| 専門基礎科目 |
社会情報科学概論 社会情報科学のための数学 微積分Ⅰ 線形代数Ⅰ プログラミングⅠ 確率?統計 経営データ概論 |
プログラミングⅡ 情報倫理と法 データ構造とアルゴリズム 経済データ概論 |
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| 専門教育科目 | 情報科学関連 |
微積分Ⅱ 線形代数Ⅱ プログラミングⅢ 情報技術の最前線 人工知能 データマイニング 経営情報システム 情報マネジメント |
機械学習 計算理論 システム管理 情報アクセスシステム 情報セキュリティ ソフトウェア開発論 コンピュータネットワーク |
情報メディア論 |
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| データ分析関連 | データ分析の最前線 | データ分析演習 多変量解析 医療福祉情報論 |
社会データ分析 政策データ分析 データ可視化 社会調査法 地理情報システム |
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| 意思決定関連 | 数理モデリング オペレーションズ?リサーチ |
統計モデリング 最適化理論 グラフ理論 |
意思決定論 |
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| 社会関連基本科目 | 経営学概論 会計学概論 |
簿記論Ⅰ?Ⅱ ミクロ経済学Ⅰ?Ⅱ マクロ経済学Ⅰ?Ⅱ |
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| 社会関連発展科目 |
マーケティング論 経済政策論Ⅰ?Ⅱ 経営戦略論 マクロ経済学Ⅲ |
財務情報分析論 消費者行動論 ものづくり経営学 原価計算論 |
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| 演習科目 | PBL演習Ⅰ | PBL演習Ⅱ | 研究演習Ⅰ 研究演習Ⅱ |
卒業研究 | |
シラバスは兵庫県立大学本部のWebサイト（こちら）を参照ください。
履修モデル
興味ある分野に応じた情報科学?社会科学科目の履修が可能です。履修モデルの一例は
こちらから。
