AI・ビッグデータを活用するデータアナリスト（サイエンティスト）の育成
【増設の背景・目的】
- DXへの対応（産業・経済・社会のあらゆる分野でデジタル化の加速）が急務となっている。
- 急速なデジタル化により、AI・ビッグデータを使って、人々の行動や将来ニーズなどを解析・予測できるデジタル人材に対するニーズが高まっている。
- デジタル人材に対する社会ニーズの高まりにより、その代表的な職種となるデータアナリストを育成するため、データサイエンス学科的要素を大幅にカリキュラムに導入した。
※主な導入科目例・・・データサイエンス入門、Python（プログラミング言語）、多変量解析、データマイニング、ビッグデータ解析、機械学習
目指せる職種
公務員を中心に民間企業までオールラウンダー！
経営コンサルティングや公共政策立案に必要なデータの分析者（アナリスト）、そして将来的にはデータサイエンティストへキャリアアップ
これからのデジタル社会で有望な資格（例）
データアナリストになるために必須の資格はありませんが、これらの資格を取得すれば、就職・転職およびキャリアアップの際に有効です。
統計検定 |
データ分析を行う上で、必須となるスキル。４級から１級までそれぞれのレベルごとに幅広い知識や応用力・判断力の有無を評価。 |
Python3エンジニア認定 データ分析試験 |
プログラミング言語“Python”に関する知識を証明する資格。 Pythonはデータ分析やAIの開発で使用されるプログラミング言語。 |
G検定・E資格 |
G検定はAIや機械学習の基本的な知識が問われるゼネラリスト向けの試験。 E資格はAIを実装するエンジニア向けの資格（高度な数学や統計学の知識が出題）。 |
AWS認定 機械学習 |
AWS（Amazon Web Services）を活用したクラウド上での機械学習/深層学習の知識が問われるスペシャリスト向けの検定。クラウドを活用したスピーディかつ低コストの分析基盤を高知jくするための知識を習得。 |
※その他のオススメ資格・・・情報処理技術者資格/OSS–DB技術者認定試験/データスペシャリスト試験（DB）等
産経大ではこれらの資格を目指せます！詳しくはオープンキャンパス等で！
