大学院シラバス2025
シラバス
基礎科目
| データサイエンスと商学 | 必修 | 2単位 | データサイエンスで使う統計的分析手法を概観し、商学への応用としてどのような分析手法がありうるのかの見通しを得る。 |
| 経営とデータサイエンス | 必修 | 2単位 | 経営戦略論?組織論の基本的?伝統的な理論を体系的に学び、経営上の課題についてデータサイエンスを活用して解決している事例を学ぶ。 |
| 情報セキュリティ論 | 必修 | 2単位 | リスクと脅威、暗号と認証による情報セキュリティ技術、個人情報保護や著作権保護といった情報倫理について学ぶ。 |
データサイエンス科目
| データアナリシス1 | 必修 | 2単位 | 統計的分析手法を学ぶ。重回帰、時系列分析、サンプリングバイアス、DIDなど、経営やマーケティングなどで使う手法を実習をしながら学ぶ。 |
| データアナリシス2 | 必修 | 2単位 | 統計的分析手法を学ぶ。重回帰、時系列分析、サンプリングバイアス、DIDなど、経営やマーケティングなどで使う手法を実習をしながら学ぶ。 |
| プログラミング論 | 必修 | 2単位 | データ解析の時に使うプログラミング?スキルを身につける。言語はPythonを予定する。各種の自動処理やスクレイピングに役立つ手法を中心に学ぶ。 |
| データ処理論 | 選択 | 2単位 | 収集したデータについて、解析のためにはどのような処理を行う必要があり、またどのようなアルゴリズムを用いて解析を行うのかについて学ぶ。 |
| 機械学習論 | 選択 | 2単位 | この講義では、実習を通じて、機械学習を用いた、経営上の課題や社会的課題の解決ができる力を学ぶ。 |
| データモデリング | 選択 | 2単位 | データ分析の手法を実際の経営分析に使った事例を系統的に学ぶ。 |
価値創造科目
| 経営戦略論 | 選択 | 2単位 | 「データサイエンスから導出される知見を活用して実践的で効果的な方策」を見出している事例等を経営戦略の基本的なフレームワークを活用して学ぶ。 | 経 営 |
| 組織行動論1 | 選択 | 2単位 | 組織の中の個人や集団の組織?態度のメカニズムを学ぶ。研究方法（主に量的なデータ分析）についても学ぶ。 | |
| 組織行動論2 | 選択 | 2単位 | 組織行動論1の知識を従業員の組織行動についての理論に応用する。研究方法（主に量的なデータ分析）についても学ぶ。 | |
| マーケティング リサーチ特論 |
選択 | 2単位 | 企業のマーケティング事象と関連付けて、実際のデータ収集から分析レポーティングの方法論や考え方について学ぶ。 | マ ｜ ケ テ ィ ン グ |
| ソーシャルメディア マーケティングと 消費者行動 |
選択 | 2単位 | ソーシャルメディアを活用したマーケティングについて学ぶ。デジタルを前提とした消費者行動を理解し、デジタルを活用した経営上の課題解決策について学ぶ。 | |
| スポーツ アナリティクス特論 |
選択 | 2単位 | スポーツの現場におけるデータの収集?分析?活用方法及びデータと経営?マーケティングとの関係について学ぶ。 | |
| 会計情報論 | 選択 | 2単位 | 利害調整機能及び意思決定支援機能等の会計情報の機能について学ぶ。 | 会 計 |
| 経営分析論 | 選択 | 2単位 | 財務データの分析、分かりやすく説明するプレゼンテーションスキル、ディベートの方法について学ぶ。 |
演習科目
| 演習1 演習2 演習3 |
必修 | 6単位 (2単位?3) |
研究活動を進める上で必要な多様な分野における最新の研究論文を学習する。毎回、論文を指定して学生が報告?発表を行い、討議する。指導教員3人で１年半の長期にわたり学生を指導する。 |
| 研究指導(修論指導)1 研究指導(修論指導)2 |
必修 | 6単位 (2単位?3) |
修士論文の指導を行うための講義で、学生の多様な興味関心に応えるため体制としては全教師が対応する。もっとも専門の近い教員が指導教員となり、1年間にわたり修士論文完成まで指導を行う。 |