データサイエンスコース
データサイエンスに強みを持つ即戦力ビジネス人材を育成（商学部）
1・2年次にソフトウェア（ICT）、データ分析、ビジネス理論などデータサイエンスの基礎を身につけ、3年次以降は有名先端企業からの連携教員によるプロジェクト型学習(PBL）で実践的に学びます。
カリキュラム例
| 春学期 | 秋学期 | |
| 1年次 | 情報学基礎
基礎数学 デジタルビジネスとアカウンティング GTI英語科目 学部科目 |
プログラミング
確率・統計 ミクロ・マクロ経済学 GTI英語科目 学部科目 |
| 2年次 | ビッグデータマネジメント
ファイナンス概論 ビジネス・アナリティクス 学部科目 |
データサイエンスプログラミング
ファイナンス・アナリティクス 機械学習 学部科目 |
| 3年次 | ファイナンス・アナリティクス実践（FAP）Ⅰ
マーケティング・アナリティクス実践（MAP）Ⅰ Rプログラミング ウェブマイニング アドバンスト・ファイナンス |
FAPプロジェクトⅠ
MAPプロジェクトⅠ サプライチェーン・アナリティクス実践（SAP）Ⅰ 起業・社会インフラ・アナリティクス実践（SAP）Ⅰ |
| 4年次 | ファイナンス・アナリティクス実践（FAP）Ⅱ
マーケティング・アナリティクス実践（MAP）Ⅱ SAPプロジェクトⅠ ESAPプロジェクトⅠ |
FAPプロジェクトⅡ
MAPプロジェクトⅡ |
※上記科目は参考例であり、変更する場合があります
GTIによるレベル別少人数授業
1、2年次では、英語教育組織GTI（Global Teaching Institute）によるアメリカ語学教育の手法を取り入れた対話型授業を実施します。レベル別少人数授業なので、教員はクラス全員の英語力を十分に把握し、学生一人ひとりへのきめ細かな指導を行います。学生は積極的な参加や発言が求められ、英語で自分の考えを発表したりディスカッションしたり、実践的なコミュニケーション力が身につきます。
E-Track生とともにデータサイエンスを学ぶこともできます
3年次以降はTOEIC®700点以上を前提に、IoT、AIなどの最先端デジタルテクノロジーやデジタルマーケティング、実践的なイノベーション事例について、100を超える国（地域）からの留学生とともに、英語でデータサイエンスを学ぶこともできます。実際に履修する科目はE-Trackのデジタルビジネス＆イノベーション（DBI）設置科目になります。
入試
- データサイエンスコース入試 AO
- データサイエンスコース入試（大学入学共通テスト利用・全学部統一入試利用）
データサイエンスコース入試は、総合型選抜（AO）、一般選抜（大学入学共通テスト利用・全学部統一入試利用）から入試制度を選択することができます。
データサイエンスコース AO入試に出願するには、調査書の「数学Ⅰ」および「数学A」の評定平均値が3.5以上必要です。
各入試の出願・最新の情報は「入試情報特設サイト」をご覧ください。