教育

CONCEPT

「経済学」と「データサイエンス」
２つの専門性を身につける、社会人のための学び。

「データは21世紀の原油」などと言われます。
ビッグデータを活用する技術がさまざまに進展し、それまで活用できなかった無数のデータが、突如「宝の山」と変貌しています。大量のデータからさまざまな気づきを可視化し、イノベーションを引き出す「データサイエンティスト」は、いまや、各方面で求められる人材となっています。
しかし大量のデータも、その理解や読み解き方に専門的な知識が伴わなければ、間違った方向を示すことにもなりかねません。データサイエンスは、それを活用する専門分野と結ばれることによってその真価を発揮できます。
また、刻一刻と情勢が変化する現代において、必要とされている業務やスキルも大きく変動しています。それへの対応として、職業能力の再開発や再教育は「リスキリング」と呼ばれています。
2023年4月にスタートする本コースは、現在社会で活躍中の方々が「リスキリング」として、経済学の専門性と、データサイエンスに必要な情報処理・統計分析能力を身につける、新しい学びの場です。データサイエンスを活用するために必要なスキルを磨きつつ、経済学の学術的知見も修得し、新たな高度人材養成にとって必須な修士号を取得可能です。

２つのコース

経済 Data Science（DS）コース

高度なデータ分析スキルを磨く。
企業の調査研究職や官公庁の政策担当等で活用できる専門性の高いスキルを磨くコースです。データ分析のための基礎である経済数学、数理統計、計量経済学を学ぶとともに、専門科目（経済統計、数理統計学、ミクロデータサイエンス、マクロデータサイエンス）や理工学府が提供する科目も学修することができます。

＜修得する能力＞
●データサイエンスの高度な技能（数理・統計・計量分析等）
●大規模データを用いた経済・社会問題の分析力

地域政策 Data Science（DS）コース

地域課題の実態分析や
解決策提案スキルを鍛える。
自治体実務担当者、官公庁の政策担当等で今後求められる地域課題の分析力・課題解決のための提案力を鍛えるコースです。経済DSコース同様、データ分析のための基礎教育を学ぶとともに、地方財政学、農業政策、地域経済政策、社会福祉政策、国際環境経済、経済統計などの地域の現実を重視する大学院専門科目を学修します。

＜修得する能力＞
●DSの基礎的技能（データ処理、可視化等）
●地域政策領域の諸問題を経済学的に分析する能力
●学術的知見に基づく地域政策課題の実態分析や解決策の提案力

カリキュラム

経済学の高い専門性×データサイエンススキルで、
「新しい道」が見えてくる。

リスキリングを検討する社会人のために考えられた、高度な経済学とデータサイエンススキルを同時に身につけていくカリキュラムです。導入では経済学とデータサイエンスの基礎的な学びからスタート。徐々に高度な知識修得へと移行し、現実社会に応用可能なレベルの、経済学の高い専門性とデータサイエンススキルを獲得することが可能です。

カリキュラムのPOINT

①繰り返し学習が可能なオンデマンド教材を活用した「リスキリング基礎教育」により無理なく学びをスタートできる。 ②国際社会科学府や他学府の大学院専門科目からの選択を通じて高い専門性とデータサイエンスの活用力が身につく。 ③オンラインも交えた論文指導で修士号取得をサポート。

履修モデル

実社会で経済学やデータサイエンスの知識やスキルを求められるケースはますます増加しており、その内容も多岐にわたります。本コースでは、リスキリングを考える社会人のニーズに応える履修パターンを複数用意しています。ここでは、入学から卒業までの履修モデル例をいくつか紹介します。

※科目情報等は調整中の内容です。今後、変更が生じる可能性もありますのでご了承ください。

※科目情報等は調整中の内容です。今後、変更が生じる可能性もありますのでご了承ください。

柔軟な学び

オンラインとリアルを融合したハイフレックス方式を導入など
多忙な社会人でも高度な知識とスキルが修得可能。

多忙な社会人が無理なく学んで、経済学とデータサイエンスの高度な知識とスキルを身につけられるよう、本コースではオンラインとリアルを融合したハイフレックス方式を導入。オンラインによる授業を効果的に活用することで、働きながらでも学べる環境を整えています。

オンラインを効果的に取り入れた「ハイフレックス」方式の授業

ハイフレックス方式の授業は、コロナ禍の経験を経て一気にアカデミックの現場に広まった授業方式です。現在、対面方式を基本として授業を開講していますが、受講生の希望に応じて、ZoomやTeamsなどのシステムを活用したオンライン方式による受講が可能です。また、やむを得ず授業に参加できない場合には、授業内容をアーカイブ動画等で視聴することができます。

※ただし、科目によってはアーカイブ化が難しい授業形式もあるため、履修科目を選択する際に担当教員にご確認ください。

高度な学びの土台作りを助ける「リスキリング基礎教育」

本コースでは入学後の1年次春学期に、経済学で用いられるデータ分析の基礎的な内容を学修する「リスキリング基礎教育」を用意しています。大学院の学びはレベルが高く、ついていけないのでは？　と感じる人でも無理なくついていけるように配慮されており、確実に知識やスキルを身につけていくことが可能です。

入試情報・学費

■ 入試情報

※最新の入試情報は必ず募集要項でご確認ください。
　募集要項のダウンロードはこちら

募集人員

  • 経済学専攻　若干名

選抜方法

  • 出願書類、小論文、口述試験の内容を総合して合否を決定

入試日程

出願・
入学資格審査
2023年7月6日(木)～7月13日(木)
出願期間
2023年7月27日(木)～8月4日(木)
選抜試験
2023年9月12日(火)
合格発表
2023年9月19日(火)　15時頃
入学手続
2024年1月25日(木)～1月31日(水)
2次（昨年度参考情報）
出願・
入学資格審査
2022年12月5日(月)～12月12日(月)
出願期間
2023年1月6日(金)～1月13日(金)
選抜試験
2023年2月14日(火)
合格発表
2023年2月22日(水)　15時頃
入学手続
2023年3月1日(水)～3月6日(月)

※正確な日程については、10月頃好評予定の募集要項をご確認ください。

■ 学費

初年度納付金

入学金
282,000円
授業料
前期　267,900円　　後期　267,900円
初年度総額
817,800円

※入学料及び授業料は、改定される場合があります。
※在学中に授業料の改定が行われた場合には、新授業料を適用します。

入学料及び授業料の納付が困難な者に対して、一定の条件の下に選考の上、納付を免除又は徴収猶予する制度があります。

  • 入学料の徴収猶予
  • 授業料の免除・徴収猶予

本学の入学料/授業料の免除・徴収猶予についてはこちらをご確認ください。