データサイエンスと行動経済学コース

研究科コンセプト

データ分析の技法や行動経済学の知識を獲得し、それを人間行動あるいは市場や社会の構造の理解に応用し、実際のビジネスにおける諸課題の解決に向けた提案ができる専門職業人材を育成します。

このコースのコア科目（重要科目）は「データサイエンス」と「行動経済学」の２つの領域から構成されおり、人間行動や社会構造を理解するためのデータ分析の技法や、行動経済学に基づく実験やコンピュータ・シミュレーションの技法について包括的に学びます。「データサイエンス」領域の科目では、理論面だけではなく実データの利用を念頭においてpython等の統計解析ツールを用いた分析法や、ビッグデータを基に高次の予測・判断を行う機械学習を用いた分析手法などを学びます。また、「行動経済学」領域では、行動経済学が導き出す諸理論とその現実社会での応用について、実験室実験やフィールド実験の手法と合わせて、包括的に学習します。コンピュータ・シミュレーションでは、行動経済学の知見を取り入れたマルチエージェント・シミュレーションについて基礎から学ぶだけでなく、AI（人工知能）において最も重要な技術である「深層学習」（Deep Learning)も併せて学習することで、様々なビジネスに応用可能な最先端の分析手法を習得することができます。その他、情報系の科目を通じて、実際のビジネス展開におけるAI、メタバース、IoTなどの最新の活用事例とその阻害要因などについても学ぶことができます。

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目指すキャリア

カリキュラム

「データサイエンスと行動経済学コース」では、2年間を通して履修登録する「演習」（論文指導）と合わせて、「コア科目」に挙げられているデータサイエンス領域の4科目と行動経済学領域の4科目が必修となります。それ以外は、経済学の理論と応用を学ぶ「基礎科目」、あるいは情報、経営学、法学、心理学の領域から成る「学際科目」からの自由選択となります。また、併設される「税理士養成コース」の開講科目の一部についても受講することが可能です。

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