実践に重きを置いた
ビジネス・リーダー育成教育
①入学直後の1年次春から始まる2名の指導教員によるデータ分析を活用したプロジェクトベースの少人数ゼミナール*、②データサイエンスに携わる企業との連携講義、③インターンシップなど、実践に重きを置いたビジネス・リーダー育成教育を展開します。
（*経営学部の一般プログラムでは少人数ゼミナールは2年次秋から開始）
2021年4月、横浜国立大学 経営学部に国公立大学の経営・商学部では日本初となる
データサイエンス教育プログラム「DSEP」(Data Science EP：ディーセップ）
が新設されました。
DSEPでは、データ分析テクノロジーを課題解決や事業創造に活かす
ビジネス・リーダーの育成を目指します。
①入学直後の1年次春から始まる2名の指導教員によるデータ分析を活用したプロジェクトベースの少人数ゼミナール*、②データサイエンスに携わる企業との連携講義、③インターンシップなど、実践に重きを置いたビジネス・リーダー育成教育を展開します。
（*経営学部の一般プログラムでは少人数ゼミナールは2年次秋から開始）
これからのビジネス・リーダーには、①データ分析手法を理解し、道具として使う力だけではなく、②困難な課題を解決できるスキルと、③経営課題を見抜くビジネスに関する高度な知識が必要と考え、実践的データサイエンス教育と経営学部の豊富な講義科目を通じてDSEP参加者にそれらの力が備わることを目指します。
●データサイエンス・リテラシー科目
データサイエンス・ゼミナールⅠ・Ⅱ
●データサイエンス・ベーシック科目
経営科学概論、マーケティング・サイエンス、経営数学など
●データサイエンス・コア科目
意思決定論、統計・機械学習モデル、実務家と学ぶデータサイエンスなど
プロジェクトベースの少人数ゼミナールで課題解決の力を養い、平行して講義を通じてその解決に必要な経営学とデータサイエンスの基礎を学びます。
●全学教育科目・学部教育科目（科目例）
統計学Ⅰ-A・Ⅱ-A、経営科学概論、経営学概論、会計学概論、データサイエンス・ゼミナールⅠ、経営戦略論、経営組織論､コーポレート・ファイナンス、マーケティング論など
2年次春は1年生との共同プロジェクトでリーダーシップの育成を目指します。2年次秋からはゼミナールに加入し、経営における自らの専門領域の確立を目指します。平行して経営学、データサイエンスに関する幅広い知識やスキルを修得します。
●学部教育科目（科目例）
データサイエンス・ゼミナールⅡ、基礎ゼミナール
経営数学、マーケティング・サイエンス、消費者行動論、流通論、ファイナンシャル・リスク・マネジメント、技術経営論、管理会計論Ⅰ・Ⅱ、財務会計論Ⅰ・Ⅱなど
より高度な経営学、データサイエンスの理論、手法を学ぶと共に、インターン、企業との連携講義でより実践的な学修に取り組みます。ゼミナールでは、専門領域の問題解決に、身に付けたデータサイエンスの力を活用する力を身に付けます。
●学部教育科目（科目例）
ゼミナールⅠ・Ⅱ
意思決定論、統計・機械学習モデル、実務家と学ぶデータサイエンス、インターンシップ、国際経営論Ⅰ・Ⅱ、International Business、ビジネスゲーム、国際イノベーション・マネジメント論、国際市場戦略論、財務分析論など
※5年一貫教育によって修士の学位を取得することを目指す学生は、学部4年次に大学院共通科目を最大22単位まで受講できます。
※学部3年次までに学部卒業単位の大半を修得した優秀な学生のみが、5年間で修士の学位を取得することができます。
自らやデータサイエンティスト、AIが弾き出した分析結果をビジネスにどう活用するかを企業に提言し、ビジネスをリードできる人材を輩出します（コンサルティング、情報通信、金融、商社、研究機関、製造業など）。2030年代にはそれらの人材が企業の若き”CDO”*として、2040年代には“CEO”として活躍する未来を想定し、リーダーシップ教育を実践します。
*「チーフ・データ・オフィサー」（データサイエンティストを組織化し、データを使ってビジネスをエキスパンドする人材）
数理的思考を用いてビジネスにおける課題解決に貢献したい学生を求めます。
| 経営学部DSEP（DSEP-Biz.） 合計 |
前期日程 | 後期日程 |
| 10 | 7 | 3 |
一般選抜において、本プログラムを志望する受験生の中から選抜を行います。
なお、選抜の結果、一般プログラムの合格者となることがあります。
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