11応用経済学科では、近年データサイエンス教育に力を入れています。経済分野でデータサイエンスを行うには、経済学と統計学?プログラミングの両面を学ぶ必要があります。応用経済学科では、１～２年次にこの両方を学ぶことができます。また、３年次以降にファイナンスやマーケティングといった具体的なテーマを定めて実践的にデータ分析をすることで、社会に出てデータ分析をするための応用力?実践力を養います。ミクロ経済学、マクロ経済学、公共経済学、労働経済学、産業組織論、金融論、国際金融、経営学入門、マーケティング、188bet体育_188bet备用网址さまざまな経済系科目応用経済学科では前ページに記載した科目以外に、データサイエンスに特化した実践教育科目を設けています。企業?産業?オークションのデータを用いた演習形式の授業となります。グループごとにテーマを決めてデータを収集するところから始め、集めたデータを分析し、分析結果を分かりやすくまとめてプレゼンテーションをおこないます。これらのプロセスにより、①適切なテーマを定める能力、②テーマに沿うデータを収集して適切に分析する能力、③得られた結果を分かりやすく説明する能力を伸ばし、修得することを目指します。経済学を学びながら、同時にデータサイエンスに必要な統計学やプログラミングの知識と技術を身に付けます。これらの科目を受講することで、社会で実際にデータ分析を行うための実践力を身に付けます。線形回帰モデルを中心に計量経済学の学部標準的な内容を学習します。いくつか具体的に紹介すると、データ生成主体の異質性やマクロ経済分析を行う際に生じる異時点間の相関が引き起こす問題と統計理論に基づく対処法について学習します。 履修することで、 実証分析を行う際に適切な統計手法を選択するだけの知識とパネルデータ分析などのより発展的な計量経済学の内容を身に付けるための力を修得します。消費者へのアンケートや購買履歴データを用いた実習形式の授業により、企業でのマーケティング業務に活用できるデータの収集方法や分析技術を身に付けます。具体的には、販売量の予測やプロモーション効果測定、商品企画案の評価、ブランド力評価といったマーケティングの実務的な課題を想定して、どのようなデータをどうやって収集すればよいかや、具体的なデータの分析方法を修得します。自身で課題を設定し、その分析結果を成果として公表するまでに必要な一連の能力を身に着けます。講義では実例（政府統計データへの188bet体育_188bet备用网址?利用方法など）を踏まえながら様々なデータを紹介しつつ、社会科学に関する基礎的な知識について学び、世の中にどのようなデータが存在し、どのように利用されているかを知っていきます。また、自身が関心を持つテーマを見つけ、自身の目的（明らかにしたい課題）に対して、データの利用方法を考えます。統計学I、II など証券投資を題材にデータ分析の技術を修得します。たとえば、株式会社をひとつ選び財務的な観点から理論株価を計算し実際の株価や他社と比較したり、時系列データを用いて過去の株価が業種別株価指数や市場全体の株価指数によりどの程度説明できるかを分析します。このような分析を通して、証券投資の理論と実際の違いを学び、データから規則?法則を抽出する技術を修得します。Feature 5応用経済学科のデータサイエンス教育実践データ分析 III（産業組織論）経済学実践データ分析 I（計量分析）実践データ分析 IV（マーケティング）統計学プログラミング情報処理A、B など実践データ分析 II（労働経済学）実践データ分析 V（ファイナンス）データ分析をするための応用力?実践力データサイエンスに関する基礎力データサイエンスに関する実践力
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