身近にあふれるデータサイエンスを学ぶ、私たちの現在地。
?データサイエンス女子座談会?
データサイエンス学部 上阪 彩香講師
データサイエンス学部 土田 真緒さん
データサイエンス学部 丸西 遼さん
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AI?データを使って社会の問題を解決する新しい情報系学部
大阪成蹊大学独自の奨学金制度
（給付型）
全ての入試の合格者
卒業までの4年間毎年250,000円
4年間合計1,000,000円
減免
（前期授業料から12.5万円、後期授業料から12.5万円を減免）
総合型選抜入試?公募推薦入試の女子特別枠の合格者
卒業までの4年間毎年350,000円
4年間合計1,400,000円
減免
（前期授業料から17.5万円、後期授業料から17.5万円を減免）
※第4期入学生奨学金は、適用されません。
公募推薦入試A日程Ⅰ期の合格者で成績上位20名
卒業までの4年間毎年350,000円
4年間合計1,400,000円
減免
（前期授業料から17.5万円、後期授業料から17.5万円を減免）
公募推薦入試Ａ日程Ⅰ期の合格者で成績上位20名の中から成績優秀者を認定します。※第4期入学生奨学金は、適用されません。
一般選抜入試A日程Ⅰ期の合格者で成績上位20名
卒業までの4年間毎年350,000円
4年間合計1,400,000円
減免
（前期授業料から17.5万円、後期授業料から17.5万円を減免）
一般選抜入試Ａ日程Ⅰ期の合格者で成績上位20名の中から成績優秀者を認定します。※第4期入学生奨学金は、適用されません。
※各奨学金について詳しくは2026学生募集要項を必ずご確認ください。
データサイエンス学部に
3つのコースが誕生！
2025年より、自身のめざす分野×AI?データ?プログラミングの利活用を集中して学べる３つのコースを開設！
企業などでAIやデータを活用し、
事業活動を推進する人をめざすなら
ビジネス
データサイエンスコース
- 卒業後の進路(例)
-
- ビジネスコンサルタント
- 製造業やサービス業でのデータ分析?活用部門
- 企業?地方自治体のDX担当
AIやアプリ、ソフトウェア開発などを
通して社会課題を解決したいなら
先端情報戦略
コース
- 卒業後の進路(例)
-
- ビジネスエンジニア
- ITコンサルタント
- データサイエンティスト
- 製品開発責任者
- ITスペシャリスト
データを駆使して人と社会を繋ぎ、
豊かな世の中を創造したいなら
スポーツ?健康
データサイエンスコース
- 卒業後の進路(例)
-
- スポーツデータアナリスト
- AI医療技術者
- 健康サービス事業開発者
- デジタルラーニングデザイナー
※コースについて： めざす進路や学びたい内容を体系的に学べるように３つのコースを配置します。コースは学修モデルであり、いずれかのコースの科目を履修すれば、まとまりある体系的な学修を進めることができます。また、コースの科目を中心に学びつつ、別のコースに配置されている科目を履修することもできます。
詳しくはこちら
データサイエンスの“今”を知る
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2025.09.05
お知らせ
データサイエンス学部3年生が株式会社クラフト情報システムにて「ビジネスインターンシップ」の課題発表を実施
データサイエンス学部
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2025.09.04
メディア掲載
データサイエンス学部 3年生 伊藤 宗真さんの記事が、 株式会社Tellusのオウンドメディア「宙畑」に掲載
データサイエンス学部
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2025.09.04
お知らせ
【データサイエンス学部】「KEISオリジナル企業横断型インターンシップ」への参加報告会を行いました
データサイエンス学部,就職?キャリア
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2025.09.02
お知らせ
【情報公開のお知らせ】 大阪成蹊大学 定員充足率
経営学部,国際観光学部,芸術学部,教育学部,データサイエンス学部,看護学部,経済学部,大学
データサイエンス学部関連記事 OSAKA SEIKEI STORIES／OSAKA SEIKEI PRESS
身近にあふれるデータサイエンスを学ぶ、私たちの現在地。
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シリーズ：データサイエンスで描く未来【第1回】「データサイエンス×スポーツ」で広がる可能性
データサイエンス学部
山西 輝也 教授／佐々木 博史 准教授／ 夏川 浩明 准教授
経営学部 スポーツマネジメント学科
菅 文彦 教授／佐藤 亮 講師 兼 フットサル部監督
データサイエンス＝「人と社会」の課題を解決し、生活を豊かにする実学。
高い人間力を持ったデータサイエンス人材を育成したい。
大阪成蹊大学副学長?データサイエンス学部設置準備室長（2023年4月～ 大阪成蹊大学学長）
中村 佳正 教授
最短ルートで最適解を見つけ出す！
ものづくりの現場を変えるシミュレーション技術「CAE」×「データサイエンス」とは？
大阪成蹊大学 データサイエンス学部 教授
劉 継紅
データサイエンス学部の特徴
