フードデータサイエンス学科
学びの特色
データ分析スキルを食の領域に適用するためには、データサイエンスについてだけでなく、食環境科学、栄養学、あるいは食の歴史・制度・法律・文化に関する専門知識を備えていることが必要です。コンピュータの処理能力向上とビッグデータの利用可能性向上により、AI等を利用した予測・分析は著しく進歩しました。しかし、食品や食文化、フードシステムに関する専門的知識と理解なしに、データを適切に処理し、信頼に足る予測精度や考察を得ることは困難だからです。
本学科では、食の未来を創造する「フードデータサイエンティスト」となるべく、関連する領域を総合的に学習。食に関する深い知識、データサイエンス領域の全般的な知識・技術、そして食に関わる社会経済問題を捉えるための社会科学的方法論を身につけます。
カリキュラム
1～4年次までの学びを積み上げることで、多様な課題の解決をリード・サポートできる人財となるべく、食の専門的知識と実践的データサイエンス技術を学びます。多様なデータを活用し、論理的かつ実践的な分析をもって、科学的な根拠を得る能力を身につけます。
実験・実習・演習科目では、明確な学習目標を設定。1年次の目標を「食と人間行動の基礎」、2年次「食の現場を知る」、3年次「高度データ分析技術」、4年次「食の未来創造」とし、食と健康に関連する問題に対する洞察力、ディスカッション力、データ分析力を養います。また世界的な課題となる「心身の健康寿命延伸」に向けて、有用なデータを発掘・創出する能力の獲得を目指します。
学内には人々の食消費行動の実際を捉える実験設備として「食料経済実験室」「官能評価実験室」「フォーカスグループ調査室」を備え、これらを活用した学習で専門的知識の応用力を身につけ、データサイエンティストとしての実践的な能力の修得を図ります。