データサイエンスで用いられる数理技術は、数学に基づいて設計された方法の集まりです。したがって、その基礎になっている数学から学び、技術の基盤となっている理論を理解することで、将来的に自ら数理技術を改良・開発できる力の素地を養います。

データサイエンスはデータがあるところ、どこでも活躍する可能性があります。それには理工学部の他学科の分野も含まれます。ソフトウェア工学であれば、今では生成AIによるプログラム作成。電子情報工学であれば、最適なセンサの配置場所決定。機械システム工学であれば、自動運転に必要な物体認識など。データサイエンス学科生は、理工学部の他の3学科の分野から副専攻を一つ選択して学ぶことになります。他の分野について学ぶことが、データサイエンスの知識・技術を他分野でどのように活用できるかを考える機会となり、様々な技術を持つ人々と協働することで問題解決を図っていく力へとつながります。