Message
メッセージ
デジタル社会で生き抜く力を
世界ではデジタル化が不可逆的に進み、
社会・産業の転換が大きく進んでいます。
今後は「数理・データサイエンス・AI」はデジタル社会のなかで
「読み・書き・そろばん」のような基礎知識となっていきます。
これからの未来を考え、データから新たな価値を見出し、
社会に還元、応用する人材が今、求められています。
About
中京大学経済学部
多彩な学修メニューを用意。
学びたいことを
とことん突き詰められる！
これまでも変革を続けてきた中京大学経済学部は、時代に即した適切な技能と、いつの時代にも必要な普遍的能力のその両方の獲得を目指す、新たなカリキュラムを2026年度に始動させます。
経済学の専門的知識だけでなくジェネリック・スキルやデータ活用力を養うことで、どのような時代・場面においても産業界・官公庁で活躍できる実力と行動力を兼ね備えた経済リーダーとなることを目指します。
- 経済学部専門科目
-
経済学の幅広い知識・
専門分野における深い理解
（ドメイン知識）
-
選抜制
プログラムEXP
（エグゼクティブ・プログラム）
-
主体性・リーダーシップ・
コミュニケーション能力・
論理的思考力
（ジェネリック・スキル）経済学の専門的な知識
理論的に考え、伝える力
社会の中で得た知識を最大限に活用できる自分へ
-
選択制
プログラムDSP
（データサイエンティスト育成プログラム）
-
データを用いて
新たな価値を創造する能力
（データ活用力）経済学の専門的な知識
データを読みとる力
新たな価値や理論を導きだす方法を学ぶ
産業界・官公庁を
牽引し続ける
勇敢な経済リーダーへ
-
選抜制プログラム
EXP
（エグゼクティブ・プログラム）
-
主体性・リーダーシップ・
コミュニケーション能力・
論理的思考力
（ジェネリック・スキル）経済学の専門的な知識
理論的に考え、伝える力
社会の中で得た知識を
最大限に活用できる自分へ
-
選択制プログラム
DSP
（データサイエンティスト育成プログラム）
-
データを用いて
新たな価値を創造する能力
（データ活用力）経済学の専門的な知識
データを読みとる力
新たな価値や理論を導きだす方法を学ぶ
就職先（2024年度卒）
- 金融・建設・住宅
-
三井住友銀行 ／ 名古屋銀行 ／ あいち銀行 ／ 十六銀行 ／ 百五銀行 ／ 日本生命保険 ／ 第一生命 ／ 明治安田生命保険 ／ 住友生命保険 ／ 損害保険ジャパン ／ かんぽ生命保険 ／ みずほ証券 ／
大和ハウス工業 ／ 積水ハウス ／ 住友林業
- 製造・運輸
- 住友電装 ／ リンナイ ／ オークマ ／ 山崎製パン ／ 日本通運 ／ 中部国際空港旅客サービス
- 商社・小売・
情報・サービス -
ＪＴＢ ／ エイチ・アイ・エス ／ 大塚商会 ／ トヨタシステムズ ／ ＮＴＴデータ東海 ／ Ｕ－ＮＥＸＴ ／
ニトリ ／ 中部電力ミライズ ／ あずさ監査法人
- 公務員・教員
- 愛知県庁 ／ 三重県庁 ／ 長崎県庁 ／ 豊田市役所 ／ 岐阜市役所 ／ 美濃市役所 ／ 桑名市役所 ／ 松本市役所 ／ 国税専門官 ／ 労働基準監督官 ／ 公正取引委員会 ／ 国土交通省中部地方整備局
ほか
就職先（2024年度卒）
2026年度より新たなプログラム「DSP」が始動
データサイエンティスト
プログラム（DSP）とは
DSP（データサイエンティスト育成プログラム）は、データ駆動型社会/Society 5.0といった社会変革を見据えた、新たな時代の数理・データサイエンス・AI教育プログラムです（希望者選択制）。データから新たな価値を創造する「データ活用力」を養い、所定の基準を満たした修了者には認定証を発行します。
４つのポイント
01
新たな時代を切り拓く「データ活用力」を醸成する数理・データサイエンス・AI教育。
02
データの取得・分析・実装の全てのフェーズを網羅。
03
従来型の統計学・計量経済学の領域を超えた新時代の実践的学習。
04
スキルだけでなく、論理的思考力や創造性、問題解決能力も醸成できるプログラミング演習。
Curriculum
カリキュラム
★： DSP必修科目（13単位） 無印 ： DSP選択科目（16単位中10単位以上）
＊ 文部科学省「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）」申請予定
※2025年4月時点
授業内容Pick up!
- データサイエンス基礎
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歴史から最新動向まで
データサイエンスの全体像を把握データ駆動型社会においては、数理・データサイエンス・AIが欠かせない基礎教養となります。これからの基礎知識を学んだ後に、実際にコンピュータを用いて扱う方法を学びます。
- データアナリシス
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データ分析で実社会の課題解決にアプローチ
1・2年次に学んできたプログラミングや統計学・AI等の知識を活かして、企業の課題解決やEBPM（エビデンスに基づく政策形成）に寄与する高度なデータ分析に取り組みます。
- 統計学
-
資格試験の取得も目指しながら
統計学の知識を確固たるものに統計学に関する知識や活用力を示せる日本統計学会公式「統計検定２級」試験の合格を１つの目標としながら、統計学の知識と応用力だけでなく、統計的思考力の情勢を目指します
特にデータサイエンス能力が
活かされる職種（例）
データサイエンティスト/マーケティング/商品企画/
広報/営業/データエンジニア/システムエンジニア/
プログラマー/製品管理/コンサルタント/
アクチュアリー/証券アナリスト/政策立案/
研究・リサーチ
