SDSは、2023年度に新設される学部です。社会科学とデータサイエンスとの掛け合わせにフォーカスした学部は国内初であり、充実したデータサイエンス科目と社会科学科目が履修可能となっています。演習や企業でのインターン、研究などの様々な経験を通じて、より実践的な教育が提供されます。
　研究としては、社会科学とデータサイエンス分野の掛け合わせは、まだまだ未開拓な領域が多く残されていると考えています。企業との共同研究の機会もあるので、実社会に即した研究テーマを見つける機会にも恵まれています。
　社会科学分野におけるデータサイエンスは、単に技術力の問題ではなく、マネージメントやネットワーキングなどのソフトスキルが重要になる傾向が強いと思っています。このような分野では、データサイエンススキルのみならず、社会科学分野の知識も重要になってくるので、両方の知識を並行して学べるSDSの環境は魅力的と考えています。

社会科学系の学部では、教員数・コマ数などの制約から、十分な統計学の授業を確保することが難しいのが現状です。SDSでは、充実した統計・AI科目と共に、広範な社会科学科目の受講が可能となっています。PBL演習などを通じて、実社会での課題に演習形式で取り組むことで、より実践的な教育ができると考えています。
統計学は応用とともに発展してきた分野です。そのため、アカデミアの応用分野とのコラボレーションは盛んに行われてきました。それに加えて近年では、産業界でのデータサイエンティスト増加に伴い、企業との共同研究の機会も増えてきています。統計学の方法論の研究のみならず、こうしたコラボレーションを通じて新しい研究の種を発掘し、共同研究につなげていきたいと考えています。

■学部ゼミナール紹介
私の学部ゼミナールでは、「ベイズ統計」と「空間統計」というテーマを主に扱います。このテーマについて学んでいくうえでは、統計、数学やプログラミングの知識が重要です。そのため、私の学部ゼミナールに興味のある方は、学部1・2年次で、「線形代数I・II」「微分積分I・II」「統計」「プログラミング基礎」「回帰分析I・II」「数理統計学」「ベイズ統計学I」、「プログラミングI・II」などの授業を履修しておくとよいかと思います。