修士論文執筆を行う。 Students will write a master's thesis

• 特別研究 / Special Study

AI・データサイエンス応用基礎レベルの知識及び技術を習得する。Students will acquire foundational knowledge and skills in the application of AI and data science.

• DXの概念と現状 / Introduction to DX : Concept and Current Situation of DX ※ 
• 情報コンプライアンス / Information Compliance ※ 
• 統計解析の基礎 / Basics of Statistical Analysis ※
• 機械学習の基礎 / Basics of Machine Learning ※

経済学・経営学を中心とする社会科学分野の課題への応用に必要なデータサイ エンスおよび計算社会科学の専門的知識と運用能力を身に付ける。Students will develop the specialized knowledge and operational capability of data science as well as computational social science to apply and tackle many issues of social sciences emphasizing economics and business administration.

• 計算社会科学 / Computational Social Science 
• テキスト解析 / Text Analysis 
• 数値解析学 / Numerical Analysis 
• 計量経済学 / Econometrics 
• 国際マーケティング / International Marketing 
• 消費者行動分析 / Consumer Behavior Analysis 
• フィンテック概論 / Introduction to Fintech

実際のビジネスにおける課題探索と解決を行う実践的能力、および他分野の 専門家と協働して課題解決に取り組む能力を身に付ける。 Students will develop practical abilities to identify and address challenges in actual business settings, as well as the capability to collaborate with experts from other fields to solve these challenges.

• ミクロ経済学演習 / Practice of Microeconomics and Data Analysis 
• マーケティング演習 / Practice of Marketing and Data Analysis 
• パネルデータ分析/ Panel Data Analysis 
• Web 調査とデジタルマーケティング/ Web Survey & Digital Marketing
• 多分野データ解析実践演習Ⅰ / Practice of Data Analysis for Education and Social Data Science Programs Ⅰ※ 
• 多分野データ解析実践演習Ⅱ / 　Practice of Data Analysis for Education and Social Data Science Programs Ⅱ※

※ 教育データサイエンスプログラムとの共通科目 　Common courses with Education Data Science Program