統計科学

実社会にある様々なデータを応用数学の統計的な手法によって分析し、本質的な情報を取り出す~理学、工学、生物、人文社会まであらゆる分野に必要な情報学の基礎的方法。今は人工知能(AI)も支える

疫病・感染症・交通量   社会調査の手法   確率論と並ぶ応用数学   多変量データ解析   データマイニング等データサイエンス

学べる大学は?

研究をリードする大学

大学詳細

東京大学

工学部 計数工学科 数理情報工学コース
【 主な研究者 】
駒木文保 長尾大道
教養学部 教養学科 総合社会科学分科
【 主な研究者 】
倉田博史
経済学部
【 主な研究者 】
久保川達也
理学部 数学科
【 主な研究者 】
吉田朋広

大阪大学

基礎工学部 情報科学科 数理科学コース
【 主な研究者 】
内田雅之 狩野裕
人間科学部 人間科学科 行動学科目
【 主な研究者 】
足立浩平

筑波大学

理工学群 数学類
【 主な研究者 】
青嶋誠
理工学群 社会工学類 経営工学主専攻
【 主な研究者 】
イリチュ美佳(佐藤美佳)

九州大学

理学部 数学科
【 主な研究者 】
前園宜彦 二宮嘉行
経済学部 経済工学科
【 主な研究者 】
大西俊郎

中央大学

理工学部 数学科
【 主な研究者 】
酒折文武
理工学部 経営システム工学科
【 主な研究者 】
鎌倉稔成

北海道大学

工学部 情報エレクトロニクス学科 情報理工学コース
【 主な研究者 】
水田正弘 今井英幸
経済学部 経済学科
【 主な研究者 】
柿沢佳秀

東京理科大学

理学部第一部 応用数学科
【 主な研究者 】
瀬尾隆

早稲田大学

政治経済学部
【 主な研究者 】
玉置健一郎
基幹理工学部 応用数理学科
【 主な研究者 】
谷口正信
創造理工学部 経営システム工学科
【 主な研究者 】
永田靖

京都大学

理学部 理学科 物理科学系
【 主な研究者 】
篠本滋

統計数理研究所


その他の優れた大学

大学詳細

滋賀大学

データサイエンス学部 データサイエンス学科

【統計科学、特にデータサイエンス】 2017年4月に日本で初めてデータサイエンス学部を、2019年「大学院データサイエンス研究科」設置した。我が国ではじめての統計学を専攻することができる学部。

広島大学

理学部 数学科

【数理統計学】 多変量解析や統計的推測の理論研究を中心に数理統計学の研究を行っている。

横浜市立大学

データサイエンス学部 データサイエンス学科

【統計学、データサイエンス】 首都圏ではじめての統計学を専攻することができる学部。

立教大学

経営学部 経営学科

【データサイエンス】

同志社大学

文化情報学部 文化情報学科 データ科学基盤コース

【データサイエンス】 京都という土地柄を生かして、文化をデータサイエンスの手法で解明するという文理融合の新しい取り組みを行っている。

主な研究者

研究者詳細

自然災害データから被害予測をシミュレーション~統計学はますます重要に!

鎌倉稔成
中央大学
理工学部 経営システム工学科/理工学研究科 経営システム工学専攻

統計学は膨大なデータを分析し、統計モデルや理論を研究するための学問です。データから効率よく情報を抽出し、ビジネス分野に役立てたり、リスク評価に活用したりするため・・・

爆発的に増えるデータの計算速度を上げろ!~統計計算アルゴリズムの加速化

黒田正博
岡山理科大学
経営学部 経営学科/総合情報研究科 社会情報専攻

ビックデータの時代と言われる現代社会において、統計科学の重要性がますます高まっています。インフルエンザの発生予測、新薬の効果の評価、野球やバレーボールなどでの作・・・

川野秀一
電気通信大学
情報理工学域 Ⅰ類(情報系) 情報数理工学プログラム/情報理工学研究科 情報・ネットワーク工学専攻

【機械学習】統計的機械学習理論に基づく多変量解析のためのアルゴリズムの開発を行っている。最近のトレンドである機械学習がテーマであり、広範な分野に応用できる研究を行っている。

足立浩平
大阪大学
人間科学部 人間科学科 行動学科目/人間科学研究科 人間科学専攻

【計算機統計】主成分分析や因子分析などの多変量解析のための統計計算アルゴリズムの開発とその理論研究を行っている。多変量解析法の数理構造について造詣が深く、それに基づく多数のアルゴリズムを提案している。

青木敏
神戸大学
理学部 数学科/理学研究科 数学専攻

【計算代数統計】計算代数の理論であるグレブナー基底を統計学の諸問題に応用した研究を行っている。計算代数統計の分野で最先端の研究である。

廣瀬慧
九州大学
理学部 数学科/数理学府 数理学専攻/マス・フォア・インダストリ研究所

【計算機統計】超高次元データに対する統計モデルのスパース推定のための効率的なアルゴリズムの開発と理論研究を行っている。これはビックデータ解析のための最新の研究テーマの1つである。

星野崇宏
慶應義塾大学
経済学部 経済学科/経済学研究科 経済学専攻

【マーケティングリサーチ】統計科学を基礎とした計量経済学、心理学の基礎研究およびマーケティングデータの解析などの応用研究を行っている。統計科学の理論研究から応用研究まで広範に研究を行っている。

橋口博樹
東京理科大学
理学部第一部 応用数学科/理学研究科 応用数学専攻

【計算機統計】グレブナー基底を利用した分割表解析や確率分布関数の計算のためのアルゴリズム開発を行っている。また、代数学や解析学の数学理論を駆使した統計科学の理論研究も行っている。

山口和範
立教大学
経営学部 経営学科/経営学研究科 経営学専攻

【計算機統計】欠測データの解析やパターン認識、画像解析で用いられるEMアルゴリズムという計算法の研究を行っている。また、企業と共同でマーケティングデータやスポーツデータの解析といった応用研究も行っている。

森裕一
岡山理科大学
経営学部 経営学科/総合情報研究科 社会情報専攻

【計算機統計】交互最小二乗法と呼ばれる多変量解析のための計算アルゴリズムの加速化と性能評価の研究を行っている。この研究の他に、多くの観測項目から有用な項目を見つける研究も行っており、これは大規模データ解析の重要な研究テーマの1つである。

竹村彰通
滋賀大学
データサイエンス学部 データサイエンス学科/データサイエンス研究科 データサイエンス専攻/データサイエンス教育研究センター
岩崎学
横浜市立大学
データサイエンス学部 データサイエンス学科

興味がわいたら

統計学ガイダンス

日本統計学会 数学セミナー編集部:編

なぜ統計科学が問題解決のための基盤となる学問なのか。この本は、統計科学をこれから勉強しようと思っている人、現在勉強している人を対象に、統計学の学び方から最先端の話題までを紹介したガイドブック。様々な角度から統計的思考能力を身につける学習法や統計検定を丁寧に解説。新入生にお薦めする統計学の書籍や学習サイトも紹介している。 (日本評論社)


やさしい統計入門

田栗正章、藤越康祝、柳井晴夫、ラオ.C.R

視聴率、テストの偏差値、選挙の出口調査など、身の回りにはデータ解析がたくさんある。本書は、データ解析の基本となる平均や分散、相関係数などの記述統計学から始まり、推定・検定といった統計的推測法までを、身近な話題を使ってわかりやすく解説している。さらに、大学で学ぶべきであろう多くの事項を紹介している。 (ブルーバックス)


統計学を拓いた異才たち

デイヴィッド・サルツブルグ

統計科学の発展に大きく寄与した統計学者の列伝的な本。統計学をめぐる面白いエピソードを集めた。統計学の基礎となった理論や、現在の主要なデータ解析法がどのように考え出されたのかが興味深く書かれている。また、統計用語の語源もわかり、親しみをもって統計学の勉強に取り組める。 (竹内惠行、熊谷悦生:訳/日経ビジネス人文庫)


金鉱を掘り当てる統計学

豊田秀樹

データの中から新しい知識を発見する「データマイニング」を中心に、ニューラルネットワークや決定木学習などについて、例題をもとに解説がされている。内容はやや古い点もあるが、多くが現在も使われているか、現在使われている技術の基礎となっている。研究でデータを分析するために利用できる手法・技術を理解するきっかけになる。規模は小さいがデータも紹介されているので、それらを利用して実際に処理してみればより理解が進む。 (ブルーバックス)


関連する学問

50 統計、オペレーションリサーチ、高性能計算系
数理情報学
ソフトコンピューティング
高性能計算
計算科学
11 数学(解析、代数、幾何、複雑系、離散数学等)
数学解析
解析学基礎
代数学
幾何学
数学基礎・応用数学

本コーナーは、中高生と、大学での学問・研究活動との間の橋渡しになれるよう、経済産業省の大学・産学連携、および内閣府/総合科学技術・イノベーション会議の調査事業の一環として、企画・制作・運営されています。
各先生の所属など、掲載されている大学(学部・学科ほか)の名称は、2020年1月段階の調べによります。実際の進路選択等に際しては、各大学のHP等で改めてご確認ください。

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