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レイクランド大学日本校（LUJ）のデータサイエンス学士（B.S.）専攻は、東京キャンパスで全ての履修が可能です。また、学生はバッテン＆ブラック国際学部に参加し、ウィスコンシン州レイクランド大学への短期または長期留学を選択することもできます。
このプログラムは地域の企業から非常に高い需要があり、技術、プログラミング、統計、データ分析、そして可視化の分野を幅広く学びます。
データサイエンス専攻は、学生が複雑なプロセスやシステムを設計、開発、実装、運用できるように準備します。
レイクランド大学日本校でデータサイエンスの理学士（B.S.）の在学生は以下のことが学ぶことができます：
プログラミング言語を用いてコンピュータプログラムを開発することができる。
データベースを適切に管理できる。
プロジェクトマネジメントの原則と技法をデータサイエンスプロジェクトに適用できる。
大規模データセットの入力データの品質を評価し、結果を解釈し、適切な技術的手法やモデルを用いて問題を調査できる。
数学的手法や統計的手法・技術をモデルやデータサイエンスに活用できる。
統計ソフトウェアを使用して統計モデルを開発できる。
産業データ分析の適切なモデルを立案し、業界関連の課題に対する解決策として活用できる。
必修科目（58－59単位）
必修科目２
BUS 390 - Cooperative Education Experience–Business（ビジネスにおける協同教育実習）（1～12単位）
CPS 390 - Cooperative Education Experience–Computer Science（コンピュータサイエンスにおける協同教育実習）（1～12単位）
DAT 390 - Cooperative Education in Data Science（データサイエンスにおける協同教育実習）（1～12単位）
MAT 390 - Cooperative Education in Mathematics（数学における協同教育実習）（1～12単位）
PRO 450 - Cooperative Design（協同デザイン）
必修科目３
ビジネス分析分野（30セメスター時間）
ACC 210 - 財務会計の原則
BUS 225 - リーン・シックス・シグマ
BUS 330 - 経営原則
BUS 340 - ビジネスファイナンスの原則
BUS 410 - ビジネス法 I
BUS 491 - ビジネスポリシーと戦略（WI）
DAT 301 - データ視覚化技術入門
ECN 230 - ミクロ経済学の原則
ECN 235 - マクロ経済学の原則
MKT 350 - マーケティング原則
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