理科大で学ぶ経営学とは ～「経営を科学する」～
経営問題についてグローバルな視点に立ち、主体的に行動できる人材を育成することを目標としています。経営学の知識の集積にとどまらず、問題を発見・解析して、解決に導くことができる豊かな能力を開発することを目指します。1年次から専門基礎があり、演習による徹底学習を実施。2年次からは経営戦略、マーケティング、会計・ファイナンスなど専門コース別の選択必修が始まります。ケーススタディ、モデル構築、シミュレーションなど実学的アプローチで体験的に学び、ゼミナールと併せて専門分野の研究を深めます。
学びの分野
経営の基礎理論の学習
「理科大の経営学部」と言えど、経営学科では、基礎的な経営学の諸理論を網羅的に学習します。学習企業や組織を動かす上で必要な理論的フレームワークを学びます。現実のビジネスに対して、学術的な視点から多角的にアプローチし、論理的に考える力と実践的な応用力を養います。
■経営戦略領域
企業が競争環境の中で生き残り、成長していくために必要な視点を幅広く学びます。経営戦略論・経営資源・組織行動など、組織のマネジメントに役立つ理論を多面的に理解します。
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■マーケティング領域
顧客のニーズを理解し、価値を提供するための戦略を体系的に学びます。製品開発・価格設定・広告戦略・消費者行動などの基本を、実例を交えながら実践的に理解します。
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■会計・ファイナンス領域
企業活動を「お金の流れ」から捉える視点を学びます。会計では会計情報の作成方法と読み解き方、ファイナンスでは投資判断や資金調達など、経営判断に必須な知識を養います。
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数理・数量的アプローチの習得
経営課題を論理的かつ定量的に捉える力は、現代ビジネスにおいて不可欠です。理科大の経営学部経営学科では、数理的な視点と数量的な手法を活用し、複雑な現象を客観的に分析・判断できる力を育てます。
■統計データ分析
社会や市場・企業のデータを正しく読み解くための統計的手法を学びます。基礎的な記述統計から多変量解析などの応用分析まで、ビジネスやアカデミックでの分析に活かせる実践的な分析力を身につけます。
■プログラミング
PythonやRなどの言語を用いて、データの収集・加工・可視化・分析を実践的に学びます。データサイエンスの基礎となるスキルを、研究室やビジネス現場での活用を意識して、習得します。初学者でも問題ありません。
■数学（微積分・線形代数）
経済・経営上の現象を理解するのに不可欠な数学的素養を学びます。とりわけ微分積分は関数の推定による変化の分析、線形代数は複雑な要因をシンプルに構造化する場面で重要な役割を果たし、経営意思決定や統計分析の基盤となります。
PICK UP：データサイエンティストへの道
数理・数量的分析力をさらに高めたい意欲的な学生のために、東京理科大学では、学部横断的教育プログラムとして、 データサイエンス教育プログラム を提供しています。経営学の学びと組み合わせて、統計やAI、情報科学の力を実践的に活用できるさらに高度な分析力を身につけていくことができます。
カリキュラム
■必修科目 ●選択必修科目 ◆選択科目
時間割例
1年生時間割例
【1年生前期】
【1年生後期】
2年生時間割例
【2年生前期】
【2年生後期】
3・4年生時間割例
【3年生前期】
【4年生後期】
