新プログラムは経済学部が提供するカリキュラムの中からデータサイエンスに重要と考えられる科目群を履修し、必要単位数を取得した学生に修了証を授与する。科目群は、1・2年生を対象とするデータサイエンスの基盤となる数学と統計学を学ぶコア科目、3・4年生対象の高度なデータサイエンスの手法と応用を学ぶリサーチ科目、データサイエンスの実践を学ぶPBL科目の3つ。

　学びを単なる座学にとどまらせず、現実の社会課題にデータサイエンスを活用する必要があるため、アプリケーションや論文など完成させた成果物を提出することがDEEPの修了要件になる。ゼミナールでの卒業論文やプロジェクトの成果物も、研究内容が相当と判断されれば、DEEPでの成果物提出と認める。

　ビッグデータ活用の急速な広がりと機械学習など新たな手法の登場により、従来の経済学教育でカバーしていなかったデータサイエンスの技能、知識が経済研究の現場で求められるようになってきた。しかし、こうした技能や知識を有する人材の不足が日本の競争力を低下させ、持続的経済成長の足かせになると懸念されることから、経済学の分野でもデータサイエンス人材養成の必要性が高まっている。

参考：【慶應義塾大学】慶應義塾大学経済学部が新プログラムDEEPを創設－経済学＋データサイエンスでDXを担う人材育成－（PDF）