최근 많은 대학에서 데이터 과학 학부와 학과의 설치가 잇따르고 있다. AI와 디지털화가 가속됨에 따라 데이터 과학의 인력 부족이라는 사회의 요청이 커지고 있기 때문이다.단, 한입에 데이터 과학이라고 해도, 요구되고 있는 지식이나 스킬, 그 범위는 폭넓다.이공계와 유사한 정보처리 기술과 데이터 분석부터 새로운 사물과 서비스를 만들어 가는 크리에이티브 분야까지 다양하다.각각의 대학이 학생과 사회의 요구에 부응하기 위해 독자성을 내세우면서 다양한 교육 프로그램을 제공하고 있다.

　데이터 과학 학과에서는 1·2년차에 경영학과 데이터 과학 전체의 기초를 체계적으로 배우는 것과 동시에 데이터 과학 중에서도 자신이 지향하는 분야나 목표에 맞추어 이수하는 과목을 선택해 조립해 나간다.또한 3년차부터는 스스로 테마를 설정해 연구도 진행한다.문계 경영학부에 속하면서도 이계 수준에서의 프로그래밍, 심지어 기계 학습, 딥 러닝 등도 배울 수 있는 것이 특징이다.

　아세아 대학의 데이터 과학의 커리큘럼은 수리, 데이터 과학, AI를 활용하여 과제를 해결하기 위한 실천적인 능력을 육성하는 교육 프로그램으로서 이미 문부 과학성의 수리, 데이터 과학, AI 교육 프로그램 인정 제도, MDASH(Approved for Mathematics, Data science and AI Smart Higher Education의 약어)의 리터러시 레벨과 응용 기초 레벨의 인정을 받고 있다.

　많은 대학이 정보 시스템계나 이공계 학부로서 학부·학과를 설치하는 가운데, 응용 기초 레벨의 커리큘럼 구성으로 문계의 경영 학부의 학과로서 신설되는 예는 적다.문계학부 중에서도 수학적 소지가 있는 경영학부에서 이계요소를 도입한 아세아대학 경영학부의 데이터과학학과는 굳이 문부과학성이 STEM교육을 추진하는 사회 요구에도 매치한 형태다.이과 과목에 대해서는 입학 단계에서의 레벨보다 본인의 학습 의욕을 중시하고, 문계 과목에서의 수험, 또 입학 후에도 각각의 레벨, 요구에 맞추어 서포트를 받을 수 있는 체제도 갖추고 있다.