専門性を高める4つの分野

領域1　数物・計算技術

計算科学の基盤となる数理統計学の考え方を身につけ、数学的モデルとその定量的な評価法と計算機を活用することで、科学技術上の問題を解決する能力、社会における多様な情報を数量化し、論理的に分析し、問題の発見とその解決に貢献しうる能力を育成します。

領域2　生命科学

データサイエンスと生命科学・薬学を融合
データサイエンスと生命科学・薬学を融合したバイオ・インフォマティクスの考え方を身につけ、医薬品開発における数理技術の活用、科学的根拠に基づく創薬に向けたデータ活用の知識と技術、統計分析とAI 技術を活用した医療データ分析により、新しい創薬基盤の開発及びクオリティ・オブ・ライフ向上に向けた医療情報の活用を行う能力を育成します。

領域3　データサイエンス・情報解析・ソフトウェア

AIによりビッグデータを解析
アルゴリズムを基礎に、人工知能、機械学習、ディープラーニング等の知識と技術を身につけ、ビッグデータや高次元データなどの膨大な情報を読み解き、データ可視化により分かりやすく説明し、多量のデータから新しい価値を見出す力やソフトウェアを開発する能力を育成します。

領域4　自然言語処理

AI技術により人間の言語情報を構造化
検索エンジン、機械翻訳、音声アシスタント、チャットボットなど、AI 技術により人間の言語を理解・処理・生成し、情報を構造化してテキストデータや音声の内容を理解する自然言語処理の技術を身につけ、自然言語処理の理論と実践の両面から新しい情報活用とイノベーションを提案できる能力を育成します。

学習・教育目標

データサイエンティストに求められる、確かな基礎学力と高度な専門知識

数理情報科学科では、5つの学習教育目標をかかげて学士課程の教育プログラムを編成。これらの目標を達成した学生は、人間性豊かなデータサイエンティストに必要な「確かな基礎学力」と「高度な専門知識」を習得した証として、学士(工学)の学位を取得します。

目標A　幅広い教養と洞察力

人間・社会・自然に係る幅広い教養を修得し、横断的にものごとを俯瞰できる能力を身につける。

目標B　コミュニケーション能力

グローバル化した社会で実践的なデータサイエンティストとして活躍するためのコミュニケーション能力を身につける。

目標C　基礎知識と技能

数学、物理学、化学、生物学に関する知識と技能を身につける。

目標D　専門知識と応用力

数理情報科学科の主要分野(数物・計算技術、生命科学、データサイエンス・情報解析・ソフトウェア、自然言語処理)に関する専門知識と、それらを課題の解決に応用できる能力を身につける。

目標E　問題解決能力

課題を解決するための問題点を発見し、必要な情報を自ら収集・分析・整理することで、問題解決を行うことができる総合的な能力を身につける。