データと数理に基づいて問題対象を分析し、モデル化により解決案を考察、プログラミング等で有効性を確認することをめざすコース。線形代数・基礎解析などの数理系基礎科目を土台に、情報数理演習やデータサイエンス演習など高度演習から専門分野を選び、数学的思考と技術的スキルの両立を重視して学ぶ。
🔀 入学後に学科・コースが分かれる
入学後の学科・コース分けについて詳しく全学共通方針に加え、情報科学・ネットワーク分野への強い関心を持つ学生を求める。
人文科学・社会科学・総合科学分野を横断した出張授業。講義動画配信、施設見学、キャリアデザイン、PBL(課題解決型学習)、教員研修、SDGsに関する対応も含む。
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