📖 学科図鑑

帝京大学 理工学部 データサイエンス学科

📍 東京23区 板橋キャンパス私立

🔍この学科で学ぶこと

数理・統計学と情報工学の理論的基礎の上に、課題解決型学習法(PBL)を活用してデータから価値ある情報を創造し意思決定に生かす力を養う学科。数学・統計学・情報工学の理論をしっかり学んだうえで、Pythonを中心としたプログラミング教育により経営データや医療データなど現実のケースで演習を重ねる。人工知能・機械学習の理論を習得し、画像処理や経済・経営情報学など多様な領域への応用方法も学ぶ。

🔬研究テーマ例

この学科・コースで実際に取り組まれている研究テーマの例です(卒業論文題目・教員の研究内容など、大学公式サイトで確認できるもののみ掲載)。

  • 高齢運転者の自律神経活動に基づく操作不適予測技術の構築(浜田宏一教授)
  • ラベルノイズに頑強な2段階周期的自己修復ネットワークの提案(浜田宏一教授)
  • 地震時における室内空間の機能維持のための実験研究(浜田宏一教授)

出典

🎓入試情報

総合型選抜・学校推薦型選抜(公募制)

  • 総合型選抜(Ⅰ期・Ⅱ期・Ⅲ期)
  • 学校推薦型選抜(公募制)Ⅰ期
  • 学校推薦型選抜(ジュニアマイスター顕彰特別推薦枠)

募集要項

ここに出ている入試名は当サイトの調査時点のものです。大学が変更する場合があるため、出願前に必ず大学公式でご確認ください。

一般選抜

2つの受験方法があります。方式名をタップすると、科目・日程・配点が開きます。

ここに出ている科目・日程・配点は当サイトの調査時点のものです。大学が変更する場合があるため、出願前に必ず大学公式でご確認ください。

  • 一般選抜(Ⅰ期・Ⅱ期・Ⅲ期)
    試験科目
    学科試験3科目。英語(英語コミュニケーションⅠ・Ⅱ・Ⅲ、論理・表現Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ)必須。数学(数学Ⅰ・Ⅱ・A〈図形の性質、場合の数と確率〉・B〈数列〉・C〈ベクトル〉)/物理(物理基礎・物理)/化学(化学基礎・化学)/生物(生物基礎・生物)/情報Ⅰの5科目から2科目選択。Ⅲ期のみ「総合問題」(理工系分野の文章や図表を読み解き、自分の考えやその分野の将来について600字以内で記述)を加えた6科目から2科目選択が可能
    時期
    【Ⅰ期】出願 2026年12月17日(木)〜2027年1月19日(火)/試験日 1月30日(土)・1月31日(日)・2月1日(月)/合格発表 2月13日(土)/手続締切 2月26日(金)。【Ⅱ期】出願 2027年2月2日(火)〜2月15日(月)/試験日 2月20日(土)・2月21日(日)/合格発表 2月26日(金)/手続締切 3月4日(木)。【Ⅲ期】出願 2月24日(水)〜3月1日(月)/試験日 3月7日(日)/合格発表 3月11日(木)/手続締切 3月17日(水)
    配点・特徴
    各科目100点・合計300点満点。Ⅰ期の1月30日のみ全国の試験場が選択可能。英語外部試験利用制度、理工学部内の第二志望制度あり

    この方式の出典(大学公式)

  • 大学入学共通テスト利用選抜(前期・中期・後期)
    試験科目
    英語(リーディング・リスニングを各50点に圧縮)必須+数学(「数学Ⅰ,数学A」「数学Ⅱ,数学B,数学C」)・理科(「物理」「化学」「生物」)・情報Ⅰから2科目(数学2科目の組み合わせは不可)。本学での個別学力検査は行わない
    時期
    【前期】出願 2026年12月17日(木)〜2027年1月15日(金)/合格発表 2月13日(土)/手続締切 3月8日(月)。【中期】出願 2027年2月2日(火)〜2月12日(金)/合格発表 2月19日(金)/手続締切 3月8日(月)。【後期】出願 2月24日(水)〜3月5日(金)/合格発表 3月11日(木)/手続締切 3月17日(水)
    配点・特徴
    理工学部のみ前期・中期・後期の3回実施。各科目100点の300点満点(3科目方式)。英語外部試験利用方式を追加で出願すると、英語を換算点に置き換えた得点と3科目方式の高い方で判定

    この方式の出典(大学公式)

求める学生像

さまざまな問題が地球規模で複雑に絡み合った現代社会において、社会の発展に貢献できる人材を育てることを目的としています。求める学生像は、志望する専門分野の学修や新しい知識・概念の獲得に必要な基礎学力を持つ人、自分の考えを論理的に整理して相手に伝える力を持つ人、何事にも興味を持つ好奇心とさまざまな課題にチャレンジする積極性を持つ人、理工学の専門分野を主体的に学ぼうとする強い意欲を持ち他者と協働して学ぶ意欲を持つ人です。総合理工学科は理学・工学の教育研究を基盤に専門的知識と総合的視野を持ち社会の発展に寄与できる人材の育成を、データサイエンス学科はデータを扱う知識と技能を持つ人材の育成をそれぞれ目指しています。

出典: https://www.teikyo-u.ac.jp/application/files/2417/8409/4616/02_2027.pdf

🗺️ このキャンパスの情報とマップ

📍 板橋キャンパス

📮 所在地: 東京都板橋区加賀2-11-1

🚉 アクセス: JR埼京線「十条」駅から徒歩約12分

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