2年次以降に選択する6つの履修モデルの一つ。線形代数・確率統計などの数学的基礎とプログラミングの上に、データベース構築技術や人工知能、パターン認識、機械学習を積み上げる。3・4年次にはクラウドとビッグデータ、デジタルマーケティング演習、臨地実務実習を通じ、データサイエンティストやデータベースエンジニア、Webマーケッターを目指す。
🔀 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情報デザイン学部情報デザイン学科は「情報デザインエンジニア」の養成を目的とする1学部1学科体制で、システムエンジニア、IoTエンジニア、AI・データサイエンティスト、サイバーセキュリティエンジニア、CGエンジニア、ゲームエンジニアの6つの履修モデルを横断的に学べる。そのため、情報・情報技術に強い興味を持ち、高等学校卒業程度の知識・技能と思考力・判断力・表現力を備え、多様性を尊重して他者と協働できる素養のある人を求めている。入学後は、情報学の専門知識と専門技術、情報技術を他分野に展開する基礎知識、問題解決を追究する批判的思考力・創造力、連携・協働のためのコミュニケーション力・コラボレーション力、成長的思考・態度、職業観・倫理観、実践的・創造的思考力を身につけることが期待される。出願にあたっては学校説明会・オープンキャンパス・オンライン説明会に参加し、教育の理念や養成人材像を理解していることが総合型選抜・推薦型選抜の条件となっている。
「情報の仕組み」「情報の法学」「グローバル教養」の3本柱を体系的に学ぶ学部。「情報の仕組み」ではインターネットやプログラミングだけでなく、A…
ビジネスとデータサイエンスを結びつけて学ぶ学科。「ビジネス科目群」で品質管理・生産管理・マーケティングリサーチ・サプライチェーンマネジメント…
2024年度新設の学科で、情報・工学技術を使って文学・言語・芸術・思想・歴史・地理などに関する情報をデジタル化し、分析することで新たな価値を…
2027年4月開設予定の学科(2026年7月13日に文部科学省への設置届出書が受理済み)。生成AIやデータサイエンスなどの最先端デジタル技術…
1年次必修ゼミで社会調査の基礎を学んだのち進む4コースの1つ。社会学の視点にデータサイエンスの手法を組み合わせ、統計解析やデータ分析を用いて…
メディアと社会の関わりを学ぶ学科が置く4コースの1つ。メディア研究の視点にデータサイエンスの手法を組み合わせ、データ分析を通じてメディア現象…
2年次から選択する4コースの一つ。ICTを活用したデータ分析とビジネス経済学を重視し、データに基づく優れた意思決定の方法論を習得する。データ…
2026年4月開設。数学・統計学・プログラミングを少人数クラスで基礎から習得し、記述・診断・予測・処方の4種のデータアナリティクスを身につけ…
プログラミングやAIなどのITスキル、経済・経営のビジネス知識、統計学によるデータ分析をバランスよく学ぶ学科。1年次に入門科目と教養科目を、…
「社会課題発見スキル」「データサイエンス・AI活用スキル」「プロジェクトマネジメントスキル」の3つを育成する学科。「そもそも何が問題なのか」…
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