下関市立大学/データサイエンス学部の詳細情報

国内外を問わず、ビジネス・保健医療福祉・行政等の幅広い分野で、データを分析することによって常に新しい戦略を立てることが常識となっています。そのためには普段から「課題を見つけ」「情報を集め」「分析し」「新たな知見を見出す」力を養うことが重要です。体系立った理論をもつ「情報科学」でありながら、ビジネスなどにも欠かせない「実学」でもある、それがデータサイエンスです。データに基づく統計的な思考によって課題を解決するデータサイエンスを身に付けた人材を育成します。

統計や関連する数理科学に関する知識と、それらを活用した経験を通じて、データの収集・整理・分析を行い、そこから得られる知見を論理的に考察できる能力を身に付けます。さらに、人工知能などのアルゴリズムに関する知識を修得し、それらをコンピュータ上で表現することによって、さまざまな形式のデータを適切に扱うスキルも磨きます。
また、データを扱ううえで必要な倫理観や責任感（モラル）を身に付けるとともに、用いた分析手法や統計的解釈をわかりやすく伝えるためのコミュニケーション能力を高め、多様な人々との協働や、より良い企業活動のための新しい知見をもたらす力も身に付けます。

データを設計・分析・活用するための力を身に付けたデータサイエンティストとして、卒業後はさまざまな分野での活躍が期待されます。データサイエンスの専門知識を生かして幅広い業種で企画・マーケティング、システムエンジニアなどの業務に従事することができます。主な進路として、金融業・製造業・販売業・サービス業などにおけるコンサルティングをはじめ、IT産業でのシステム開発者やシステムエンジニア、保健医療の情報管理・分析担当、行政やシンクタンクなどが想定されます。

• データサイエンス学部の入試情報 （入試科目・入試日程）
• データサイエンス学部の倍率・合格最低点・合格平均点
• この大学に通っている大学生の声
• データサイエンス学部の偏差値・入試難易度

2つの専門科目群により、多様な分野で活用できるデータサイエンスの実践力を養う

データサイエンスの基礎となる数理統計・情報科学に加え、数学・情報学やプログラミング、確率・統計、機械学習、データ処理・分析、アルゴリズムについての知識を修得します。さらに、さまざまな企業・組織でのデータ活用の手法を学ぶ「ビジネスデータサイエンス」、人々の健康な生活を実現するためのデータ活用の手法を学ぶ「ヘルスデータサイエンス」の2つの科目群によって幅広い分野で活用できるデータサイエンスの実践力を身に付けます。

また、本学科では統計検定や情報処理技術者試験（基本情報技術者）、社会調査士などの資格取得をめざすことができるほか、所定の単位修得により、中学校・高等学校教諭一種免許状（数学）および高等学校教諭一種免許状（情報）が取得できます。

下関市立大学データサイエンス学部では、次のような学生を求めています。

基礎的な知識・技能に加えて、思考力・判断力・表現力等の能力及び主体性・多様性・協働性のある人材



なお、入学前に習得していることが期待される内容は、以下のとおりです。

（A）データサイエンスを学ぶために必要となる基礎的な知識・技能として、高等学校等で学ぶ数学及び外国語の知識
（B）思考力・判断力・表現力等の能力として、日々の社会問題に関心を持ち、データを用いた解決策を考える課題発見・解決能力及び演習授業等を通じてチームでよりよい提案を考えられるコミュニケーション能力
（C）主体性・多様性・協働性として、自ら目的意識を持って学ぼうとする姿勢、異なる文化や価値観を理解する能力、地域社会での活動を通じて得られる公共の精神

• データサイエンス学部の入試情報 （入試科目・入試日程）
• データサイエンス学部の倍率・合格最低点・合格平均点
• この大学に通っている大学生の声
• データサイエンス学部の偏差値・入試難易度