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にっぽんこうぎょう

日本工業大学

私立大学 埼玉県

注目情報

日本工業大学の新設情報

多様な分野で活躍できるデータサイエンティストをめざす

本学では、「実工学教育」を掲げ、「生涯学び続ける技術者」の育成に力を入れてきました。2018年度の学部・学科再編に合わせて、「生涯学び続ける技術者」の基盤を強化するため、工学基礎教育のプログラムを改革。その一つが、「データサイエンス・プログラム」です。データを収集・加工する方法をはじめ、データサイエンスを学ぶ価値が高まっていることから、2022年4月にデータサイエンスを中心に学ぶ学科を新設します。

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時代の変化に対応できる実践力のある技術者をめざす

  • 実データに基づいた課題発見、課題解決、価値創造につなげる教育

社会のあらゆる領域で、さまざまなデータが収集、蓄積される現在、データサイエンスの必要性は高まり、データ分析から新しい価値を創造できる人材が強く求められています。本学では、データを分析する能力に加え、膨大な量のデータを整え、使いやすく品質の高いデータにする能力まで、その価値を最大化する人材の育成に力を入れています。
そこで先進工学部では、実工学の理念に基づくデータサイエンス分野の実践的工学教育と、先進工学研究の拠点として、データサイエンス学科*を新設します。データサイエンス学科では、AI(人工知能)技術の本質を理解し、今後のデジタル・トランスフォーメーションによる社会変革に対応できる人材を育成します。

*2022年4月開設予定
※学科名等、記載内容は変更になる場合があります

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PPDACサイクルとPBLで総合的問題解決能力を養う

  • PPDACサイクルによる実践的学び

データサイエンス学科では、社会的課題の解決のための方法を、Problem(解決すべき課題の定義)、Plan(課題解決のための計画)、Data(資料やデータの収集・記録・整理)、Analysis(データの分析)、Conclusion(結論の取りまとめと施策の提言)の各段階に分けて捉えるPPDACサイクルに基づいたカリキュラムを編成する予定です。これにより、高度なデータ分析を行うための数理的専門知識、先端的なプラットフォームを活用するための実践的技術を修得できます。さらに、AI・機械学習などの先進技術、システム構築技術、経営的な観点も含むデータ分析などの専門知識・技能も身に付きます。
プロジェクト型実践演習(PBL)では、学内外の機関と連携して問題発見や解決に取り組みます。例えば特別支援学校と連携して健康体操モニタリングシステムの開発と効果分析を行ったり、NPO法人の活動を記録・分析するシステムの開発やそのデータ分析を行うなど、さまざまな組織と一緒にシステムの設計・開発、データ分析に取り組みます。学内の他学科・研究センターとも協働し、キャンパス内の環境モニタリングシステムや学生食堂の利用状況モニタリングシステムの開発、データ分析などにも取り組む予定です。

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IoT、AI、機械学習など活躍の場が幅広い

  • あらゆる産業で活躍できる能力を修得

卒業後は、IoT、AI、機械学習など先端技術を必要とするあらゆる産業での活躍が期待されます。情報通信、電子機器、スマート工場、教育、環境エネルギー、小売、農業、健康・医療・介護、地方創生(スマートシティ)、交通・物流など活躍の場は幅広く、今後さらに拡大していくことが予想されます。

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