●AI・データサイエンスコース
数理・データ解析やプログラミング等の基本的知識を持ちつつ、ビッグデータやAI等の基盤技術を現代社会が抱える課題の発見・解決に活かす能力を身につけます。また、AIデータサイエンスの分野で豊富な実績を持つ教員による講義に加えて、実際にデータサイエンスを活用してビジネスを展開している企業等との連携によるフィールドワークも行います。

●ビジネスデータサイエンスコース
先端的のデジタル技術に関する知識を備えるとともに、それらを活用してビジネスの世界で新たな価値を生み出すノウハウを修得。また、総合情報学部の全5コースを関連する分野を横断的に学び、デジタル技術を使った商品・サービスの企画やビッグデータを活用したマーケティング調査の技術などデジタルビジネスの世界で活きる知識と実践力を身につけます。

●情報システムコース
ネットワークシステムの基本知識はもちろん、プログラミング技術の基礎から応用までを段階的に修得。また、現代社会が抱える課題を実際に扱う実習型のゼミ活動等を通じて、情報システムで時代を切り拓く能力を実践的に身につけます。総合情報学科の関連分野も横断的に学習し、さまざまな分野で活躍できる高度な情報処理能力を持った人材をめざして、ハードとソフトの両面から学びを深めます。

●デジタルコンテンツコース
ARやVR、3D・CG、グラフィック、映像、Webデザインなどのデジタルコンテンツの専門領域におけるクリエイティブ表現とコンテンツビジネスの構造を融合的に学びます。また、「デジタルコンテンツ制作」ではゲーム業界の歴史、ゲームのデザインや開発行程を学んだ後にゲームの企画に挑戦し、実際にコンテンツプロデュースに携わることで「人々を楽しませるビジネス」について実体験を基に学んでいきます。

●スポーツサイエンスコース
「スポーツ映像分析」「スポーツ動作分析」等の科目から情報通信技術を用いたスポーツ動作分析の手法を修得。選手のパフォーマンスやゲームプランの立案、相手チームのスカウティングなどを主観ではなくデータに基づいて客観的な視点で考察し、チームの動きや指導方法等の改善に役立てます。また、ゼミ活動では映像解析ソフトを活用してサッカーの国際大会を調査するなど実例を交えながら理解を深めます。

• 総合情報学部の入試情報 （入試科目・入試日程）
• 総合情報学部の偏差値・入試難易度

実習を中心に経営の知識とITスキルを磨く

「AI・データサイエンスコース」「ビジネスデータサイエンスコース」「情報システムコース」「デジタルコンテンツコース」「スポーツデータサイエンスコース」の5コースを横断的に学ぶことで、文系理系問わず、今後の情報化社会で即戦力として活躍できる人材を輩出します。

［学びのポイント］
1. 次世代社会で求められるAI・データサイエンスやデータ分析のスキルを修得
2. 最先端の情報システムやデジタルコンテンツの専門知識と活用方法を身につける
3. スポーツの世界で映像・動作解析の手法を学び、競技力向上や戦略立案に活かす

［学びのキーワード］
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