追手門学院大学 理工学部 数理・データサイエンス学科
- 定員数：
- 30人
統計学、プログラミング、機械学習など、データサイエンスに必要となる分野を幅広く学ぶ
| 学べる学問 |
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| 目指せる仕事 |
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| 初年度納入金： | 2025年度納入金（予定） 157万2000円 （入学金16万円を含む） |
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追手門学院大学 理工学部 数理・データサイエンス学科の学科の特長
理工学部 数理・データサイエンス学科の学ぶ内容
- 数学的な論理的思考力を身につけたうえで、機械学習や深層学習などを学ぶ
- 確率・統計、微分方程式、代数系基礎といった基礎的な数学を学ぶことで、数学的な論理的思考力を身につけたうえで、ベイズ統計学や機械学習、深層学習、金融数理など応用分野の学びを広げ、課題解決や価値創造を行うにあたっての思考力を身につけます。
理工学部 数理・データサイエンス学科のカリキュラム
- 基盤共通科目：4学科の幅広い学問領域を活かした学部共通科目。学びの基礎を固める
- 学部共通の「基盤共通科目」を設けています。数学の基礎やデータサイエンス、統計学、プログラミングなどこれからの社会で必須となるスキルを確実に修得します。
科目例：『理工学概論』『データサイエンス基礎』『基礎物理学実験』『微分積分学』『線形代数学』『プログラミング』『入門統計学』
- 専門科目：基礎から発展まで、専門領域の知識・技能を学ぶ科目群。関心のある分野を追求
- 専門基礎科目・専門基幹科目として『R言語プログラミング』『確率・統計』『オペレーションズ・リサーチ』『微分方程式』『統計的推測』『ベイズ統計学』『経済統計学』『統計的品質管理』『機械学習』『深層学習』などがあります。また、専門発展科目として『金融数理』『モデル選択』『因果推論』などがあります。
- 4学科の学生がチームを組んで課題を解決する「理工学プロジェクト」
- 3年次の「理工学プロジェクト」は、全学科必修のPBL科目。4学科の学生がチームを組み、課題解決に挑むプロジェクトです。それぞれが学んできた知識を持ち寄り、互いの立場を理解し合いながら、課題の解決をめざします。授業を通して、社会の問題を発見・解決ができる人材となるための基礎を身につけます。
理工学部 数理・データサイエンス学科の先生
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point こんな先生・教授から学べます
急速にニーズが高まる『ベイズ統計学』や、実社会の問題を数理的に解く『数理モデリング』を担当。
小畑先生の担当授業は『ベイズ統計学』です。ベイズ統計は、少ないデータでもそれなりの推測が可能なうえ、データが追加されることで推測がさらにアップデートされていく点が特徴。授業では、ベイズ統計の方法論や、機械学習に利用する方法などを学んでいきます。また、先生は『数理モデリング』も担当…
理工学部 数理・データサイエンス学科の卒業後
- データサイエンティストなどとして、幅広い業界での活躍が期待される。大学院へ進学する道も
- 幅広い分野において、専門知識を通じて社会や企業活動に貢献することが期待されるとともに、大学院進学でさらなる専門的技術などを身につけることが期待されます。
予想される進路：データサイエンティスト、機械学習エンジニア、金融（保険・銀行）、メーカー、IT企業、公務員など
理工学部 数理・データサイエンス学科の施設・設備
- 茨木安威キャンパス1号館が、最新設備を備えた実験室にリニューアル
- 茨木安威キャンパス1号館が最新設備を備えた実験室にリニューアルします。光造形3Dプリンターや水中ドローンをはじめ、最先端の理工学研究に欠かせない最新の実験機材を導入。1年次からさまざまな機材を利用した実験に取り組むことができます。
追手門学院大学 理工学部 数理・データサイエンス学科の学べる学問
追手門学院大学 理工学部 数理・データサイエンス学科の目指せる仕事
追手門学院大学 理工学部 数理・データサイエンス学科の入試・出願
追手門学院大学 理工学部 数理・データサイエンス学科の問い合わせ先・所在地・アクセス
〒567-8620 大阪府茨木市太田東芝町1-1
TEL072-665-9219（9:30～17:00※土日祝日除く）
nyushi@otemon.ac.jp
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