追手門学院大学 理工学部 数理・データサイエンス学科(2025年4月開設)
- 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、データサイエンスの関連分野を学ぶ
- 代数学や解析学、幾何学といった伝統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、統計学、プログラミング、機械学習などのデータサイエンスに必要となる分野を幅広く学び、専門を定めます。演習科目を配置し、講義で学んだ知識を活用してデータを分析し、予測や意思決定に活用する力を身につけます。
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
- 1年次には、学部共通の科目群「基盤共通科目」で、自然科学の基本原理や理学・工学の基盤となる知識、技能を学びます。
科目例：『理工学概論』『データサイエンス基礎』『基礎物理学』『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』『技術者倫理』『知的財産論』『理工学プロジェクト』
- 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』『微分方程式』『統計的推測』『ベイズ統計学』『経済統計学』『機械学習』『深層学習』などがあります。また、興味に応じて選択できる専門発展科目として、『金融数理』『深層学習プログラミング』『モデル選択』『因果推論』などがあります。
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研究室
- 3年次後期から研究室へ。身につけた知識と技能をもとに、卒業研究に取り組む
- 3年次後期から研究室に所属し、本格的な就職活動が始まる前に自身の専門を定め卒業研究をスタートさせます。
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
- 地上6階建ての校舎が新たに誕生！進化を続ける「茨木総持寺キャンパス」で学ぶ
- 2025年、茨木総持寺キャンパスのメインキャンパス化に合わせて、敷地内に地上6階建ての校舎が開設されます。理工学部の学生は、入学初年度は茨木総持寺キャンパスに通い、人文・社会学系学部の学生との「学びあい、教えあい」を体験。2年次以降は茨木安威キャンパスに新設される理工学部専用の施設で専門分野を深めます。
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
〒567-0013 大阪府茨木市太田東芝町1-1
TEL072-641-9165（9:30～17:00※土日祝日除く）
nyushi@otemon.ac.jp
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