順天堂大学 健康データサイエンス学部
- 定員数:
- 100人
「健康・医療・スポーツ」×「データサイエンス」この2つの強みを備えた世界で活躍するデータサイエンティストを育成
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: | 2024年度納入金(参考) 160万円 (諸経費別) |
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年限: | 4年制 |
順天堂大学 健康データサイエンス学部の募集学科・コース
この分野をリードするのは君たちだ!「健康データサイエンティスト」というスペシャリストを育成
順天堂大学 健康データサイエンス学部のキャンパスライフShot
- 「健康」×「データサイエンス」の2つの専門性を持つ人材が必要とされています
- スポーツ分野で応用可能なデータ分析のスキルを身につけることができます
- ビッグデータの応用分野として期待が大きい、健康・医療・スポーツの領域
順天堂大学 健康データサイエンス学部の学部の特長
健康データサイエンス学部の学ぶ内容
- ビッグデータの応用分野である医療・スポーツのリアルデータを利用しデータサイエンスを学ぶ
- 【医療・健康×データサイエンス】
近年、医療分野の情報化の進展等により、リアルワールドデータと呼ばれる日常の診療活動で得られる医療データを活用することで、様々な課題発見と新たな解決策の発見が期待されています。順天堂大学は医学部附属病院の診療活動等により長年蓄積された膨大なデータを保有しています。健康データサイエンス学部では、これらの生きたデータを利活用するためのデータ解析のスキルを講義や演習を通して修得し、医療・健康分野の課題解決に向けて貢献できる人材を養成します。
【スポーツ×データサイエンス】
スポーツにおけるデータサイエンスは近年急速に発展しています。勝敗の分析や戦略支援だけに留まらず、選手の故障後の復帰等にもその活用が期待されています。またスポーツ関連産業、ヘルスケア産業においてもAI(人工知能)の活用により、様々なビジネスやサービスが創出されており、データサイエンスはその基盤となっています。順天堂大学はスポーツ健康科学部の活動を通して蓄積された豊富なスポーツに関するデータを利用して、スポーツ分野で応用可能なデータ分析のスキルを身につけることができます。
健康データサイエンス学部のカリキュラム
- カリキュラム
- 工学・情報学の教育課程に加えて、健康医療とスポーツの知識を学び、AI・データサイエンスの専門知識・技術と融合させるのが本学部の教育の特長です。
1年次から2年次にかけては、データサイエンスの基礎となる数理統計、プログラミング、コンピュータの基礎について学修するとともに、健康・医療・スポーツ領域に関する基本的知識を修得します。
3年次後期から自身の意欲や進路等に合わせ、研究室(研究テーマ)を決定します。専門を深く学び、4年次に個々の研究テーマを設定して「卒業研究」に取り組みます。
健康データサイエンス学部の研究室
- 研究室(研究テーマ)
- 研究室(研究テーマ)は、大きく4つの領域により構成されています。
【コンピュータ・サイエンス系研究室】
・クラウド・コンピューティング研究室
・計算科学研究室
・プログラミング環境研究室
・サイバーセキュリティ研究室
【統計学系研究室】
・医療統計学研究室
・応用統計学研究室
【健康医療データサイエンス系研究室】
・医療データサイエンス研究室
・医療画像解析研究室
・音声AI研究室
・機械学習研究室
【スポーツデータサイエンス系研究室】
・スポーツデータサイエンス研究室
・スポーツマーケティング研究室
・バイオメカニクス研究室
健康データサイエンス学部の設立の背景
- 健康・医療・スポーツ領域に係るデータサイエンス人材の育成の必要性
- 日本の保健医療分野は、超高齢社会を迎え、幾多の課題に直面しています。健康寿命の延長、質の高いヘルスサービスの効率的な提供等のためには、個々のニーズに即して、各種の健康データ・診療データ等を分析するスキル及び医療に係る制度等の知識を併せ持ったデータサイエンス人材の必要性が高まっています。
スポーツ分野においては、野球、サッカー、ラグビー等のチーム種目に限らず水泳や陸上競技等の個人種目においてもITの進化によって膨大なデータが得られるようになり、データを収集・分析により選手やチームに有益な知見を見出し活用することで勝利に繋げるためのノウハウが開発されています。様々なデータを収集し、試合に役立つ形で分析し、チーム内で分析情報を共有できるシステムを作る等チーム強化に繋がる説得力のある提案ができるデータサイエンス人材の需要が増えています。スポーツに係るデータサイエンス人材はデータサイエンスの知識やスキルに加え、競技の理解や戦術、コーチング、測定機器の利用方法等の理解も必要となります。ビッグデータを適切に分析・活用できる専門知識と技術を修得し、順天堂大学の強みであり特色でもある健康・医療・スポーツの分野で蓄積されたリソースを活用して、ビッグデータの応用分野として期待される健康・医療・スポーツ領域で活躍できるデータサイエンス人材を養成します。
健康データサイエンス学部の教育目標
- 教育理念
- 順天堂大学の学是である「仁」の精神に基づき、人間尊重の理念と高い倫理観、豊かな人間性を備えた人材を育成するとともに、数理統計、コンピュータサイエンスの基礎の上にデータサイエンスに関する専門知識と技術を修得し、健康・医療・スポーツ領域を理解するための基本的な知識を身につけ、健康・医療・スポーツ領域に関するビッグデータの解析や機械学習等も応用して課題を発見し、解決の方策を提言し、組織目標の達成に貢献するとともに自己成長を目指して主体的に学修を継続できる人材を育成します。
健康データサイエンス学部のキャンパスライフ
- 都心からのアクセスも良い浦安に2022年誕生!新キャンパスで充実したキャンパスライフ
- 千葉県浦安市に開設した5番目のキャンパス「浦安・日の出キャンパス」には、広々とした敷地に、新校舎のほか、体育館・ボルダリングスタジオやテニスコート及びフットサルコートも整備されており、都心からのアクセスも良い浦安で、充実したキャンパスライフが過ごせる環境が整っています。
順天堂大学 健康データサイエンス学部の入試・出願
順天堂大学 健康データサイエンス学部の目指せる仕事
順天堂大学 健康データサイエンス学部の就職率・卒業後の進路
【想定される卒業後の進路】
健康データサイエンティストは、「健康」×「データサイエンス」の2つの専門性の強みを活かして健康・医療・スポーツに関わるあらゆる業界において、即戦力としての活躍が期待できます。
1.医療機関、製薬企業、医療機器メーカー、健康食品メーカー、ヘルスケア企業、保険会社など
2.スポーツ運営団体、スポーツ用品企業等の健康・医療・スポーツに関連する企業又は官公庁におけるデータ管理・分析者、データ活用・企画立案者など
3.IT企業やシンクタンクにおける健康・医療・スポーツ関連部署でのデータ管理・分析者、データ活用・企画立案者など
4.大学院進学
順天堂大学 健康データサイエンス学部の問い合わせ先・所在地
〒279-0013 千葉県浦安市日の出6-8-1
浦安・日の出キャンパス事務室 TEL:047-354-3311
E-mail:health-ds@juntendo.ac.jp
所在地 | アクセス | 地図 |
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浦安・日の出キャンパス(2022年4月開設) : 千葉県浦安市日の出6-8-1 |
「新浦安」駅よりバス乗車8分、下車徒歩2分 |
※浦安日の出キャンパス: JR京葉線・武蔵野線 新浦安駅からバス乗車7分