博多大学（仮称） データサイエンス学部（仮称） (2027年4月設置予定(構想中))
- 定員数：
- 160人
データのプロフェッショナルを九州で養成し、九州の地域創生に貢献する
| 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： | 2027年度納入金（予定） 150万円 （入学金20万円、授業料97万円、施設設備費27万円、学友会費・後援会費・学生保険ほか6万円） |
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博多大学（仮称） データサイエンス学部（仮称）の募集学科・コース
データサイエンス学科（仮称）
※2027年4月設置予定(構想中)
経営・データアナリティクス専攻（仮称）
※2027年4月設置予定(構想中)
ヘルスケア・データアナリティクス専攻（仮称）
※2027年4月設置予定(構想中)
ＡＩ・データサイエンス専攻（仮称）
※2027年4月設置予定(構想中)
セキュリティ・データエンジニアリング専攻（仮称）
※2027年4月設置予定(構想中)
博多大学（仮称） データサイエンス学部（仮称）のキャンパスライフShot
- 新築のキャンパスで最先端のデータサイエンスを学ぶ
- 「教養棟」にて教養教育や教職課程を学ぶ
博多大学（仮称） データサイエンス学部（仮称）の学部の特長
データサイエンス学部（仮称）の学ぶ内容
- 経営・データアナリティクス専攻
- 企業の経営において、データを活用したマネージメントが欠かせない時代となっています。現代のビジネスシーンでは、正しい情報を迅速に分析し、効果的な意思決定を行うマネージメント能力が求められるようになってきました。
経営・データアナリティクス専攻では、企業の経営において必要とされる、データの収集・分析・活用方法を学びます。具体的には、企業の経営者やマネージャーがどのようにデータを使って戦略を立て、効率的にビジネスを進めていくのかを実践的に学習します。マーケティング戦略を策定するための市場データの分析、売上や顧客動向のデータを活用した営業方針の立案、人事や財務といった管理分野におけるデータ分析の手法など、企業経営全般に関わる幅広い知識と技術を身につけます。
この専攻では、最新の分析ツールやソフトウェアを使った授業を行い、実際のビジネス現場で使われているデータを分析する経験を通じて実践力を養います。また、企業と連携したプロジェクトやインターンシップを通じて、現場でのデータ活用方法をリアルに体験できる機会も提供します。
卒業後は、さまざまな分野・領域で活躍することが可能です。例えば、企業の新商品やサービスをデータ分析に基づいて企画・展開し、ヒット商品を生み出すマーケターとして活躍したり、企業が抱えるさまざまな課題をデータ分析の力で明確にして解決策を提案したり、企業経営の効率化と成長を支援するデータアナリストとして活躍することができます。
経営・データアナリストは、（1）ビジネスインテリジェンス、（2）顧客分析、（3）マーケティング分析、（4）財務分析などにより、経営プロセスにおけるインサイト（洞察＝本質的な気付き）を経営者に提供してデータ駆動型経営を支えるデータプロフェッショナルです。
- ヘルスケア・データアナリティクス専攻
- スマートウォッチで健康管理をしたり、病院で電子カルテを使ったりと、私たちの健康や医療の分野は多くのデータであふれています。高齢化や生活習慣病の増加など、現代社会が抱える多くの健康課題には、データ分析によって効果的に改善できるものが多くあります。
ヘルスケア・データアナリティクス専攻では、電子カルテ、臨床試験データ、医療機器・センサーデバイスデータ、栄養調査データ、運動・スポーツデータ、医療費請求データなど多様なヘルスケアデータを収集・分析し、病気の予防や治療法の改善、生活の質向上、に役立てる手法を学びます。
具体的には、患者の診療記録や健康診断結果、ウェアラブルデバイスから得られる日常の健康データなどを収集し、統計分析や機械学習などを用いてデータを解析します。これにより、病気の早期発見や予防策の立案、効果的な治療方法の選択を支援することが可能となります。また、地域ごとの健康課題や生活習慣の特徴を分析し、効果的な健康増進プログラムの提案や、公衆衛生政策の立案にも貢献できます。さらに、病院や医療施設での医療サービスの効率化や、患者の満足度向上を図るための医療経営データ分析も学びます。
これらの知識と技術を通じて、卒業後は医療機関や福祉施設、医療関連企業などのヘルスケア分野においてデータ分析の専門家として活躍することができます。
ヘルスケア・データアナリストは、病気の治療や予防、健康増進、医療費の削減など、ヘルスケア産業が直面する多くの問題に対処するために、医療や保健に関するデータを収集、分析、解釈し、有用な情報を見出すデータプロフェッショナルです。
- AI・データサイエンス専攻
- AIはすでに私たちの日常に深く浸透しています。例えば医療診断システム、自動運転技術、スマート農業など、社会の多様な分野で活躍するAIが日々創り出されています。
AI・データサイエンス専攻では、AIをただ使うだけではなく、課題を解決するためにAIそのものを開発して新たな活用方法を探求します。自らAIシステムを設計・構築するための知識と技術を身につけます。
具体的には、プログラミングや統計学の基礎を学び、機械学習や深層学習などのAI技術の基礎に習熟します。また、画像認識や音声認識、自然言語処理、時系列予測など、AIが得意とするさまざまな分野における具体的な応用方法を学びます。これらを通じて、自動運転車の安全性向上、病気の早期診断を可能にするAIシステムの開発、効率的な農業生産を支援するAIの設計など、社会が直面する現実的な問題を解決する技術の基礎を理解します。さらに、実際のデータを用いて課題解決を図るプロジェクト型の授業を取り入れ、実社会の課題に対応するAIモデルの構築に取り組みます。
これらの知識と技術を通じて、卒業後はAIエンジニアやデータサイエンティストとして、多様な業界で革新的な技術を創造し、社会に貢献する専門家として活躍することができます。
AI・データサイエンティストは、データ収集や解析、AIモデルの構築と評価、実社会への応用により社会の課題解決に取り組むデータプロフェッショナルです。
- セキュリティ・データエンジニアリング専攻
- 現代社会では大量のデータが日々生み出され、私たちの暮らしや企業活動に欠かせないものとなっています。データを不正アクセスや情報漏洩から守って安全に活用することは、社会にとって非常に重要な課題です。
セキュリティ・データエンジニアリング専攻では、データを安全かつ効率的に扱うために、セキュリティの高いデータ活用基盤を安全かつ確実に構築・管理するための専門的な知識と技術を学びます。
具体的には、データベースやクラウド環境の安全な設計方法、データの暗号化や認証技術、サイバー攻撃への防御策や対応手法を学びます。また、データ管理システムの構築や運用管理、データアクセスを監視するための仕組みづくりなども習得します。さらに、実際の企業や組織が直面する具体的なセキュリティ課題を取り上げ、実践的な演習やプロジェクトを通じて問題解決能力を高めていきます。
こうした実践的な学びを通じて、卒業後はさまざまな企業や公共機関でデータエンジニアとして、データの安全性を守りつつ効果的な活用を促進できる専門家として活躍できます。
セキュリティ・データエンジニアは、データ活用基盤を高いセキュリティレベルで構築・管理して、情報漏洩やサイバー攻撃から社会を守るデータプロフェッショナルです。
博多大学（仮称） データサイエンス学部（仮称）の目指せる仕事
博多大学（仮称） データサイエンス学部（仮称）の問い合わせ先・所在地
〒812-0011 福岡県福岡市博多区博多駅前2-20-17 本部棟
TEL：092-482-3311（代表）
| 所在地 | アクセス | 地図 |
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| 学部棟（１号館：雑餉隈キャンパス） ： 福岡県福岡市博多区麦野６－１－２ |
西鉄「雑餉隈」駅 徒歩1分 JR「南福岡」駅 徒歩7分 |
※学部棟（1号館）：メインキャンパス＜新校舎建設中＞
基本情報
