データサイエンスとは、さまざまなデータを活用して、世の中の課題を見つけ、解決し、新しい価値を生み出す学問分野です。
多くの学問分野では自然や社会の特定の対象を扱いますが、データサイエンスでは、データさえあればどのような対象も扱うことができます。また、近年急速に発展している人工知能（AI）も大量のデータからデータサイエンスの手法により生み出されました。

滋賀大学データサイエンス学部は日本で最初に設立されたデータサイエンス学部であり、統計学と情報学、社会における価値創造を三本柱としてデータサイエンスの教育、研究を行っています。特に、全ての教員がさまざまな企業や組織との連携を通じて、実社会でのデータサイエンスを実践していることから、現場で本当に役立つデータサイエンス教育を行うことができるのが大きな特徴です。

本学部では、データエンジニアリングやデータ分析の専門知識を基礎として、実社会の多様な課題に対応できる実装力と応用力を持ち、チームで協働しながら価値を生み出す力を備えた人材の育成をめざしています。さらに、データの利活用に伴う倫理的・社会的な視点を持ち、自ら学び続けながらイノベーションを起こせる、バランスの取れたデータサイエンティストの育成を目指しています。詳細は「ディプロマ・ポリシー」をご参照ください。

皆さんはこれまでにも棒グラフや折れ線グラフといった基本的なデータの扱い方を勉強したことがあると思いますが、データサイエンスはそれらを発展させた学問分野です。高校までの学習内容が身についており、予習、復習を怠らなければ、特段身構える必要はありません。

本学部では、高校での文系・理系は問いません。データの分析に必要な統計学は数学を基礎としていますが、高校数学から大学数学への橋渡しを教員が丁寧に講義で説明します。また、学部の先輩や大学院生による数学の補講も随時開催しています。

情報通信業、製造業、金融業、建設業、小売業、運輸業など、多彩な業界での活躍が見込まれます。実際に、卒業生はそれらの業界で、データサイエンティスト、システムエンジニア、技術系総合職として活躍しています。これまでの実績については「卒業後の進路」をご参照ください。卒業生に就職先での業務についてもお聞きしたインタビューも掲載しています。

社会調査士（調査系、公務員）、SAS Academic Specialization（薬学系、医学系）が講義の受講により取得できます。外部試験では、統計検定（全般的）、情報処理技術者試験（基本情報技術者試験、応用情報技術者試験）、品質管理検定（製造系）の合格をめざしたカリキュラムになっています。

本学部入学後、大学側はさまざまなサポート体制を組んでいるので、文系だからと心配する必要はありません。卒業生の進路は情報通信・IT業だけでなく、製造業やサービス業、金融業など多岐にわたっています。

基本的には「アドミッション・ポリシー」に順じますが、入学試験の詳細については、「入試情報」よりご確認ください。

「アドミッション・ポリシー」にある「各選抜方法の趣旨」をご参照ください。

2024年度に卒業した学部5期生の就職・進学率は約98%で、うち就職は約80%、大学院等へ進学は約18％でした。就職先の詳細は、「卒業後の進路」をご覧ください。

就職支援室で常駐の就職支援員が相談に応じるほか、エントリーシートの添削や面接指導等を行っています。また、インターンシップの紹介、大学に企業の方をお招きした就職説明会を開催しています。

公務員志望者へ向けた講座を用意しています。最近は官公庁でもデータサイエンスに特化した部署や採用試験があり、データサイエンス学部で勉強した経験が生かせる機会も多くなってきています。

2025年度データサイエンス研究科入学者88名のうち、滋賀大学の卒業生は21名です。なお、学外からは外部大学の卒業生が44名、派遣社会人が23名在籍しています。

現在のところ男女比は約8：2ですが、学生の多様性確保を推進する観点から、2025年度入試より総合型選抜にデータサイエンス分野での学習意欲の高い女子を積極的に受け入れるための女子枠を設定しています。

全国からデータサイエンスを志す学生が集っています。2025年度のデータサイエンス学部入学者158名のうち滋賀県の高校出身者は20名（13%）に留まっており、56名（35%）は滋賀以外の近畿地方、33名（21%）が愛知・三重・岐阜などの中部地方、49名（31%）は首都圏以北、中国地方以西の出身者です。このように、全国からデータサイエンスの旗のもとに集まった同世代の仲間と学ぶことができるのが、本学部の強みです。

彦根キャンパスの周辺は大都市圏に比べて家賃や生活費が比較的安いため、データサイエンス学部では学生の約7割が一人暮らしをしています。

文系出身の学生など、数学、統計学で躓く学生のために、上級生が下級生に勉強を教える「数学サポート」という仕組みがあります。また、学年に依らず参加できる自主ゼミでは、講義以外での学習を進めることもできます。

あります。滋賀大学では、AIなど技術革新が目覚ましく進展・普及し複雑化する社会において、単一の専門領域に関する知見だけでなく、幅広い知識をもち、様々な角度から物事を考えられる柔軟な創造的思考が必要と考え、リベラルアーツ教育（教養教育）にも力を入れており、〈ヒューマニティーズ〉〈サイエンス〉〈クリエーティブ・スタディーズ〉の３分野から構成されています。具体的な科目はシラバスの「開講学部」から「教養教育」を選んで検索してください。

あります。滋賀大学HPの「国際交流」をご参照ください。

あります。滋賀大学では「データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター」を通じて、これまで数百社にのぼる企業等と連携活動を行ってきました。これらの企業から学生を含めた連携活動のご提案をいただくことがあります。また、継続的に企業と学生による共同研究を行っているゼミもあります。

彦根キャンパスはDS学部と経済学部の2学部のため、経済学部の学生とのクラブ・サークル活動で交流の幅を広げる学生も多くいます。
滋賀大学HPの「課外活動」をご覧ください。

「制度・環境」をご参照ください。また、これ以外のさまざまな団体、組織が提供している奨学金の情報については、滋賀大学HPの「奨学金・授業料免除」をご参照ください。

本研究科では、データサイエンスに関する高度な知識とスキルを修得し、多様な専門性を持つ他者と協働して、課題発見から意思決定までを主体的に遂行できる人材の育成をめざしています。詳細は、滋賀大学HPの「ディプロマ・ポリシー」をご参照ください。

企業の問題解決を行うために派遣された社会人学生が多く、実践的な研究を多数行っています。データサイエンス系の研究科としては、日本最大規模の教員数を誇り、専門分野の幅が広いうえ、各教員も様々な企業連携活動を行っているため、ほとんどの研究テーマに対して指導が可能です。

2025年度データサイエンス研究科前期課程入学者88名のうち、内部進学者は19名、他の学部や大学からの進学者は46名、企業等の派遣者は23名となっており、多様な背景を持つ学生と交流することができます。男女比は現在のところ男性77名、女性11名ですが、大学院も学部同様に多様性を志向しています。

勤務先の了承が得られれば可能です。これまで社会人の修士課程学生によって多くの実践的な研究が行われ、修士論文に結実するとともに、その成果が勤務先にフィードバックされています。

データサイエンス学部以外を卒業した学生も多く入学しています授業についていくためにも、合格後に案内されるプレマスター教育を受講することをお勧めします。

微分・積分、行列の計算は授業で必要となるので、高校3年生から大学２年生までのレベルを理解していれば大丈夫です。

可能です。個別にメールなどで教員に連絡を取ってください。直接の訪問が難しい場合はオンライン会議などで行うこともあります。

関心のあるテーマについてまとめていただければ問題ありません。出願される方の興味・関心の方向やスキルなどの状況を、お伝えいただくことが重要です。また、教員の専門性とのミスマッチなどを防ぐことも目的の一つです。

入学後の学修を通じて研究計画を変更することも可能ですが、博士前期課程は2年間と短いため、その点には留意が必要です。

早期特別入試は試験実施日程が異なるだけで、入学時期は４月です。

特にありません。専門用語で困らないように、外部試験の勉強と、合格後に案内されるプレマスター教育の受講をお勧めします。

製造系やコンサル系、研究系への就職の実績があります。また、博士課程への進学者もいます。詳しくは「進路・キャリア」のページをご覧ください。

滋賀大学では大学院生に対しても様々な就職活動支援を行っています。詳細は滋賀大学HPの「就職・進路支援」をご参照ください。

大都市圏の企業等からも求人・就職実績が多数あります。教員の研究活動や頻繁に開催されるデータサイエンスセミナーを通じて、在学中から実社会とつながることができるのが本研究科の大きな魅力です。

博士前期課程の場合、一般的な毎週〇曜〇限の講義形態と異なり、1科目1週間の集中形式としておりますので、勤務先と相談のうえ必要な講義科目が開講される週に集中的に受講することができます。ただし、必修科目（6科目・春学期開講）の週については、業務を調整いただく必要があります。また、「長期履修学生制度」の利用により、最大4年間、計画的に講義を受講することができます。（授業料の総額は通常の2年間の学生と同額）

データサイエンス研究科の講義は、原則として対面とオンラインの併用（同時双方向）で実施しています。このため、遠隔地からの受講も可能です（ただし、配布物がある入学時のオリエンテーションなどでは、来学いただく必要が生じます）。オンラインでは、教室での講義をZoom等で視聴し、その場で質問等もすることができますが、オンデマンド配信はありません。講義時間割に従った時間で受講ください。

入学前の事前学習（プレマスター教育）として、「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」のeラーニング教材を案内しています。なお、入学前から各学生にメンター教員がつきます。何を事前学習しておくか等を相談することができます。

データサイエンス研究科博士前期課程の講義は、1科目1週間完結の集中講義となっています。多くの科目には、理論を学ぶ講義（90分×15回）と、その講義内容を演習等によってより深く理解する実践論（90分×15回）があり、これらを連続する2週に渡って開講しています。授業をとっている週であればほぼ毎日授業が入りますが、授業をとっていない週であれば、自分の研究や授業の予習・復習などに時間を使うことができます。

一般的には1年次に講義科目の履修を完了し、2年次は研究活動に専念することになります。

ほとんどの講義は１限～５限（8:50 — 17:40、1コマ90分間）の間に開講されます。ただし、課題研究（ゼミ活動）については指導教員によって実施形態、開講時間が異なります。夜間講義はありません。

あります。滋賀大学HPの「国際交流」をご参照ください。

あります。滋賀大学では「データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター」を通じて、これまで数百社にのぼる企業等と連携活動を行ってきました。これらの企業から学生を含めた連携活動のご提案を頂くことにより、共同研究やプロジェクトに参加する機会があります。また、継続的に企業と学生による共同研究を行っているゼミもあります。

1年目の7月に主指導教員希望届を提出し、9月に配属となります。それまでの間はメンター教員が相談に対応します。

学生のみなさんが興味関心のあるテーマを選ぶことができます。入学前から教員に積極的にご相談ください。

指導教員により課題研究（ゼミ活動）の実施形態が異なりますが、多くの場合で遠隔での指導を受けることが可能です。

共同研究への参画は任意であり、修了の条件ではありません。