学部について


現実社会に必要なのは、想像力豊かなデータ活用の担い手。
その声に応え、全国初のデータサイエンス学部が誕生します。

データサイエンスの知識とスキルによって、ビッグデータに秘められた知見を見つけだし、新たな価値を創造するデータサイエンティスト。
データ活用によって社会の最適な意思決定を支える新たな人材の育成によって、本学はこれからの社会の発展に貢献します。

活用例

学びのテーマ

ICT(情報通信技術)の発展を背景に従来の情報学と統計学を超えた21世紀の最新科学=データサイエンス

蓄積されたビッグデータを加工・整理し、それを解析してデータに含まれるヒント・知識を「見える化」し、社会問題を解決する---データを客観的な思考対象とする、データ中心科学を学びます。

学習内容
人工知能、機械学習、統計学、テキストマイニング、品質管理、画像情報処理、最適化、モデリング、データベース、プログラミング、情報ネットワーク ほか

学びの特徴

実践力育成を重視した文理融合型プログラム

1年次から官公庁、企業、研究機関と連携した実習で、現場の発想や課題解決を体感。現実の成功体験から理論学習を動機づける「反転カリキュラム」が特徴です。3~4年次には実社会のフィールドでデータを使った課題解決にチャレンジします。

応用領域
マーケティング、保険、医療、ファイナンス、会計、環境、教育、交通、バイオサイエンス、気象、地域文化 ほか

身につく能力

確実な基礎のもと、実践力と倫理観を備えたデータ活用のプロへ

数理統計学や情報科学・情報工学を基礎とした確実なデータ分析力のみならず、社会や企業の直面する課題を発見し、データを通じて解決へ導く着眼力、構想力を養成。また、得られた結果を変革(イノベーション)につなげるための行動力やコミュニケーション力をも磨き、正しい倫理観を持ち合わせたデータサイエンティストを育てます。

養成する人材像
  • 文理両面の知識を備えたデータサイエンティスト
  • 実社会の専門知識をもとに、データ分析を行う実務家
  • データサイエンスの高度な実践力と柔軟な発想力を持ち合わせた技術者・研究者

目指せる卒業後の進路

官民問わず、多彩なフィールドから活躍が期待されています

データを正しく管理し、的確に分析できる人材は、政策・経営戦略の立案を始め、顧客満足度の把握、財務管理、商品開発といったビジネスや組織運営のさまざまな場面で最適な意思決定を支える人材として需要が高く、官民すべての現場での活躍がめざせます。

想定される進路
  • 経営コンサルティングやIT系企業、製薬企業などを始め、データを扱うあらゆる業種の企業や研究・医療機関等
  • 官公庁・地方自治体
  • 研究者への道(大学院進学、データサイエンス、その他の諸分野)ほか

取得可能な資格


社会調査士、情報処理技術者試験(ITパスポート、基本情報技術者)、統計検定(2級、準1級)、品質管理検定(2級)

教員のご紹介


専任教員(データサイエンス教育研究センター所属、平成28年4月時点)

竹村彰通 教授、データサイエンス教育研究センター長/Ph.D.
和泉志津恵 教授/博士(医学)
熊澤吉起 教授/工学博士
齋藤邦彦 教授/工学修士
梅津高朗 准教授/博士(情報科学)
川井明 准教授/博士(情報科学)
清水昌平 准教授/博士(工学)
田中琢真 准教授/博士(医学)
姫野哲人 准教授/博士(理学)
藤井孝之 准教授/博士(理学)
松井秀俊 准教授/博士(機能数理学)
周暁康 講師/博士(人間科学)
伊達平和 助教/博士(教育学)

特別招聘教員等

加藤博和 特別招聘教授、名古屋大学大学院環境学研究科 准教授/博士(工学)
白井剛 特別招聘教授、長浜バイオ大学バイオサイエンス学部 教授/博士(理学)
畑山満則 特別招聘教授、京都大学防災研究所 教授/博士(工学)
田中佐智子 准教授(クロスアポイントメント)、滋賀医科大学医学系研究科 准教授/博士(保健学)
小郷原一智 特任講師、滋賀県立大学工学部 助教/博士(理学)
北廣和雄 特別招聘教授、積水化学工業株式会社 技術顧問/博士(工学)

入試について


データサイエンス学部データサイエンス学科では、平成29年度入試において100名(内訳:AO入試20名、一般入試・前期日程60名、後期日程20名)の新入生を募集します(平成30年度入試以降は、内訳を変更する予定です)。 大学入試センター試験、AO入試、一般入試・前期日程、後期日程に関する概要は、以下の予定となっています。

大学入試センター試験

本学部本学科では、AO入試、一般入試・前期日程、後期日程ともに大学入試センター試験の成績を利用します(AO入試においては、一定の学力到達度を確認するためだけに利用する方針です)。

各科目の配点は以下を予定しています。

国語 外国語 数学 地歴 公民 理科
200 200 200 *300 (100×3) 900
  1. *は選択教科を示し、4科目受験した場合は、「地理歴史、公民の第1解答科目」、「理科の第1解答科目」及び「地理歴史、公民と理科の第2解答科目から高得点の1科目」の合計3科目の成績を用いる。
    なお、「理科」で基礎2科目を選択した場合は、「地理歴史、公民の第1解答科目」、「理科の第1解答科目と基礎2科目から高得点の科目」及び「地理歴史、公民と理科の上記で用いなかった科目から高得点の1科目」の合計3科目の成績を用いる。 ただし、「物理」と「物理基礎」など、同一名称を含む科目の組み合わせで2科目を選択することはできない。
  2. 大学入試センター試験外国語科目の「英語」の配点には、リスニングテストの成績を含み、その利用方法については次のとおりとする。
    筆記試験(200点満点)とリスニングテスト(50点満点)の合計を200点満点に換算して利用する。

個別学力検査等

AO入試

平成29年度AO入試については、小論文+面接の形式で11月に実施します。平成30年度AO入試については、さらに別の形式の試験を追加し、複数の形式で実施します。


一般入試・前期日程

以下の科目、配点での試験を実施します。数学の問題例はコチラです。数学は【共通】の範囲で受けられます。

教科等 科目名等 配点
外国語 コミュニケーション英語I、コミュニケーション英語II、コミュニケーション英語III、英語表現I、英語表現II 200
数学 【共通】数学I、数学II、数学A、数学B(数列、ベクトル)
【選択】「①上記【共通】範囲、②数学B(確率分布と統計的な推測)、③数学III」のうちから選択
200

一般入試・後期日程

以下の科目、配点での試験を実施します。総合問題では、社会や日常生活での課題をとりあげた図や表を含む文章を題材とします。ここでは、表やグラフを読み取り、それらを用いてデータを分析し、分かったことをまとめ、その解釈について議論する能力を問います。今後、総合問題については問題例の用意が出来次第、公開します。

教科等 科目名等 配点
外国語 コミュニケーション英語I、コミュニケーション英語II、コミュニケーション英語III、英語表現I、英語表現II 300
その他 総合問題 300

お問い合わせ


国立大学法人 滋賀大学 データサイエンス学部設置準備室

〒522-8522 滋賀県彦根市馬場1丁目1-1
TEL:0749-27-1005 / FAX:0749-27-1129

注意事項
  • 入試関連・学務関連についてのお問合せの場合は、必ず質問者様のお立場(受験生・保護者・教師・学生・一般等)を明記いただきますよう、お願いいたします。
  • 本学は、土日祝日は休業となります。土日祝日にお送りいただいたメールへの対応は、翌営業日以降となりますので、予めご了承ください。
  • 照会件数が多い場合は回答が遅れる場合がありますので、予めご了承ください。