2019年5月に情報データ科学部(仮称)のサイトを開設しました。2020年4月新学部開設に向け、順次入試情報などを掲載しますので、ぜひご覧ください。

【本サイトの情報は、設置申請中のため、予告なく変更する場合があります。 2019/5/1】

どんな学部?

情報データ科学部(仮称)は、AI、ビッグデータ、IoTなどの急速な情報技術革新の一方、データ・IT人材不足への対応や、 Society5.0の実現に向け、本学の強みである感染症学・放射線医学、観光ビッグデータ、知能ロボットの人材と知の集積を活かしつつ、情報科学の手法及び数理モデリングによりビッグデータから新しい知を獲得し、課題解決につなげると同時に新しい価値を創り出すことができる、 情報科学を学び、IoT、SE分野で活躍する「作る人財:インフォメーションサイエンティスト」 データ科学を学び、ビッグデータの応用分野で活躍する「創る人財:データサイエンティスト」 の養成を目的とする、これからのIT人財に求められる、常に新しい技術情報に目を向けることができる広い視野と嗅覚、それらの知識を吸収しうる感性と理数系の能力を磨き、情報科学とデータ科学を学ぶ学部です。

学科やコースは?

情報データ科学科(仮称)(入学定員110名、1学科2コース)

インフォメーションサイエンスコース[ISコース]

工学部情報工学コースが、工学部工学科から情報データ科学部(仮称)に移って作るコースで、これまでと同様に、情報科学を中心とする専門科目を学ぶコースです。

データサイエンスコース[DSコース]

情報データ科学部(仮称)設置にあたり新たに作るコースで、統計およびデータサイエンスに関するデータ分析技術の基礎と応用力を身につける、データ科学を中心とする専門科目を学ぶコースです。

どんな科目がある?

情報データ科学部(仮称)には共通科目と専門科目があり、それぞれ以下のような科目で基礎・専門知識を学ぶ体系的なカリキュラム構成になっています。

共通/専門 科目(群) 主な科目
共通科目 基礎数学 線形代数学、微分積分学、確率・統計など
コンピュータ科学 コンピュータ入門、情報基礎数学、プログラミング演習、情報ネットワーク など
コミュニーケーション科目 工学倫理、安全工学、技術英語、情報メディア論、デザイン情報学、実社会課題解決プロジェクト(全学年)など
情報セキュリティ科目 情報数学、情報セキュリティ、ネットワークセキュリティ
AI系科目 ビッグデータ分析、パターン認識と機械学習、人工知能
専門科目[ISコース] 情報技術実践系科目 データ構造とアルゴリズム、プログラミング演習、情報工学実験 など
応用系専門科目 論理回路、デジタル信号処理、データベース、ソフトウェア工学 など
専門科目[DSコース] 統計学系科目 探索的記述統計、情報統計学、基礎・応用データ分析演習など
応用系専門科目 医療・生命情報学、社会・観光情報学
卒業研究

その他の特徴は?

情報データ科学部(仮称)のカリキュラム構成は、1年次に共通科目を全学生が学び、2年次にISコースまたはDSコースを選択し、それぞれの専門科目を履修し知識・技術を修得しますが、所属コースの科目だけではなく、もう1つのコースの中の科目も選択して履修することができるので、所属コースに限定されることなく、興味のある科目を幅広く履修することができるカリキュラム構成になっています。

カリキュラムマップ

入学試験は?

情報データ科学部(仮称)に係る入学試験の概要等については、本サイトのほか、 長崎大学入試情報サイトで順次情報を公開しています。