日本工業大学先進工学部データサイエンス学科

定員数：: 120人

「プログラミング」「ネットワーク」「AI」「IoT」など最先端のデジタル技術を学ぶ

学べる学問

経営学

企業とその活動を実務的に研究する

経済学に比べてより現実のビジネスや経営方法に近く実践的で実務的。生産、販売、人事、財務など企業経営のノウハウを理論や実務研修、調査実習を通してつかむ。

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情報工学

コンピュータ・ソフトウェアの理論や技術を身につける

効率的な情報処理を行うコンピュータの開発をめざす。コンピュータ自体やソフトウエアの基礎から、高度な情報処理技術について学んでいく。

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通信工学

音声・画像を伝送するための新しい理論や技術を研究

通信工学とは、パソコンやスマートフォンなどのコンピュータ関連やそれぞれをつなぐネットワークについて研究する学問です。通信とは、送信者から受信者へ情報を伝達すること。研究対象は、ハードウエアとソフトウエア、アナログからデジタルまでと多岐にわたります。数学と電磁気学を基礎とし。同時に、通信工学の基本となるコンピュータやネットワーク、プログラミングや電気回路などについて、座学と実験を通じて理解を深めていきます。IoT化が進むことを考えると、卒業後の活躍の場はあらゆる分野に広がっていくでしょう。

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経営工学

企業の資源について、より合理的で有効な活用法を考える

経営工学とは、経営に関する問題を工学的アプローチによって解決し、効率的で合理的な経営システムを構築しようとする学問です。経験や勘だけではたどり着けない、経営における真理をみつけるため、種々の問題を数学的に分析。より普遍的で、ムリ、ムダ、ムラのない経営体系を考えます。経営学は実際の組織運営から方法を学ぼうとするのに対し、経営工学が数学的分析に基づいて課題解決を目指す、といった違いがあります。卒業後の進路としては、生産管理、品質管理をはじめ、人事、財務、企画広報など、さまざまな選択肢があります。物事を俯瞰して分析する力は、システムエンジニアやプロジェクトマネジャーとしても重宝されるでしょう。もちろん、起業して経営者になるという道もあります。

目指せる仕事

国家公務員

国の施策に基づいて社会全体に貢献

各省庁やその出先機関に勤め、国防・公安・徴税から農・工・商業の指導監督、国民医療や社会福祉の充実など、国の施策を実行して、国民生活の向上を図るのが仕事だ。

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地方公務員

地域住民の利益のために働く

各都道府県の市・区役所などで働く一般職員、学校で働く教育職員、警察で働く警察官などからなり、地域住民に密着した場所で福祉や利益、安全のために働く。

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システムエンジニア（SE）

効率的なシステムを考え、設計する

ユーザーの目的にかなったコンピュータのシステムを設計する仕事。システム開発に必要な情報を分析する技術力はもちろんのこと、柔軟な思考力、想像力が必要とされる。システムを設計するのが仕事になるので、コンピュータの知識だけでなく、システム化する物に関する知識が必要になる。

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システムコンサルタント

企業の業務内容に合った情報システムを提案する仕事

企業の業務はコンピュータを使った情報システムで管理されており、それによって仕事の流れを効率化したり、膨大な顧客データを活用したりしている。業務内容と情報システムとは密接に関係しているので、企業の情報システムの導入・改善にあたっては、ビジネスとITの両方に精通した専門家が必要になる。その役割を担うのが、コンサルティング会社をはじめとするIT系企業で活躍するシステムコンサルタント。顧客（企業）の業務内容や要望・課題をしっかりと聞き、適切な情報システムのあり方を提案。基本的な設計までを行う。

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データサイエンティスト

大量のデータを分析して消費者の行動パターンなどを読み取る

例えば、顧客の購買履歴など、今、企業はマーケット分析や消費者行動などを読み取るために活用できるさまざまなデータを大量に蓄積している。「ビッグデータ」といわれるこれらの膨大で多種多様なデータを分析するのがこの仕事。どのような切り口や角度からデータを取り上げるかを考え、統計学の手法を使ってデータを分析し、事業に役立つ情報を見極めていく。数学やITなど理系の知識も非常に重要だが、同時に、分析の前提になる仮説を立てたり、分析の結果を事業に生かしたりするためには経営やマーケティングなどの知識も必要となる。

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高校教諭

自分の専攻の知識を生かしてより専門分野を深く教える

公立・私立の高等学校で、自分の持っている免許状の担当教科を教え、生徒の部活動や生活・進路指導を行う。また、学校運営の事務も行う。小学校・中学校よりも一般的に授業時間が少ないので、専門分野の勉強に打ち込める時間も取りやすい面もある。

初年度納入金：	2024年度納入金（参考） 161万7730円（入学金含む）

日本工業大学先進工学部データサイエンス学科の学科の特長

先進工学部データサイエンス学科の学ぶ内容

デジタル技術によるシステム構築力、AIなど先端技術や経営的知識に基づいたデータ分析力を修得: サイバー空間と現実空間が高度に融合した社会の推進のカギとなるデータサイエンス。本学科では、数理統計やプログラミング、ビッグデータ解析に必要なAI、IoT などの最先端技術までデータサイエンスの知識・技術を学修。システム構築力とデータ分析力を身につけ、課題解決や新たな価値を創造できるエンジニアを育成します。

先進工学部データサイエンス学科の研究テーマ

課題解決能力を教養し、実践的技術者をめざします: ソフトウェア開発／ソフトウェア設計技術／IoTシステム開発／AI（人工知能）／ビッグデータ／知的コンピューティング／最適化／経営工学／無線通信／センサネットワーク／経営情報システム／機械学習応用／画像処理などを研究テーマとして取り組みます。

先進工学部データサイエンス学科の卒業後

様々な業種でデータサイエンティストが必要とされています: 理論だけでなく、実際のデータを扱った経験、実際の問題解決を行った経験のある人は分野を問わず求められています。
情報通信、情報技術開発／官公庁・地方自治体／メーカーでの統計分析、情報解析部門／金融機関／製薬、医療機関、臨床検査機関／大学院進学　ほか

先進工学部データサイエンス学科の教育目標

システム構築・データ分析力を有し、人間中心の社会で活躍できるエンジニアを育成します: AIやIoT等の先端技術によるシステム開発能力を有するだけでなく、データ分析力によって経済性および高い付加価値を持つシステムやサービスを創出できる次世代のエンジニアを育成します。PPDACサイクルに基づいた問題発見・解決能力を養成し、情報産業のみならず広範囲な産業分野で活躍できるエンジニアを育成します。