情報科学とデータ科学を融合した
実践的な学び
データ科学でデータを通して世界を解釈し新しいアイデアを得る。情報科学でそのアイデアをシステムやサービスとして形にする。2つの学問を融合的に学び、これからの社会に真に貢献する人財へ。
情報科学とデータ科学
どちらのコースでも両方学べます
膨大な量のデータからコンピュータを駆使して新たな知見を見出し、これを社会に役立てる理論と方法論を学ぶデータ科学（DS）コース。人間に固有と思われていた知的な情報処理の仕組みを解明し、これを人工的に実現することを追求する情報科学（IS）コース。ますます需要が高まるであろうAIを活用するには、数理統計などのデータサイエンスの知識はもちろん、アプリ・システム開発、IoT分野などの知識も必要です。本学部では、DS・IS両方の知識・スキルを学ぶことができるようにカリキュラムを設計することで、実社会でデータサイエンスをフル活用できる実践力のある人材の育成を目指しています。
2年次に自分の希望にあわせてDSコースかISコースを選択し、各コースで想定される進路に向けて、さらに専門性を強化します。ただし、どちらのコースを選択しても他方の科目を履修することができ、自分の学びをカスタマイズできるのが本学部の特徴です。
文系型入試を導入しています
実社会におけるデータ利活用を拡げるためには、経済など文系分野の知識・スキルを備えた人財も重視されていることから、本学部の一般選抜（前期・後期）において「文系型入試」を導入しました。数学など大学で必要な理系の知識も、学部教育でしっかりサポートしています。
企業・自治体からテーマをもらう
実社会課題解決プロジェクト・PBL
実社会課題解決プロジェクト（PBL）は、企業・自治体などからテーマをいただき課題解決に取り組む実践的な科目。チームで目標を立てて、役割分担をして、実際の課題に向かう中で、情報データ科学の専門性を意識した解決方略の提案やシステムのプロトタイピングをします。自転車の利用率が低い長崎の自転車利用の促進や、島原城を対象とした文化財保全と観光コンテンツの開発を視野に入れた3Dモデル化など、本物の課題解決の実践・成長の場です。
DSコースData Science Course
実際の社会課題に対し、データから具体的な解決策を提案できるデータサイエンティストを養成します。
履修モデル
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統計学系
探索的記述統計／情報統計／データ分析演習 -
AI系
ビッグデータ解析／統計的機械学習／人工知能 -
医療生命系、社会観光系
医療・生命情報学／バイオインフォマティクス／
社会・観光情報学／社会政策／行動学
必要とされる分野
さまざまな問題の解決や新たな価値の創造に貢献する幅広い分野での活躍が期待できます。
ISコースInformation Science Course
高度な情報科学の知識を生かし、AI化が進むシステムやロボットの開発に貢献できるエンジニアを養成します。
履修モデル
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システムインテグレーション系
ソフトウェア工学／データベース／
コンピュータアーキテクチャ -
AIロボット・デバイス系
コンピュータアーキテクチャ／情報メディア／制御工学／
組み込みシステム -
情報セキュリティ系
情報セキュリティ／情報数学／暗号理論／
情報ネットワーク
必要とされる分野
IT分野及びITを必要とする企業、自治体、官公庁での活躍が期待できます。