新しい価値・仕事を創る

長崎大学におけるデータサイエンス

　本学は2021年度から「数理・データサイエンス科目」を必修化し、全学でデータサイエンス教育を推進しています。情報データ科学部では数理・データサイエンス・AIに関する知識と技術を学ぶ体系的な教育が行われており、文部科学省の認定を受けています。医療・生命分野では、本学に蓄積されたデータを用いた再生医療・感染症・がんに関するデータ解析や医療画像診断AIの開発、社会・観光分野では観光資源が豊富な長崎の特徴を活かした観光ビッグデータ解析による政策検討や、広域人流データ解析による交通最適化などを行っています。

文系入試の導入

　実社会では、先に新たな仕組みやルールを構築・社会実装し、多くのデータを集め、活用することが様々な面で優位に立つ必須要件です。そのため理系分野だけではなく、データを利活用する方法に習熟した文系分野の知識・スキルを備えた人材が重視されています。このような背景から、本学部は、2024年度入学者選抜（一般選抜・前期）に文系科目で受験できる入試を導入し、多様な人材を育てていきます。

インフォメーションサイエンスとの融合

　本学部には「データサイエンス（DS）コース」と「インフォメーションサイエンス（IS）コース」があり、1年次末にいずれかを選択します。DSコースではビッグデータ解析や人工知能、ISコースではハードウェアやソフトウェアなどの科目を基礎から応用にわたって履修します。所属コースは「軸足をどちらに置くか」の違いであり、他のコースの科目も履修可能なため、興味に合わせ幅広く学ぶことができます。国内でDSを中心に学べる学部・学科が増えつつある中で、ISとDSの両方を学べる環境はとても稀であり、本学部ならではの特徴です。
　近年、様々なサービスや製品にAIが用いられていますが、それらの実現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になります。本学部では、「ものづくり」に必要な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、データサイエンスに必要な知識を幅広く身につけた実践力のある人材の育成を目指しています。

幅広い応用分野での学びと実践

　本学部では、学生が主体となって体験的・実践的に学習する「実社会課題解決プロジェクト（以下PBL）」にも力を入れています。多くの企業や行政が参画するPBLで、様々な課題に対して学びを実践するチャンスが得られます。そうやって授業で身に付けた基礎知識・技術の必要性や今の自分に足りないものなどを実感するとともに、卒業後の進路・就職先の視野を広げることができます。また、本学部にはDS・IS両分野にまたがる幅広い専門性と多様なバックグラウンドを持つ教員がおり、通常の研究・教育はもちろん、PBLの実践の場でもサポートを行います。企業出身の教員も多く、製品・サービスの展開に必要な実践的な知識、さらにはキャリア・就職のサポート体制も充実しています。