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注目のデータサイエンス特集 東京海洋大学
海洋工学部

海洋工学はデータサイエンスの宝庫!
海洋工学×データサイエンス

海洋工学部における教育内容と就職

 本学部の「海事システム工学」「海洋電子機械工学」「流通情報工学」の3学科では、各々工学的かつ実践的な教育研究を行い、即戦力として各フィールドで活躍出来る知識と技術を養います。
 コース取得によっては、航海士や機関士といった一般の大学では資格取得できない資格に向けての教育や実習課程がある等、他では学べない「即戦力」となる知識と技術を学べることで本学部は、より広範囲な職種と常に高い就職率を両立しています。海運業のみならず、機械・電気・情報産業、建設等と求人の幅も広く、卒業生は専門的な技術と知識を活かし、多方面での活躍が期待されています。

本学練習船による
乗船実習の様子

海洋工学を通じた
実践的なデータサイエンス教育

 海洋工学部では、データサイエンス、すなわちビックデータ解析や機械学習などの理論について学び、その実装に関する知識を習得した上で、海洋、海事、機械、電子、物流などの分野における問題解決のための社会実装を主導できる人材を育成しています。更に、大学院海洋科学技術研究科では、「海洋産業AIプロフェッショナル育成卓越大学院プログラム」として、海洋に関する世界最高水準の教育力・研究力を結集した5年一貫の博士課程学位プログラムを構築しており、更に高度な知識を習得することができます。
 海洋関連労働人口の減少が危惧される現代社会において、本学部でデータサイエンスを学んだ人材がSociety5.0実現およびSDGs達成に大きな役割を果たし、多様な価値・システムを創造することで、世界における我が国の海洋プレゼンスを確立させることが期待されています。

海洋産業
AIプロフェッショナル

データサイエンスに関する教育内容

 海洋工学部では、データ活⽤の⼿法を実践的に習得するとともに、データサイエンスの基本的概念およびデータの収集・管理・分析の基礎的な技術を身につけることができます。更に、データサイエンスの具体事例を通じて、社会におけるデータの活⽤について理解することで、社会に出てから即戦力として活躍することが期待されています。そして、2022年度には、「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム(リテラシーレベル)」が開設されました。表にある「データサイエンス入門A・B」という2つの科目をともに修得することにより、プログラムの修了が認定されます。
 その他に、総合科目では「情報リテラシー」、基礎教育科目では「情報処理基礎論」、「計算機科学」にて、データサイエンスに関する基礎的な知識を習得できます。そして、各学科の専門科目では、「データ構造とアルゴリズム」、「データベース工学」など、データサイエンスやプログラミングに関する科目が多数開講されており、データサイエンスに関する専門的な知識を習得することができます。

科目名
講義で学ぶこと
データ
サイエンス
入門A
●社会に対する影響を知り、数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義を理解する
●データ・AI研究・利用の最新動向を知る
●データの種類と収集方法を知る
●データ・AIの活用領域を知る
●具体的なデータ・AIの活用・開発事例を知る。特に海洋におけるデータ・AIの活用事例を知る
●データ・AI利活用における倫理・法律・情報セキュリティの問題を理解する
データ
サイエンス
入門B
●データを扱う上での統計学の基礎、可視化、手法について理解する
●データ・AI利活用の技術の概要を知る
●データからモデルを学習する過程を知る
データサイエンス関連科目

模擬講義(夢ナビのコンテンツと連動)

【講 師】竹縄 知之 先生
東京海洋大学海洋工学部
流通情報工学科教授

【タイトル】高校数学で分かる
ディープラーニングの原理
夢ナビ講義動画を
CHECK!

【概要】ディープラーニングは自動運転や自動翻訳をはじめとしてさまざまな分野で使われていて、これからますます大事な技術になっていきます。難しいものだと思われがちですが、高校で習う数学でも解き明かせるものなので、怖がらずに学んでみてください。また、ディープラーニングではトライアンドエラーを繰り返すことも必要です。考えてもわからないときはわからないので、駄目もとでもやってみようと能動的に動いてみることが重要です。一度プログラムを組んでみると面白さがわかるはずです。

高校生・受験生へのメッセージ

データサイエンスは、これからの社会では必須のスキルです。海運・海事産業や物流など海洋工学部に関係の深い業界でも、その活用が期待されています。海洋工学部では、少人数の丁寧な教育を通じて、皆さんにデータサイエンスの基礎から応用まで様々な学びを提供しています。海洋工学を通して、実践的にデータサイエンスを身につけましょう!