追手門学院大学 理工学部 数理・データサイエンス学科
- 定員数：
- 30人
数学的な思考回路をつくり、データの本質を見抜く力を養う。
| 学べる学問 |
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| 目指せる仕事 |
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| 初年度納入金： | 2026年度納入金 157万2000円 （入学金16万円を含む） |
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追手門学院大学 理工学部 数理・データサイエンス学科の学科の特長
理工学部 数理・データサイエンス学科の学ぶ内容
- 数学的な思考回路をつくり、データの本質を見抜く力を養う
- 確率・統計、線形代数、微分方程式などの基礎を学び数理的な考え方を身につけたうえで、ベイズ統計や因果推論、ファイナンス、AI・機械学習といった応用分野へと学びを広げ、理論だけでなくデータの裏側にある因果関係や構造を読み解く力を身につけます。
理工学部 数理・データサイエンス学科のカリキュラム
- 専門科目：基礎から発展まで、専門領域の知識・技能を学ぶ科目群。関心のある分野を追求
- 専門基礎科目・専門基幹科目として『R言語プログラミング』『確率・統計』『オペレーションズ・リサーチ』『微分方程式』『統計的推測』『ベイズ統計学』『経済統計学』『統計的品質管理』『機械学習』『深層学習』などがあります。また、専門発展科目として『金融数理』『モデル選択』『因果推論』などがあります。
理工学部 数理・データサイエンス学科の授業
- 「統計的推測I」
- 確率変数の関数の分布を学び、大数の法則と中心極限定理を通じて標本分布を学修。さらに、不偏推定量、一致推定量、有効推定量なども学び、適切な推定方法を選択・解析できる能力を修得します
- 「数理・データサイエンス演習」
- データ分析およびプレゼンテーションに関する演習を行い、データの背後にある本質を見出して報告を行う授業。学生はレクチャーを受け、毎回発表を行います。
- 「深層学習プログラミング」
- 深層学習の実装スキルおよびその理論を、問題解決に応用する方法として学びます。高度な技術である畳み込みネットワーク、再帰ネットワーク、生成型敵対ネットワーク（GAN）の応用的な実装についても学べます。
理工学部 数理・データサイエンス学科の研究室
- 山村研究室：課題や現状を一目瞭然に示す「データ分析」の力。
- 行政や企業が何かを決める際、欠かせないのが「データ分析」。必要なデータを集め、統計モデルを用いて、データを分析することで、現状把握や課題抽出、未来予測に役立て、より合理的な意思決定を実現します。データ分析の中でも「いつ」「どこで」収集されたデータかに着目する「時空間統計解析」の研究に注力しています。
追手門学院大学 理工学部 数理・データサイエンス学科の学べる学問
追手門学院大学 理工学部 数理・データサイエンス学科の目指せる仕事
追手門学院大学 理工学部 数理・データサイエンス学科の就職率・卒業後の進路
※ 想定される活躍分野・業界
データサイエンティスト、機械学習エンジニア、ITエンジニア、銀行保険等の金融（アクチュアリーなど） 他
追手門学院大学 理工学部 数理・データサイエンス学科の問い合わせ先・所在地・アクセス
〒567-8620 大阪府茨木市太田東芝町1-1／〒567-8502 大阪府茨木市西安威2-1-15
TEL072-665-9219（9:30～17:00※土日祝日除く）
nyushi@otemon.ac.jp
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