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データサイエンス研究科(博士前期課程)

 
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入試

入学者受入方針(アドミッション・ポリシー)

データサイエンス研究科が目指すのは、統計学と情報学を基盤とするデータサイエンスを発展させ、社会の様々な課題を解決する学術研究者および高度専門職業人の輩出です。この研究科の教育目的を理解し、データサイエンスの理論と実践を意欲的に学修し、データサイエンスの新たな領域を開拓し発展させる意欲をもった学生を求めています。

 データサイエンス研究科における教育は本質的に学際的です。まず、データサイエンスの専門知識とスキルは理系的ですが、データサイエンスの対象である価値創造の場は理系的領域だけでなく、社会的・人文的な領域を多く含んでいます。そして、価値創造の鍵となるモデルの決定は、データサイエンスの力量と応用領域に関するしっかりとした知識の双方が必要となります。そのため、一定の基礎学力があれば、統計学や情報学を学んできた学生だけでなく、データサイエンスに広く関連する分野にバックグラウンドをもつ学生も受け入れます。また、企業においてデータサイエンスの理論と実践に関する専門知識とスキルを必要とする社会人も学生として受け入れます。

 したがって、データサイエンス研究科のアドミッション・ポリシーは次のとおりです。

(ア) データサイエンスの基盤となる統計学および情報学の基礎的知識を持つ人

(イ) 統計学および情報学が融合したデータサイエンスを学修し、価値創造へつなげる意欲を持つ人

(ウ) 多様な応用領域の分野で価値創造に貢献する意欲と適応力を持つ人

(エ) 多種多様な専門性をもつ人々と協働して価値創造するための基礎的なコミュニケーション力を持つ人

(オ) データサイエンスの新たな領域を開拓し発展させる意欲をもつ人

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入学者数

2018年度2019年度2020年度
23人24人

数値の説明(増減理由等)

実施している入試方法

一般
総合型(旧区分名:AO)
学校推薦型(旧区分名:推薦)
帰国子女
社会人
附属校
編入学
その他 ※
留学生

※その他は一芸一能入試、専門高校・総合学科卒業生入試、飛び級、中国引揚者等子女入試など

障害のある入学志願者に対する合理的配慮

1.5 倍または1.3 倍の時間延長
点字での受験、文字サイズ1.4 倍、紙面2 倍に拡大した問題用紙、拡大鏡等の使用
回答方式(チェック解答、文字解答、代筆)
意思伝達装置やパソコンを使用した意思表出
手話通訳者、介助者の配置
リスニングの免除、またはリスニング音声聴取を制御する許可
試験室の場所(トイレやエレベータとの距離関係)
杖や補聴器、車いす、特製机の使用など

障害のある入学志願者に対するその他の合理的配慮

上記の配慮事項を含め、受験者個々の申請に基づき、個別に障がいの内容を確認し配慮する内容を検討する。

入学者の構成(男女別)

2018年度2019年度2020年度
22人1人22人2人

数値の説明(増減理由等)

入学者の構成(出身高校所在地別)

2018年度2019年度2020年度
都道府県学生数都道府県学生数都道府県学生数
北海道 北海道 北海道
青森県 青森県 青森県
岩手県 岩手県 岩手県
宮城県 宮城県 宮城県
秋田県 秋田県 秋田県
山形県 山形県 山形県
福島県 福島県 福島県
茨城県 茨城県 茨城県
栃木県 栃木県 栃木県
群馬県 群馬県 群馬県
埼玉県 埼玉県 埼玉県
千葉県 千葉県 千葉県
東京都 東京都 東京都
神奈川県 神奈川県 神奈川県
新潟県 新潟県 新潟県
富山県 富山県 富山県
石川県 石川県 石川県
福井県 福井県 福井県
山梨県 山梨県 山梨県
長野県 長野県 長野県
岐阜県 岐阜県 岐阜県
静岡県 静岡県 静岡県
愛知県 愛知県 愛知県
三重県 三重県 三重県
滋賀県 滋賀県 滋賀県
京都府 京都府 京都府
大阪府 大阪府 大阪府
兵庫県 兵庫県 兵庫県
奈良県 奈良県 奈良県
和歌山県 和歌山県 和歌山県
鳥取県 鳥取県 鳥取県
島根県 島根県 島根県
岡山県 岡山県 岡山県
広島県 広島県 広島県
山口県 山口県 山口県
徳島県 徳島県 徳島県
香川県 香川県 香川県
愛媛県 愛媛県 愛媛県
高知県 高知県 高知県
福岡県 福岡県 福岡県
佐賀県 佐賀県 佐賀県
長崎県 長崎県 長崎県
熊本県 熊本県 熊本県
大分県 大分県 大分県
宮崎県 宮崎県 宮崎県
鹿児島県 鹿児島県 鹿児島県
沖縄県 沖縄県 沖縄県
その他 その他 その他

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※その他は外国の学校卒、高卒認定等

数値の説明(増減理由等)

入学者の構成(入試方法別)

2018年度2019年度2020年度
入学者数入学者数入学者数
一般4人9人
総合型
(旧区分名:AO)
0人0人
学校推薦型
(旧区分名:推薦)
0人0人
帰国子女0人0人
社会人19人15人
附属校0人0人
編入学0人0人
その他 ※0人0人
留学生0人0人

※その他は一芸一能入試、専門高校・総合学科卒業生入試、飛び級、中国引揚者等子女入試など

数値の説明(増減理由等)

数値の説明(増減理由等)
一般

総合型
(旧区分名:AO)

学校推薦型
(旧区分名:推薦)

帰国子女

社会人

附属校

編入学

その他 ※

留学生

【早期特別入試・一般入試において修士レベルのデータサイエンスを修めるための基礎的な知識・技能の評価に外部試験を活用】
・統計学については、一般財団法人統計質保証推進協会 統計検定2級の点数を活用。2級より上位(準1級、1級数理)の合格者は満点として換算。
・情報学については、情報処理推進機構 ITパスポート試験の点数を活用。ITパスポート試験より上位(基本情報技術者試験、応用情報技術者試験)の合格者は満点として換算。
・英語については、一般財団法人国際ビジネスコミュニケーション協会 TOEIC等の点数を活用。
・派遣社会人については、実務経験書に基づき、基準を超える知識・技能を有するとみなすことがある。