学部・研究科等ごとの目的
高度情報化社会の基盤を支える情報技術とデータ分析技術に関する教育、研究において未来を拓く科学技術を創造することによって、社会の持続的発展に貢献することを教育理念とし、情報科学者として要求される課題解決能力、価値創造能力、コミュニケーション能力および技術者倫理を身につけた人材を養成することを教育目標とする。
入学者受入方針（アドミッション・ポリシー）
○情報の収集、伝達、整理・分析、加工・提示に関する基礎的な知識または技能を有する。
○専門的な学修に必要となる高校程度の数学、理科および英語の基礎学力を有し、科学的な思考・判断・表現に応用できる。
○知識とデータに基づく推論がさまざまな課題解決や新たな価値の創出に活かされることを理解している。
○自ら学びを深めようとする姿勢と行動力を備え、多様な人々と協力して文系・理系の枠を超えた課題に取り組める。
教育課程編成・実施方針（カリキュラム・ポリシー）
○入門科目として、情報科学およびデータ科学の分野全体を俯瞰し、本カリキュラムの学習項目の概要と、それらの関連性を理解させるための概論的科目を置く。また、両コース共通の基盤となる基礎的知識と技能を修得させるため、代数学、解析学、統計学の基礎科目やプログラミングの導入科目を置く。現代の社会的課題に必要な知識や技能を自覚させ、自律的成長の志向性を涵養するためのPBL 科目を置く。
○専門基礎科目として、情報科学が社会に及ぼす影響を総合的に理解させ、情報科学者としての倫理観や安全意識を涵養するための科目を置く。インフォメーションサイエンスコースでは、プログラミング、コンピュータのハードウェア、ソフトウェアおよびネットワーク技術に関する基礎的知識・技能を学ばせるための基礎的な情報科学に関する講義科目、演習科目および実験科目を置く。データサイエンスコースでは、データ解析の基礎的知識・技能を学ばせるための、基礎的な統計学に関する講義科目と演習科目を置く。
○専門科目として、インフォメーションサイエンスコースでは、アルゴリズムの原理やプログラミングの知識とそれを応用して高度な情報システムを構築する能力を身につけさせるため、情報技術の実践や情報セキュリティに関する講義科目、演習科目および実験科目を置く。データサイエンスコースでは、高度なデータ処理分析の基盤となる能力を身につけさせるため、数理統計学、ビッグデータ分析、機械学習などに関する講義科目と演習科目を置く。
○発展科目として、インフォメーションサイエンスコースでは、与えられた制約の下で効率よく課題を解決する仕組みをハードウェアやソフトウェアのシステムとして設計・実装するための知識と技術を身につけるための高度な情報科学やその応用に関する専門科目を置く。
○データサイエンスコースでは、社会・観光情報学分野や医療・生命情報学分野などの具体的な応用分野における、多様なデータから情報を収集、整理・分析、加工・提示処理する技術と分野固有の知識を身につけさせる一連の科目を置く。
○卒業研究では、基礎研究・応用研究を遂行し、課題解決能力、課題探求能力、価値創造能力、コミュニケーション能力およびプレゼンテーション能力を伸ばす。
○授業の成績評価は、定期試験の結果、レポート、課題、ディスカッション、プレゼンテーションの成果、授業やゼミナールへ取り組む意欲・態度などの総合的観点から行う。卒業研究の評価は、卒業論文並びにプレゼンテーションなどで行い、評価の結果、成果が一定の水準に達したと担当教員が認めた場合に単位を認定する。
学位授与方針（ディプロマ・ポリシー）
○情報データ科学分野に必要な基礎的知識を修得している。
○社会の諸課題を情報データ科学に基づき多角的に分析し、課題解決や価値創造を図るための論理的思考力を有している。
○情報データ科学的思考に基づくデザイン能力、マネジメント能力、プレゼンテーション能力およびコミュニケーション能力を修得している。
○情報データ科学者としての倫理とセキュリティ意識を有している。
○インフォメーションサイエンスコースでは、コンピュータのハードウェア・ソフトウェア・ネットワーク技術の基礎と応用力を、データサイエンスコースでは、統計およびデータサイエンスに関するデータ分析技術の基礎と応用力を有している。