NEEDS志向とSEEDS志向、2つのコース
データサイエンスで社会課題に取り組もうとする際に、課題を抱えている利用者側の視点で考える「NEEDS志向」と、技術を開発する研究・開発者側の視点で考える「SEEDS志向」の2つの方向性があります。両者が繋がることによって社会課題の解決につながります。千葉大学の情報・データサイエンス学部はNEEDS志向の「データサイエンスコース」とSEEDS志向の「情報工学コース」の2つのコースを設置しています。コース選択は3年次進級時です。
データサイエンスコース
データサイエンスの基礎と実践力を兼ね備え、社会課題解決に貢献できる実践的なデータサイエンス人材を育成します。データサイエンス力とデータサイエンス展開力の養成に重点を置きます。
総合大学の強みを生かし、「医療・看護」「環境・園芸」「人間・感性」の3分野にわたる豊富な専門科目群を通して、データサイエンスの実践的な教育・演習を行い、社会実装・展開力を養成します。
情報工学コース
データサイエンスの理論と実践、そしてそれを支える情報工学技術を学び、データサイエンス研究の最前線で活躍できる人材を育成します。データエンジニアリング力とデータサイエンス力の育成に重点を置きます。
データサイエンスの本質とその周辺技術群を深く学ぶ専門科目群を通して、データサイエンスの革新を司る能力を養成します。
カリキュラム
学問の基礎について広く学ぶ、千葉大学全学共通の「普遍教育科目」、データサイエンスと情報工学の学びに欠かせない「専門基礎科目」、さらに、情報・データサイエンスに関する高度な知識を身につけるための「専門科目」が用意されており、「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」「データサイエンス展開力」の3つの力を統合的に修得します。
6ターム制
1年を6つの期間に分けています。1タームは約8週間なので、留学やインターンシップ、ボランティアなど、多様な社会体験の機会を確保しやすくなります。
コース選択
3年次進級時にデータサイエンスコースか情報工学コースを選択。どちらのコースを選択した場合も、情報工学系専門科目群とデータサイエンス系専門科目群を横断的に履修することができます。
卒業単位と取得学位
卒業に必要な単位数は130単位。合わせて在学中に1回以上の海外留学が必要となります。履修科目の登録の上限は年間45単位です。
地域発展科目群（スポーツ・健康科目／地域科目）
学術発展科目群（教養コア科目／教養展開科目／数理・データサイエンス科目）
環境・園芸（IoTと環境センシング／リモートセンシング工学／データ同化／環境空間情報学／農村地理情報学）
人間・感性（カラーサイエンス／ディジタル画像処理／視覚情報処理／ヒューマンインタフェース／コンピュータグラフィックス／生体情報工学／感覚・知覚測定法／デザイン・シンキング）
データサイエンス系プロジェクト研究
特徴ある授業
「Arduino」というマイコンボードを使って自走するロボットを作成する授業。グループごとにハードウエアとソフトウエア両面の知識を駆使し、ロボットが路線を認識して走行するという課題をクリアします。創造力、企画力、協調性など総合的な実践力を養うことができます。
※ 写真は工学部総合工学科情報工学コースの授業風景
入学初年度、データサイエンスコース、情報工学コースの両コースに共通した専門基礎科目としてのプログラミングを学びます。プログラミング経験がない人でも戸惑うことのないよう、丁寧な指導を行い、プログラミングスキルを楽しく身につけることができます。
データサイエンス・情報工学の専門分野、もしくは応用分野（治療・看護学、環境・園芸、デザイン工学・感性工学など）における実践的な課題を学生自らが見出し、その課題解決に向けた研究を行い、研究成果を発表する科目。3年次後期に開講し、4年次の卒業研究の導入的な役割を担います。
3年前期の時間割例
データサイエンスコース
| 月 | 火 | 水 | 木 | 金 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 医用データ解析 | 機械学習演習 | 農村地理情報学（T2） | ||
| 2 | 機械学習Ⅰ | 最適化理論 | コンピュータグラフィックス | 農村地理情報学（T2） | |
| 3 | データ同化 | IoTと環境センシング | 感覚・知覚測定法 | ||
| 4 | 医療統計学・疫学 | 数値計算 | 多変量解析 | ||
| 5 | データサイエンス看護学概論 | ヒューマンインタフェース |
情報工学コース
| 月 | 火 | 水 | 木 | 金 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | コンピュータアーキテクチャ | 機械学習演習 | 情報知的所有権セミナー（隔週） | ||
| 2 | 機械学習Ⅰ | 最適化理論 | 情報知的所有権セミナー（隔週） | ||
| 3 | 情報理論 | 情報工学実験Ⅱ | IoTと環境センシング | ||
| 4 | 数値計算 | 情報工学実験Ⅱ | コンピュータネットワーク | 多変量解析 | |
| 5 | 情報システム概論 | 情報工学実験Ⅱ | ソーシャルイノベーション |
学位・資格取得など
学位
データサイエンスコースと情報工学コースのいずれのコースでも、本学部を卒業することにより「学士（工学）」の学位を取得することができます。
高等学校教諭一種免許状（情報）
卒業要件単位に含まれる科目のほか、教職関連科目の履修により、高等学校教諭一種免許状（情報）の資格を取得できます。
インターンシップ
学生のキャリア形成を支援するためにインターンシップサポートを行っています。インターンシップには以下の4つのタイプがあり、タイプ3は申請することで卒業単位として認められる場合があります。
| タイプ 1 | オープンカンパニー | 企業や団体による説明会・イベント |
|---|---|---|
| タイプ 2 | キャリア教育 | 職場における実務体験 |
| タイプ 3 | 汎用型能力・専門活用型インターンシップ | 大学の授業や企業による教育プログラム |
| タイプ 4 | ジョブ型研究インターンシップ | 特に高度な専門性を要求される実務を職場で体験 |
グローバル教育
千葉大学では、学部生・大学院生ともに留学を必修化しています。情報・データサイエンス学部の学生も、卒業までに1度は海外留学プログラムに参加することが必修となっています。80以上もあるプログラムの中から、学びたい国や滞在期間、目的に応じて自分に適したものを選び、海外留学を体験してください。
「海外留学」は必須科目
本学部を卒業するためには、 「千葉大学グローバル人材育成“ENGINE”」の方針に基づき、 在学中に1回以上の海外留学が必須となります。留学目的や語学力に合わせた多様なプログラムを活用して、国際的な感覚を身につけてください。
社会実践を通じてPBL型※で学ぶ留学
- グローバルボランティア
- グローバルインターンシップ
外国語や文化を学ぶ留学
- BOOTプログラム
- 中期語学力強化プログラム
- 海外研修英語・英語文化
専門性をより高めるための留学
- 千葉大学海外派遣留学プログラム
外国語を媒介言語として協定校等の学生とPBL型で学ぶ留学
- グローバル・スタディ・プログラム（GSP）
- ツイン型学生派遣プログラム（ツインクル）
- ノルディックツーリズム（ラップランド大学）