[画像:世界を紐解く。] [画像:未来を創る。]
令和8年度から博士前期課程に
新たなプログラムを設置する
申請をいたします。
博士前期課程 工学専攻 データサイエンスプログラム
多様な社会問題に人々と協力して取り組み、
デジタル技術により新たな価値を創造する
高度情報専門人材を育成します。
求められる
高度情報専門人材。
博士前期課程に新たな
プログラムを設置予定です
学部での専門分野を問わず
進学・学修が可能なプログラムです。
北見工業大学の博士前期課程について
6つの専修プログラムでは、それぞれ学部段階で獲得した基礎知識を基にして、工学全体に共通する基盤技術を学びます。そしてそれら技術を応用開発に展開できる管理能力、コミュニケーション、問題分析、課題抽出、問題解決、プログラミングスキル、倫理観等の資質と社会性を有した実践的な専門技術者を目指します。
本学が目指す
高度情報専門人材像
あらゆる分野でデジタル技術を活用した社会課題解決やイノベーションが可能な人材育成への期待が高い
社会課題と工学専門知識を
データで接続し、デジタルで
価値創造に至る教育
多様な社会問題に
人々と協力して取り組み、
デジタル技術により新たな価値を
創造する能力を有する者
データサイエンスプログラムの教育方法・体制の特色
- 「デジタル:手段」と「専門:社会課題」の融合
- ×ばつ専門分野 ⇒ データ駆動課題解決
- 主・副指導教員体制による指導
- 「デジタル」+「各工学分野」 複合指導体制
- 実践力強化
- 実務家教員による、全体プロセスを俯瞰した基礎教育と
実課題解決型の実践的PBL科目の実施 - 共同研究への参画による実践的修士論文研究
- 研究推進センターと連携した組織的教育環境整備
- 実務家教員による、全体プロセスを俯瞰した基礎教育と
カリキュラム
- 情報・データサイエンス系科目 ※(注記)青文字は【PBL(Project Based Learning)科目】
- データサイエンス特論I
- データサイエンス特論II
- データサイエンス総論I
- 情報セキュリティ特論
- データサイエンス総論II
- データ解析総論
- 画像処理総論
- 先端人工知能総論
- データ解析特論
- 画像処理特論
- 先端人工知能特論
- データ解析実践
- 画像処理実践
- 先端人工知能実践
- データサイエンス特別講義
- 学際情報工学特論
- 他専修プログラム科目(→自分の専門分野科目)も選択可能
就職
すべての工学分野にデータサイエンスは広まっており、データサイエンスのスキルを修得して
自分の専門領域を強化することで、就職活動が有利になる
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