学科紹介

データサイエンス学科とは

データサイエンスは、統計学と情報学に基礎をおいた新しい学問分野です。統計学にもとづいて大量のデータを読み解き、他者に説明する数理能力とコンピュータやプログラミングを用いてデータを収集・整理・処理するための技術力を兼ね備えた人材を育成します。さらにチームで協働してデータから新たな価値を創造し、社会における課題を発見・解決できる高度な専門的知識をもった研究者や技術者を養成します。

学科キーワード

□確率統計
□機械学習
□最適化
□人間行動認識
□ビッグデータ解析
□画像処理
□インタラクション
□教育工学
□ソフトウェア工学
□システムモデリング
□オペレーションズ・リサーチ
□サービス科学
□プログラミング

将来の仕事

情報産業（通信、IT、コンサルティング、メディア）　
製造業　製薬　金融　教育　医療·保険　流通小売業　国家・地方公務　
など

講座紹介

システム数理学講座

　地球、社会、人間、生体、人工物などを包含する広範な「システム」に内在する意味のある情報であるシステム情報の処理・利活用のためのデータ応用技術の創出に寄与することを目指します。また、数理にもとづいた先進・融合的で汎用的なデータ分析基盤の創出も目指します。本講座では、このようなシステム数理学を追究するための理論・方法論に関する研究を推進します。具体的には、右に示すような研究を行っています。

非線形大域結合システムの数理解析
報酬駆動型システムにおける設計と最適化
データサイエンスに基づく意思決定支援のための基盤技術
ビッグデータ分析による交通事故要因の分析と予測
マルチエージェントシミュレーションによる交通インフラの定量評価
鉄鋼やアルミ製造工程のモデリングによる可視化と最適化
タンパク質の機能解明ならびに製造技術の開発

知能情報学講座

　人にとって使いやすくわかりやすい知的な情報システムには、人や環境、またシステムそのものの状態（情報）を伝えあうことが大切です。このような情報をやりとりする境界はインタフェースと呼ばれます。本講座では、AIやデータサイエンスの知見を用いて障がい者や人の学びを支援するインタフェースを開発するとともにその評価にも取り組んでいきます。ような研究を行っています。

視覚障がい者が一人で図を描画できることを目的とした新しいグラフィックス言語開発による知的なWYSIWYG型描画支援システム開発
学習過程のデータから能率的な学習方法を支援する技術開発
生体情報を用いた人の内部状態（感情・意図）の推定手法の開発
人間集団内で保たれる距離感に適応して自分の立ち位置を決める自律移動ロボット知能の開発と評価
LiDARとドローンによる森林3Dマッピングシステムの開発

未知の知識を、データから見つけ出し、
新しい価値を創造できる学科です。

教授　中村正樹

　受験生の皆さんは「データサイエンス」という言葉をご存じでしたか？
「数学や統計学などを用いてデータを分析し、隠れている未知の知識、価値を見つけ出す」それがデータサイエンスです。データの中には、未来を予測するような何かが眠っていることが少なくありません。魅力的で、ワクワクする学問と言っていいでしょう。
　10年ほど前にハーバード・ビジネス・レビューの中でデータサイエンティストが「21世紀で最もセクシーな職業」という表現で紹介されました。以来、現在までの間にコンピュータのパフォーマンスが向上し、その結果「分析されていないデータがますます増えてしまっている」という状況になっています。データサイエンティストの重要性がさらに高まっていることは、疑う余地もありません。
　そのような状況下で2024年4月に誕生するのが、富山県立大学情報工学部データサイエンス学科です。ここで学び、高度な技術を身につけたデータサイエンスのエキスパートが社会へと羽ばたいていくことを、国はもちろん、企業サイドも待ち望んでいます。今後どんな企業でも、データサイエンティストがいないと成り立たないという時代の到来が予想されているからです。
　データサイエンスで、一緒に未知の領域に挑戦してみませんか。

受験生へメッセージ

　受験という意味ではどの科目も大切ですが、データサイエンス学科の場合、入ってから特に必要となるのが数学です。プログラミングに興味があるかどうかもポイント。数学とプログラミングが好きなら、きっと楽しく学んでいけるはずですよ。

授業ピックアップ

データマイニング応用: 　データのばらつきや偏りを統計学や人工知能などを用いて調べることで、浮かび上がってくる知識。授業では、自然や社会の実際のデータを題材に、コンピュータも駆使しながら知識を取り出す方法を学びます。