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偏差値
65
データサイエンスを実践的に担うデータサイエンス技術者を育成する 情報データサイエンス学科は、データサイエンスの本質を理解し、社会的課題の解決に応用できる人材（実践的データサイエンティスト）及び情報工学の専門性を備え､データサイエンスの実現と高度化に応用できる人材（データサイエンス及び周辺技術の高度化を担う人材）を養成します。 情報・データサイエンス学科では、実践的カリキュラムを所属するコースに応じて横断的に履修しながら、現実のデータを分析し、本質を明らかにする能力である《データサイエンス力》、様々な現実の問題の解決にデータサイエンスを応用する能力である《データサイエンス展開力》、データサイエンスを支える情報工学技術の運用能力である《データエンジニアリング力》を有するデータサイエンス技術者となることを目指します。
Work & License
令和5年度工学部総合工学科情報工学コース（情報・データサイエンス学科の前身）卒業生の進路状況 進学：75.8% 就職：22.0% その他：2.2%
■就職対策 ・キャリア教育 ・自己分析講座 ・インターンシップ参加準備セミナー ・インターンシップセミナー ・エントリーシート講座 ・BiZCAFE MeetUp ・業界／仕事研究セミナー ・OBOG座談会 ・企業説明会 ・進路相談 ・エントリーシート添削 ・面接対策 ・選考対策（グループディスカッション・集団面接） ・個別相談会 ・求人紹介セミナー ■公務員試験対策 ・公務員ガイダンス ・個別相談会（学習方法相談、併願相談等） ・公務員合格者との交流会 ・公務員OBOGとの交流会 ・官公庁業務説明会（合同説明会、個別説明会） ・個別面接講座 ・官庁訪問対策講座
工学部総合工学科情報工学コース（情報・データサイエンス学科の前身）卒業生の主な就職先 Cygames、divx、ISID-AO、KAIグループ（貝印・カイインダストリーズ）、kddiデジタルセキュリティ、NTTドコモ、アスクル、エヌシーアイ総合システム、サイバーエージェント、シャープ、ベイキューブシー、ベース、みずほ銀行、ミラティブ、レイス、創源、東京国税局、日本ビジネスシステムズ、日立システムズ
学科ごとのデータなし
令和5年度工学部総合工学科情報工学コース（情報・データサイエンス学科の前身）卒業生の業種別就職状況 運輸・情報通信業：65.0% 製造業：15.0% 金融・保険業：5.0% 学術研究・サービス：5.0% 公務：5.0%
年間授業料 | 642,960円 |
入学金 | 282,000円 |
ー施設利用料等その他費用 | 0円 |
4年間合計 | 2,858,500円 |
実施している年内入試
学校推薦型選抜（一般枠）
出願基準 必須の評定 | 4 |
必須の英語 基準スコア | |
試験日程 出願締切日 | 2024/11/06 |
一次合格発表日 | 2024/12/06 |
二次試験日 | 2024/11/16、11/17のいずれか1日 |
合格発表日 | 2025/02/12 |
提出書類 | 志望理由書 その他書類 推薦書 |
試験内容 | 面接 共通テスト |
倍率 2025 | |
倍率 2024 | |
募集人数 | 15 |
■出願資格 次の①又は②のいずれかに該当し、③～⑤のすべての要件を満たす者。 ①高等学校（中等教育学校を含む。）を令和7年3月卒業見込みの者 ②通常の課程による12年の学校教育を令和7年3月に修了見込みの者 ※特別支援学校の高等部又は高等専門学校の3年次を修了見込みの者が該当します。 ③調査書の全体の学習成績の状況が4.0以上の者 ④出身学校長が責任をもって推薦できる者 ⑤令和7年1月実施の令和7年度大学入学者選抜大学入学共通テストで指定する教科・科目を受験する者 ■出願書類 ・調査書 ・推薦書 ・志願理由書 ・補足資料 ・外国語検定試験の成績証明書等 ■志望理由書 1. 入学を志望する理由、入学後の計画・目標及び卒業後にどのような活躍をしたいかを800字以内で記入してください。 2. これまでに取り組んできた学習や諸活動を含めた自己アピールを800字以内で記入してください。なお、大会の実績や検定・資格等について記載する場合は、それらの名称を明記してください。 ３. 指定されたテーマに関して、1,500字以内で記述してください。ただし、一般枠と女子枠でテーマが異なるので注意してください。参考にした文献があれば、小論文の末尾の参考文献欄に全て列記してください。 記入する際は、黒のボールペンを用い、横書きで志望者本人が記入してください。 ※A4用紙に両面印刷してください。ワープロソフト等で作成して印刷した原稿を貼り付けたり、Wordファイルの書式に直接入力して印刷しても構いません。 ■補足資料 志望理由書で記載した学習・活動内容（関連した成果物の写真、研究論文等）の詳細に関しては、関連資料を“補足資料”として提出して構いません。提出物は返却しませんので、必ずコピー等を提出してください。 ■外国語検定試験の成績証明書等 外国語検定試験成績を利用するものは、情報・データサイエンス学部が指定する外国語検定試験の成績証明書等の写し（コピー）を提出してください。なお，対象となる外国語検定試験は令和4年4月1日以降に受験した試験で、出願時までに成績証明書等の原本が手元にあるものとします。また、利用できる試験の種類は1つのみです。 ■第1次選抜 出願時に提出された書類並びに口頭試問を含む面接により、総合判定のうえ合格内定者を決定します。 ※原則11月16日（土）に実施しますが、志願者数に応じて、11月16日（土）と11月17日（日）に分けて選抜を実施します。遠方からの受験生については11月16日（土）に優先的に実施します。 なお、試験会場については、両日ともに千葉大学西千葉キャンパスにて実施いたします。 ■大学入学共通テスト 合格内定者のうち、令和7年度大学入学共通テストにおいて指定教科・科目を受験し、総得点が概ね70％に達した者を最終合格者として決定します。
学校推薦型選抜（女子枠）
出願基準 必須の評定 | 4 |
必須の英語 基準スコア | |
試験日程 出願締切日 | 2024/11/06 |
一次合格発表日 | 2024/12/06 |
二次試験日 | 2024/11/16、11/17のいずれか1日 |
合格発表日 | 2025/02/12 |
提出書類 | 志望理由書 その他書類 推薦書 |
試験内容 | 面接 共通テスト |
倍率 2025 | |
倍率 2024 | |
募集人数 | 15 |
■出願資格 次の①又は②のいずれかに該当し、③～⑤のすべての要件を満たす女子。 ①高等学校（中等教育学校を含む。）を令和7年3月卒業見込みの者 ②通常の課程による12年の学校教育を令和7年3月に修了見込みの者 ※特別支援学校の高等部又は高等専門学校の3年次を修了見込みの者が該当します。 ③調査書の全体の学習成績の状況が4.0以上の者 ④出身学校長が責任をもって推薦できる者 ⑤令和7年1月実施の令和7年度大学入学者選抜大学入学共通テストで指定する教科・科目を受験する者 ■出願書類 ・調査書 ・推薦書 ・志願理由書 ・補足資料 ・外国語検定試験の成績証明書等 ■志望理由書 1. 入学を志望する理由、入学後の計画・目標及び卒業後にどのような活躍をしたいかを800字以内で記入してください。 2. これまでに取り組んできた学習や諸活動を含めた自己アピールを800字以内で記入してください。なお、大会の実績や検定・資格等について記載する場合は、それらの名称を明記してください。 ３. 指定されたテーマに関して、1,500字以内で記述してください。ただし、一般枠と女子枠でテーマが異なるので注意してください。参考にした文献があれば、小論文の末尾の参考文献欄に全て列記してください。 記入する際は、黒のボールペンを用い、横書きで志望者本人が記入してください。 ※A4用紙に両面印刷してください。ワープロソフト等で作成して印刷した原稿を貼り付けたり、Wordファイルの書式に直接入力して印刷しても構いません。 ■補足資料 志望理由書で記載した学習・活動内容（関連した成果物の写真、研究論文等）の詳細に関しては、関連資料を“補足資料”として提出して構いません。提出物は返却しませんので、必ずコピー等を提出してください。 ■外国語検定試験の成績証明書等 外国語検定試験成績を利用するものは、情報・データサイエンス学部が指定する外国語検定試験の成績証明書等の写し（コピー）を提出してください。なお，対象となる外国語検定試験は令和4年4月1日以降に受験した試験で、出願時までに成績証明書等の原本が手元にあるものとします。また、利用できる試験の種類は1つのみです。 ■第1次選抜 出願時に提出された書類並びに口頭試問を含む面接により、総合判定のうえ合格内定者を決定します。 ※原則11月16日（土）に実施しますが、志願者数に応じて、11月16日（土）と11月17日（日）に分けて選抜を実施します。遠方からの受験生については11月16日（土）に優先的に実施します。 なお、試験会場については、両日ともに千葉大学西千葉キャンパスにて実施いたします。 ■大学入学共通テスト 合格内定者のうち、令和7年度大学入学共通テストにおいて指定教科・科目を受験し、総得点が概ね70％に達した者を最終合格者として決定します。
先進科学プログラム4月入学（春飛び入学）入学者選抜（方式Ⅰ・課題論述型）
出願基準 必須の評定 | なし |
必須の英語 基準スコア | |
試験日程 出願締切日 | 2024/11/18 |
一次合格発表日 | 2024/12/22 |
二次試験日 | 2024/12/21（課題及び課題論述）、12/22（面接） |
合格発表日 | 2025/01/14 |
提出書類 | 自己推薦・自己アピール書 その他書類 推薦書 |
試験内容 | 面接 小論文や学科諮問などの筆記試験 |
倍率 2025 | |
倍率 2024 | |
募集人数 |
■情報・データサイエンス先進クラス 情報・データサイエンス学科は「データサイエンス」「情報工学」の2コースから構成されています。先進科学プログラムの情報・データサイエンス先進クラスに入学した学生はいずれかのコースに所属し、情報・データサイエンス学科の学生と一緒にコース独自のカリキュラムを履修します。 また、先進科学プログラム独自のカリキュラムとして、先進科学セミナーが開講されています。専門分野のセミナーでは、まず1年次に数学や物理学などを中心とした工学の基礎となる内容を学びます。更に、2年次以降、情報・データサイエンス分野の特徴に即した少人数セミナーを展開していきます。また、文系学科の教員による先進教養セミナーや、学内外から講師を招いて行うオムニバスセミナーなど、幅広く教養を身につけるカリキュラムも用意されています。 ■募集人数 募集人数は若干名となります。 ■出願資格 学校教育法第90条第1項又は同条第2項の規定により大学入学資格を有する者で、次の①～②の全ての要件を満たし、高等学校長等が責任をもって推薦するもの ①令和7年3月31日において年齢が満17歳以下の者（高等学校卒業程度認定試験規則による高等学校卒業程度認定試験合格者は、満17歳の者） ②数理情報・データサイエンスに関して優れた資質を有し、その探究を志す者で、日本情報オリンピックの予選に参加したもの又は出願する年に参加申込みをしたもの ■出願書類 ①志願票 ②調査書 ③推薦書 ④自己推薦書 ⑤「日本情報オリンピック」の予選又は本選に参加したことを証明する書類（該当者のみ） ・本年一次予選のみ参加した者 出願時に、一次予選の得点がわかるものを提出してください。提出できない場合は予選参加申込のコピーを提出し、試験第1日目に、得点がわかるもの及び参加証を提出してください。 ・本年二次予選又は本選に進出した者 出願時に、一次予選の得点がわかるものを提出し、試験第1日目に、第二次予選の得点がわかるもの及び賞状を提出してください。本選に進出した者は、招待状のコピーも提出してください。 ・前年以前の大会に参加した者 出願時に、賞状又は参加証を提出してください。得点がわかるものがあれば、合わせて提出してください。 ※得点がわかるもの（競技結果）及び賞状又は参加証は、受付システム（マイページ）から印刷の上、提出してください。 ■第1次判定 提出された出願書類並びに課題（数学）及び課題論述（数理情報学）により、第1次判定合格者を決定します。さらに、第1次判定合格者に対して面接を行い、総合判定の上、最終合格者を決定します。 面接では課題論述、自己推薦書及び数理情報に関して口頭試問します。また、志望する分野に関しても試問することがあります。 ■選抜の実施場所 西千葉キャンパスけやき会館
先進科学プログラム4月入学（春飛び入学）入学者選抜（方式Ⅱ）
出願基準 必須の評定 | なし |
必須の英語 基準スコア | |
試験日程 出願締切日 | 2025/02/05 |
一次合格発表日 | 2024/03/08 |
二次試験日 | 2025/03/15 |
合格発表日 | 2025/03/20 |
提出書類 | その他書類 推薦書 自己推薦・自己アピール書 |
試験内容 | 面接 小論文や学科諮問などの筆記試験 |
倍率 2025 | |
倍率 2024 | 2 |
募集人数 |
■情報・データサイエンス先進クラス 情報・データサイエンス学科は「データサイエンス」「情報工学」の2コースから構成されています。先進科学プログラムの情報・データサイエンス先進クラスに入学した学生はいずれかのコースに所属し、情報・データサイエンス学科の学生と一緒にコース独自のカリキュラムを履修します。 また、先進科学プログラム独自のカリキュラムとして、先進科学セミナーが開講されています。専門分野のセミナーでは、まず1年次に数学や物理学などを中心とした工学の基礎となる内容を学びます。更に、2年次以降、情報・データサイエンス分野の特徴に即した少人数セミナーを展開していきます。また、文系学科の教員による先進教養セミナーや、学内外から講師を招いて行うオムニバスセミナーなど、幅広く教養を身につけるカリキュラムも用意されています。 ■募集人数 募集人数は若干名となります。 ■出願資格 学校教育法第90条第1項又は同条第2項の規定により大学入学資格を有する者で、次の①～②の全ての要件を満たし、高等学校長等が責任をもって推薦するもの ①令和7年3月31日において年齢が満17歳以下の者（高等学校卒業程度認定試験規則による高等学校卒業程度認定試験合格者は、満17歳の者） ②数理情報・データサイエンスに関して優れた資質を有し、その探究を志す者 ■出願書類 志願票、調査書、推薦書、自己推薦書 ■選抜方法 提出された出願書類並びに個別学力検査（一般選抜前期日程）の結果により、第1次判定合格者を決定します。さらに、第1次判定合格者に対して面接を行い、総合判定の上、合格者を決定します。 ○個別学力検査（一般選抜前期日程）の出題教科・科目 ・数学（数学Ⅰ・数学Ⅱ・数学Ⅲ・数学A・数学B（数列）・数学C（「ベクトル」、「平面上の曲線と複素数平面」） ・理科（「物理基礎・物理」、「化学基礎・化学」） ・外国語（英語コミュニケーションⅠ・英語コミュニケーションⅡ・英語コミュニケーションⅢ） ○面接 自己推薦書及び理科・数学に関して口頭試問します。また、希望する分野に関しても試問することがあります。 ■選抜の日時及び場所 個別学力検査（一般選抜前期日程）：令和7年2月25日（火）（※1） 面接：令和7年3月15日（土）（※2） ※1 個別学力検査（一般選抜前期日程）の時間及び場所に関しては、原則、情報・データサイエンス学科の個別学力検査（一般選抜前期日程）に準じて行います。 ※2 第1次判定結果及び面接の時間・場所に関しては、出願時に提出されたレターパックプラスで令和7年3月8日（土）に発送・通知します。