注意:京都女子大学のイベントや資料請求が設定されていません。大学側でイベントや資料請求の設定完了後に閲覧又は申込が可能になります。
偏差値
54.6
AIやビッグデータを活用し、新たな価値を創造する さまざまな場面でデータの分析・活用が進んでいる現代社会。今後はそこで培われた結果や成果を、いかに新たな価値に創造できるかが重視される時代となるでしょう。しかし、日本においての大きな課題は、データサイエンス分野を担う女性人材の数が乏しいことです。つまり未来を創造する学問とも言えるデータサイエンス学部の設置は、ジェンダー平等の実現をめざす京都女子大学にとって大きな挑戦であり、使命でもあるのです。データサイエンス学部がめざすものは、自由な発想で新たな価値を創造できる人材の育成です。ゆえにITスキルを磨くだけの学部ではなく、社会の実態を理解できる社会科学系を中にすえた文理融合型のカリキュラムが特徴です。
Work & License
2023年4月開設につきデータなし
◎4年間にわたりキャリア形成を支援 進路・就職課では、就職活動に必須のビジネスマナーや効果的な就活テクニックを学ぶ機会を幅広く用意しています。しかし、それ以上に大切なのは、そうした学びを活かしてあなたが「どうしたいのか、どうなりたいか」ということ。京女では、その目標を見つけられる発見と気づきの機会となるイベントやガイダンスを、キャリアセンターとの連携のもとに提供。さらに自分自身で目標を見つけられるまでマンツーマンでフォローしています。 ◎就活力養成1日研修で“やる気”をアップ 目標を見つけて具体的な活動に動き出そうとする時に進路・就職課が特に力を入れているのが「就活力養成1日研修」。1日を通して就職活動に関する基礎知識や心構え、SPI対策から、メイク術までトータルに学びます。この研修の目的は、一人ひとりのモチベーションを高め、目的意識をもって積極的に活動できる姿勢・環境をつくること。また、長期にわたる就職活動をともに支えあえるよう、就活生同士のきずなを深めるイベントも実施しています。 ◎めざす業界に必要な情報を収集できる業種別対策講座 志望業界の絞り込みなどに役立つ業種別業界研究セミナーをはじめ、各種業界向け相談会などを開催しています。 ◎福祉業界やマスコミ業界向けセミナーなど 福祉業界、マスコミ業界など、業界別のセミナーや説明会を実施しています。 ◎金融業界志望者向け対策講座 大手銀行や証券会社をめざす志望者に向けて、修得したい知識や面接のコツなどを伝える講座を開講しています。 ◎模擬就活（ヴァーチャルリクルート）でスキルアップ 就職活動・採用試験で、採用側が求めている内容を理解し、実践できるスキルを学びます。 ◎Uターン就職相談会で地元での就職活動をイメージ 各県の就職支援担当者から、Uターン就職活動の方法や各県の優良企業について相談できます。 ◎内定者とUターン就職推進担当者による就活相談会 地元での就職活動で内定を得た学生から、その内容を聞く中で、Uターン就職活動を具体的にイメージします。 ◎キャリアカウンセリング 就職活動や進路に悩みをもつ学生の相談を受け付けています（原則予約制）。キャリアカウンセラーが常駐し、個別相談や履歴書・エントリーシートの添削、面接指導、求人の紹介などさまざまな相談に対応しています。 ◎全国の企業データの提供 全国の企業データ、教職・公務員関連データをはじめ、就職活動に関する図書・雑誌などを揃えています。さらに、各企業の就職試験の内容や卒業生からのアドバイスなどリアルな情報を手にすることができます。
2023年4月開設につきデータなし
2023年4月開設につきデータなし
2023年4月開設につきデータなし
年間授業料 | 900,000円 |
入学金 | 250,000円 |
ー施設利用料等その他費用 | 257,000円 |
4年間合計 | 5,266,000円 |
実施している年内入試
総合型選抜
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 | 2025/09/30 |
一次合格発表日 | |
二次試験日 | 2025/10/11 |
合格発表日 | 2025/11/04 |
提出書類 | その他書類 |
試験内容 | 小論文や学科諮問などの筆記試験 面接 |
倍率 2025 | 1.1 |
倍率 2024 | 1.4 |
募集人数 | 10 |
◎出願書類 ・調査書 ・エントリーシート ・写真 ◎出願資格 京都女子大学で学びたい意思を明確に持ち、合格した場合は入学を確約できる者で、次の各号のいずれかに該当する女子。 1 高等学校（中等教育学校の後期課程を含む）を卒業した者及び2026年3月卒業見込みの者。 2 通常の課程により12年の学校教育を修了した者及び2026年3月修了見込みの者。 3 学校教育法施行規則第150条の規定により高等学校を卒業した者と同等以上の学力があると認められる者及び2026年3月31日までにこれに該当する見込みの者。 ①外国において学校教育における12年の課程を修了した者又はこれに準ずる者で文部科学大臣の指定した者。 ②文部科学大臣が高等学校の課程と同等の課程を有するものとして認定した在外教育施設の当該課程を修了した者。 ③専修学校の高等課程（修業年限が3年以上であることその他の文部科学大臣が定める基準を満たすものに限る。）で文部科学大臣が別に指定したものを文部科学大臣が定める日以後に修了した者。 ④文部科学大臣の指定した者。 ⑤高等学校卒業程度認定試験または大学入学資格検定に合格した者及び2026年3月31日までに合格見込みの者。 ⑥個別の入学資格審査により、高等学校を卒業した者と同等以上の学力があると認めた者で、18歳に達した者。 ◎選考方法 ・書類審査 ・小論文（60分） ・面接（1人約10分） ◆評価のポイント 【書類審査】 高校での学修成績及び高校までの活動内容（資格取得を含む）を総合的に評価します。 【小論文】 グラフやデータを含む資料から読み取れることを問う出題をし、その解答から論理的な思考力・表現力を評価します。 【面接】 ・データサイエンスに関する興味・関心やコミュニケーション能力・柔軟性を評価します。 ・データサイエンス学部を志望する理由、データサイエンス学部で身に付けたいこと、そして、身に付けたことを将来どのように役立てたいかなどを3分程度で簡潔に述べることができるようになっておいてください。 ・また、データサイエンス学部（学科）のある大学がいくつかある中でなぜ京都女子大学を選んだのか回答できるようになっておいてください。
公募型学校推薦選抜（併願制）＜基礎評価型＞
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 | 2025/11/09 |
一次合格発表日 | |
二次試験日 | 2025/11/16、11/17 |
合格発表日 | 2025/12/01 |
提出書類 | その他書類 推薦書 |
試験内容 | 小論文や学科諮問などの筆記試験 |
倍率 2025 | 1.3 |
倍率 2024 | 1.8 |
募集人数 | 20 |
◎出願書類 ・調査書 ・高等学校長の推薦書 ◎出願資格 データサイエンス学科に対する明確な志向を有する者かつ、高等学校（中等教育学校の後期課程を含む）を2023年度以降に卒業した者及び2026年3月卒業見込みの者で、出身学校長の推薦を受けた女子。 ◎入試のポイント ・2日連続で実施し、いずれも「総合評価型」「基礎評価型」「英語外部試験評価型」の選考を行います。 ・1日1回の受験で同一志願先複数方式（「総合評価型」「基礎評価型」「英語外部試験評価型」）に出願が可能です。 ・2日間で最大6出願が可能です。 ◎選考方法 マーク式の適性検査（2科目通しで90分）の得点のみで判定します。 ※データサイエンス学科は1科目受験か2科目受験かを選択することができます。 ◎適性検査の出題内容 基礎学力検査（国語①数学①）、基礎学力検査（英語①数学①）または基礎学力検査（数学①数学②）のいずれかを選択します。 国語①：現代文 英語①：総合（長文読解及び文法・英作文等） 数学①：数学Ⅰ、数学A 数学②：数学Ⅱ、数学B（数列）、数学C（ベクトル） ◎試験会場 京都女子大学、東京、静岡、金沢、名古屋、大阪（梅田）、大阪（難波）、奈良（橿原）、神戸、和歌山、岡山、広島、高松、福岡 ◎募集人数 データサイエンス学科の公募型学校推薦選抜全体の数字です。
公募型学校推薦選抜（併願制）＜総合評価型＞
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 | 2025/11/09 |
一次合格発表日 | |
二次試験日 | 2025/11/16、11/17 |
合格発表日 | 2025/12/01 |
提出書類 | その他書類 推薦書 |
試験内容 | 小論文や学科諮問などの筆記試験 |
倍率 2025 | 1.1 |
倍率 2024 | 1.2 |
募集人数 | 20 |
◎出願書類 ・調査書 ・高等学校長の推薦書 ◎出願資格 データサイエンス学科に対する明確な志向を有する者かつ、高等学校（中等教育学校の後期課程を含む）を2023年度以降に卒業した者及び2026年3月卒業見込みの者で、出身学校長の推薦を受けた女子。 ◎入試のポイント ・2日連続で実施し、いずれも「総合評価型」「基礎評価型」「英語外部試験評価型」の選考を行います。 ・1日1回の受験で同一志願先複数方式（「総合評価型」「基礎評価型」「英語外部試験評価型」）に出願が可能です。 ・2日間で最大6出願が可能です。 ◎選考方法 マーク式の適性検査（2科目通しで90分）及び書類審査の合計点により判定します。 ※データサイエンス学科は1科目受験か2科目受験かを選択することができます。 ◎適性検査の出題内容 基礎学力検査（国語①数学①）、基礎学力検査（英語①数学①）または基礎学力検査（数学①数学②）のいずれかを選択します。 国語①：現代文 英語①：総合（長文読解及び文法・英作文等） 数学①：数学Ⅰ、数学A 数学②：数学Ⅱ、数学B（数列）、数学C（ベクトル） ◎試験会場 京都女子大学、東京、静岡、金沢、名古屋、大阪（梅田）、大阪（難波）、奈良（橿原）、神戸、和歌山、岡山、広島、高松、福岡 ◎募集人数 データサイエンス学科の公募型学校推薦選抜全体の数字です。
公募型学校推薦選抜（併願制）＜英語外部試験評価型＞
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 | 2025/11/09 |
一次合格発表日 | |
二次試験日 | 2025/11/16、11/17 |
合格発表日 | 2025/12/01 |
提出書類 | その他書類 推薦書 |
試験内容 | 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 | 20 |
◎出願書類 ・調査書 ・高等学校長の推薦書 ・英語外部試験のスコアシート（コピー可） ◎出願資格 データサイエンス学科に対する明確な志向を有する者かつ、高等学校（中等教育学校の後期課程を含む）を2023年度以降に卒業した者及び2026年3月卒業見込みの者で、出身学校長の推薦を受けた女子。 ◎入試のポイント ・2日連続で実施し、いずれも「総合評価型」「基礎評価型」「英語外部試験評価型」の選考を行います。 ・1日1回の受験で同一志願先複数方式（「総合評価型」「基礎評価型」「英語外部試験評価型」）に出願が可能です。 ・2日間で最大6出願が可能です。 ◎選考方法 マーク式の適性検査（2科目通しで90分）及び英語外部試験スコアに応じた得点の合計点により判定します。 ※データサイエンス学科は1科目受験か2科目受験かを選択することができます。 ◎適性検査の出題内容 基礎学力検査（国語①数学①）、基礎学力検査（英語①数学①）または基礎学力検査（数学①数学②）のいずれかを選択します。 国語①：現代文 英語①：総合（長文読解及び文法・英作文等） 数学①：数学Ⅰ、数学A 数学②：数学Ⅱ、数学B（数列）、数学C（ベクトル） ◎試験会場 京都女子大学、東京、静岡、金沢、名古屋、大阪（梅田）、大阪（難波）、奈良（橿原）、神戸、和歌山、岡山、広島、高松、福岡 ◎募集人数 データサイエンス学科の公募型学校推薦選抜全体の数字です。
帰国生入学試験
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 | 2025/11/09 |
一次合格発表日 | |
二次試験日 | 2025/11/16 |
合格発表日 | 2025/12/01 |
提出書類 | その他書類 |
試験内容 | 小論文や学科諮問などの筆記試験 面接 |
倍率 2025 | |
倍率 2024 | |
募集人数 |
◎出願書類 ・出願資格を証明する書類（最終出身学校の卒業証明書または卒業見込証明書） ・最終出身学校の成績証明書 ◎出願資格 日本国籍を有し、2026年3月31日までに満18歳に達するもので、次の各号のいずれかに該当する女子。 （1）外国において学校教育における12年の課程を修了または修了見込の者で、外国の教育課程に基づく高等学校に最終学年を含めて2年以上継続して在籍し、卒業後原則として1年未満の者、またはこれらに準ずる者で文部科学大臣の指定した者。 （2）外国において、学校教育における12年の課程を通じ、継続して2年以上外国の学校に在籍し、引き続き日本の高等学校の2年生以上に編入学し、2026年3月31日卒業見込みの者。 ※いずれか1学科・領域にのみ出願できます。 ◎選考方法 マーク式の適性検査（2科目通しで90分）及び面接により選考を行います。 ※公募型学校推薦選抜1日目の適性検査を利用します。 ◎適性検査の出題内容 基礎学力検査（英語①数学①）または基礎学力検査（国語①数学①）のいずれかを選択します。 国語①：現代文 英語①：総合（長文読解及び文法・英作文等） 数学①：数学Ⅰ、数学A ◎募集人数 若干名