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データサイエンス学科

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データサイエンス学科

偏差値

49

問題の発見から解決まで取り組むための数理技術適用力を涵養する。 データサイエンス学科では、数学と情報科学の基礎の上に数理技術からなるデータサイエンスを修め、経営・環境・交通等に関するビッグデータの分析と機械学習などを活用して、多様な組織体において問題の発見から解決までの過程を支援できる人材を育成します。オペレーションズ・リサーチと統計学を基礎として、機械学習とビッグデータ解析について学び、様々な専門分野をもつ教員が有機的に連携し、企業との共同研究も積極的に行いながら、確かな基礎力に基づく柔軟で高度な応用力を養っていきます。

学べる学問

情報学数学

目指せる仕事

中学校教諭高等学校教諭学芸員司書教諭司書

取得できる資格

学芸員・学芸員補司書・司書補学校図書館司書教諭

学びの特徴

学びの特徴

◎ビッグデータを解析し、数理モデルを構築する データサイエンス学科では、数学科目で培う理学的素養の上に、人工知能技術、統計学およびビッグデータ解析技術、オペレーションズ・リサーチに関する専門知識を学び、数理モデル化とデータ分析技術適用能力を涵養します。 ◎副専攻制 ソフトウェア工学副専攻:ソフトウェア工学に関する基礎的な技術適用能力と、ソフトウェア工学を支える情報科学やソフトウェア工学に関する発展的な内容 電子情報工学副専攻:電子情報工学に関する基礎的な技術適用能力と、電子通信と情報処理やセキュリティに関する技術 機械システム工学副専攻:制御工学と機械工学に関する基礎的な技術適用能力について、制御工学、機械工学、計測工学の技術 ◎問題の発見から解決まで 理論や技術を段階的に学習できる体系的なカリキュラムです。実践的な演習を通して問題解決に導くプロセスを体験し、数理技術を身につけます。

カリキュラム

■理工学概論(データサイエンス)[1年次] 理工学部データサイエンス学科の各科目の繋がりを学びます。 ■統計学概論[2年次] 理工学の諸分野で用いられる確率と統計の基礎を学びます。 ■OR概論[2年次] 代表的な数理的手法である線形計画法、待ち行列、シミュレーションについて学び、問題解決の手順や考え方を理解します。 ■ビッグデータ概論[2年次] 統計学的手法を中心に、ビッグデータ解析の基礎を学びます。 ■数理技術実習[2年次] 数理技術の活用方法について実習形式で学びます。 ■ビッグデータのための統計[3・4年次] ビッグデータ解析に必要不可欠な統計的手法やデータの分類などを学び、適応事例を知ることで応用力も身につけます。 ■数理論理学[3・4年次] 抽象数学で用いられる文・推論・証明を形式的に扱うための理論を学びます。

Work & License

就職・資格

卒業生の進路

データサイエンス学科卒業生の就職率(2024年度):98.0%

就職支援

■キャリアサポートプログラム 主に1・2年次を対象とした、就職を含む今後のキャリアを考えるための自由参加型プログラムです。「自らが選択すること」をベースにした自己形成の場を提供し、それぞれの夢への挑戦をサポートします。 ●主なプログラム(過去の事例) ・キャリアガイダンス ・学部学科別学び方講座 ・就職活動プレセミナー ・テーマ別ワークショップ ・キャリアを考えよう ■インターンシップ インターンシップ・仕事体験とは、学生がその仕事に就く能力が自らに備わっているかどうか(自らがその仕事で通用するかどうか)を見極めることを目的に、自らの専攻を含む関心分野や将来のキャリアに関連した就業体験(企業の実務を経験すること)を行う活動です。 単位取得とは関係なく、自分で受入先を探して参加する自由応募型インターンシップ・仕事体験(全学年対象)と、①「事前研修を行う講義形式の科目」および②「長期休暇中の実習・事後研修」を行う就業実践研修Ⅰ、Ⅱ(2〜4年次対象、キャリア教育科目)の2種類があります。 ■就職ガイダンス(全3回) 主に3年次生を対象に、就職活動全般のオリエンテーション、南山大生の採用実績、PORTAやキャリア支援課の活用方法などを具体的に解説します。 ■就職対策講座(過去の事例) ・筆記試験対策 ・優良中堅、中小企業の探し方 ・業界研究、職種研究 ・ESの書き方 ・自己理解、自己PR ・先輩の体験談 ・ビジネスマナー、面接対策 ■学内企業説明会(年間約300社) 上場企業や優良企業を中心に、南山大生のみを対象とする企業別の説明会を行います。毎年多くの学生が参加し、この説明会での縁が内定に繋がる学生もいます。

就職実績

データサイエンス学科卒業生の就職先(2024年度) トーエネック、村田機械、住友電装、国際電気、トヨタ自動車、豊田合成、トヨタ紡織、ヤマハモーターパワープロダクツ、富士ソフト、TIS、NECソリューションイノベータ、シーイーシー、トヨタシステムズ、情報技術開発、KSK、旭情報サービス、菱友システムズ、豊田通商システムズ、豊通シスコム、NTTデータビジネスシステムズ、NTTデータ東海、日鉄ソリューションズ中部、共立コンピューターサービス、中部テレコミュニケーション、ドコモCS東海、日立チャネルソリューションズ、富士電機ITソリューション、トヨタテクニカルディベロップメント、愛知県教育委員会、北名古屋市役所

卒業生に人気の職種

学科ごとのデータなし

卒業生に人気の業界

理工学部卒業生の業種別就職状況(2024年度) マスコミ・情報通信:43.5% 製造:25.6% サービス:14.7%


tuition fee

授業料

年間授業料

800,000円

入学金

200,000円

ー施設利用料等その他費用

367,000円

4年間合計

4,872,300円

entrance exam

入試情報

実施している年内入試

総合型入試(プレゼンテーション型)

浪人でも出願できる合格後、入学辞退可能(併願)

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

2025/09/05

一次合格発表日

2025/09/22

二次試験日

2025/10/18

合格発表日

2025/11/04

提出書類

志望理由書

自己推薦・自己アピール書

その他書類

試験内容

プレゼンテーション

その他

小論文や学科諮問などの筆記試験

倍率 2025

1.2

倍率 2024

募集人数

5

補足説明

■第1次審査 志望理由書、自己推薦書等の書類審査 ■第2次審査 【小論文】 ①数学Ⅰ、数学Ⅱ、数学Ⅲ、数学A、数学B、数学Cを含め、学科での勉学に必要な基礎学力を問います。 ②論理的な思考能力を問います。(800字程度) 【プレゼンテーション・質疑応答】 ①プレゼンテーション(10分) 数学、情報、物理の教科書の発展・課題学習や探究活動などの欄で紹介された課題について、またはこれらの教科に関する自分で選んだ課題について、データサイエンス学科との関連を含めて行います。 ②質疑応答(10分) プレゼンテーションや志望理由書、自己推薦書の内容について行います。 ■出願書類 【第1次審査】 ・出願確認票 ・志願者調書 ・志望理由書 ・自己推薦書 ・出身高等学校の調査書等 ・外国の高校等の在籍証明書(外国の高校等で履修した場合は提出) ・出願用封筒表書 ・宛名シール ・日本学生支援機構<給付奨学金>の大学等奨学生採用候補者決定通知【提出用】コピーまたは簡易版(該当者のみ提出) 【第2次審査】 ・第2次審査出願意思確認票(プレゼンテーションの方法を選択) ・入学検定料確認書(第2次審査用) ・出願用封筒表書

学校推薦型選抜(長期留学経験者対象)

その他出願基準がある

出願基準 必須の評定

3.9

必須の英語 基準スコア

1980

試験日程 出願締切日

2025/11/10

一次合格発表日

二次試験日

2025/11/29

合格発表日

2025/12/05

提出書類

志望理由書

推薦書

その他書類

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

補足説明

■募集人数 若干名 ■出願資格 以下の1~6の条件をすべて満たす者。 1.日本国内において高等学校または中等教育学校(以下、「高等学校」)を2026年3月に卒業見込みの者 2.日本国内の高等学校在学中に継続して1学年(10か月程度)以上、留学した経験を持つ者 3.国語、数学、理科、外国語、情報の学習成績の状況の合計が19.5以上の者。ただし、数学の学習成績の状況が4.2以上で、数学Ⅲおよび数学Cを履修している者 ※なお、留学により3年間の学習成績の状況に空白のある場合は、調査書に記載される期間の学習成績の状況が上記の要件を満たしている必要があります。 4.データサイエンス学科において勉学することを強く希望し、合格した場合には必ず入学する者 5.高等学校長が長期留学経験者と認め、責任をもって推薦する者 6.次のいずれかの外国語の資格・検定試験において、基準スコア(レベル)を満たす者 ・TOEFL iBT(Home Edition不可):(総合)61以上 (各技能)12以上 ・IELTS(アカデミック・モジュール、IELTS Online不可):(総合)5.0以上 (各技能)設定なし ・TEAP:(総合)280以上 (各技能)40以上 ・TEAP CBT:(総合)550以上 (各技能)80以上 ・GTEC(CBT/検定版):(総合)1140以上 (各技能)175以上 ・ケンブリッジ英語検定(B1 Preliminary/B1 Preliminary for Schools以上):(総合)152以上 (各技能)設定なし ・実用英語技能検定(従来型英検、英検S-CBT、英検S-Interview):(受験級)2級以上 (総合)1980以上 (各技能)460以上 ■出願書類 ・出願確認票 ・志願者調書 ・志望理由書 ・高等学校長の推薦書 ・調査書 ・留学先の在籍証明書、コース修了証明書、成績証明書等 ・外国語の資格・検定試験の証明書 ・出願用封筒表書(南山大学に出願書類を発送する場合) ・宛名シール ・日本学生支援機構<給付奨学金>の大学等奨学生採用候補者決定通知【提出用】のコピーまたは簡易版(該当者のみ) ■審査内容 ・書類審査 ・小論文:科学技術・数学・物理学に関する文章や資料を読んで、内容に関する設問に対して論述します。 ・グループ面接

外国高等学校卒業者等入学試験

浪人でも出願できるその他出願基準がある合格後、入学辞退可能(併願)

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

2025/10/06

一次合格発表日

二次試験日

2025/11/22

合格発表日

2025/12/05

提出書類

志望理由書

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

補足説明

■募集人数 若干名 ■出願資格 日本の国籍を有する者で、次の(1)または(2)の要件を満たすこと。 (1)2026年3月31日までに、国の内外を問わず、学校教育における12年の課程を修了した者(見込みも含む)またはこれに準ずる者で、次のいずれかの要件を満たす者 ①外国の中等教育機関に最終学年を含み継続して2学年以上在学し、2023年4月1日から2026年3月31日までに卒業または卒業見込みの者 ②外国の中等教育機関に最終学年を含み継続して2学年以上在学し、学校教育における12年の課程修了相当の学力認定試験に合格した者で、2026年4月1日までに18歳に達する者。ただし、当該外国の検定の合格日が2023年4月1日以降の者 ③外国の中等教育機関に最終学年を含み継続して2学年以上在学し、2023年4月1日から2026年3月31日までに11年以上の課程を修了したとされるものであること等の要件を満たす高等学校に対応する学校の課程を修了または修了見込みの者 ④外国の中等教育機関に継続して2学年以上在学し、帰国後、日本の高等学校に編入し、2026年3月31日までに卒業または卒業見込みの者。ただし、外国の中等教育機関の最終在籍日が2023年4月1日以降の者 ⑤帰国生徒の受入を主たる目的として設置された高等学校に在学し、2026年3月31日までに卒業見込みの者 ⑥外国において正規の教育制度に基づく教育を受け、帰国生徒を対象とした入学試験を経て日本の高等学校に在学し、2026年3月31日までに卒業見込みの者で、在籍高等学校長より帰国生徒の認定を受けた者 ⑦文部科学省が高等学校の課程に相当する課程を有するものとして指定もしくは認定した在外教育施設の当該課程を2023年4月1日から2026年3月31日までに卒業または卒業見込みの者 (2)次のいずれかの要件を満たす者 ①国際バカロレア資格を外国において取得 ②アビトゥア資格を取得 ③バカロレア資格(フランス)を取得 ④GCEAレベルまたはインターナショナルAレベルに2科目以上合格 ⑤ヨーロピアン・バカロレア資格を取得 ■出願書類 ・志願者調書 ・志望理由書 ・高等学校の卒業証明書または卒業見込証明書 ・高等学校の学業成績証明書 ・外国の中等教育機関の在籍証明書 ・日本学生支援機構の大学等奨学生採用候補者決定通知(該当者のみ) ・その他出願資格を証明する書類 ■試験科目 ・英語:自由作文を含む ・現代国語:設問および作文(新聞に使われている程度の文章) ・数学の筆記試験:数学Ⅰ〜Ⅲ、数学A(図形の性質、場合の数と確率)、数学B(数列)、数学C(ベクトル、平面上の曲線と複素数平面) ・面接(必要に応じて外国語の会話能力を試験) ※出願期間内に基準以上のスコアを申請した場合は英語の試験を免除します。(詳細は入学試験要項を参照)


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