履修モデル（1） ⼈間を中⼼とするデジタル社会で、ITエンジニア等として活躍するなら＜養成する⼈材像＞
情報学とデータサイエンスを体系的に学び、⾝に付けた情報技術の知識とデータ解析スキルを活⽤して諸課題の解決を図り、新たな価値を創造し実装することができるデジタル⼈材を養成する。
【⾝に着く能⼒】
１）DS系科⽬によりデータ構造とアルゴリズム、機械学習、ビックデータ解析や⾃然⾔語処理に関する知識が⾝につきます。
２）CS系科⽬によりプログラミング能⼒やソフトウェア、ネットワーク系科⽬により情報セキュリティやIoT、⼈間情報系コア科⽬により⼈間を中⼼とした社会を構築するための知識や技能が⾝につきます。
３）デジタル社会PBL科⽬により、修得した知識や技能を利活⽤すると共に、新たな価値を⽣むためのプロセスを経験します。
４）⼈間情報系科⽬により⼈間を中⼼とした社会を構築するための知識や技能が⾝につきます。
2Q

3Q

主題別科⽬(6)

教
養教
育科⽬

３年

２年

１年
1Q

【主な進路】
１）情報系⼤学院
２）ITエンジニア、情報通信機器開発、組込みシステム設計開発者、システムエンジニア、企業等のIT関連研究者、教員など

4Q
主題別科⽬(4)

1Q

2Q

3Q

4Q

1Q

2Q

４年
3Q

4Q

1Q〜4Q
研究プロポーザル(1)

主題別科⽬(2)

英語Certificate (1)※留学⽣は⽇本語Certificate (1)を履修

⼤学英語Ⅰ(1) ※1

⼤学英語Ⅱ(1) ※1

⼤学英語Ⅲ(1) ※1

初年次ゼミⅠ「ユースウェア」(1)

初年次ゼミⅡ「ユースウェア」(1)

⼤学英語Ⅳ(1) ※1

⼤学英語Ⅴ(1) ※1

⼤学英語Ⅵ(1) ※1

⼈間情報系科⽬

データサイエンスリテ
ラシー概論(1) ☆
.

プロセスマイニング・オートメーション(1)信号解析学(1)

⾳響AI学(1)データサイエンスとオー
プンデータⅠ(1)

データサイエンスとオー
プンデータⅡ(1)応⽤⽣体計測Ⅰ(1)応⽤⽣体計測Ⅱ(1)

数値シミュレーションⅠ(1)数値シミュレーションⅡ(1)視覚認知の感性と科学Ⅰ(1)視覚認知の感性と科学Ⅱ(1)デジタル変⾰(1)ビッグデータとクラウド
コンピューティング(1)基礎線形代数Ⅰ(1)

基礎線形代数Ⅱ(1)

基礎線形代数Ⅲ(1)

基礎線形代数Ⅳ(1)

デジタル社会と企業経営基礎(1)e-ビジネス基礎(1)

デジタル社会と観光基礎(1)デジタル社会と環境問題基礎(1)基礎微分積分学
Ⅰ(1)

基礎微分積分学
Ⅱ(1)

基礎微分積分学
Ⅲ(1)

基礎微分積分学
Ⅳ(1)

多変数微分積分学Ⅰ(1)多変数微分積分学Ⅱ(1)

デジタル社会と企業リスク基礎(1)

デジタル社会と地域活性化基礎(1)

⼊⾨数学Ⅰ(1)（数Ⅲ）

⼊⾨数学Ⅱ(1)
（数Ⅲ）

基礎統計学
(1)
☆
基礎データサイ
エンス学Ⅱ(1) ☆

データエンジニア ◎..
リング基礎(1) ☆

データエンジニアリ
ング演習(1)

データ解析・可視化Ⅰ(1)

データ解析・可視化Ⅱ(1)

データ調査・実験計画法(1)

コンピュータ⽀援学習(1)

組合せ数学
Ⅰ(1)

組合せ数学
Ⅱ(1)

◎
機械学習Ⅰ(1) 。
☆

機械学習Ⅱ(1)

機械学習演習(1)

⾃然⾔語処理(1)

ﾃﾞｰﾀ構造とｱﾙ .◎ｺﾞﾘｽﾞﾑⅣ(1)

情報理論と符号理論(1)

基礎データサイエンス学Ⅰ(1) ☆
基礎AI学 ◎(1)☆

データサイエンス系科⽬
基礎情報学
(1)
☆
情報処理の技法(1) ◎Cプログラ
ミング(2)◎

ﾃﾞｰﾀ構造とｱﾙ .◎ｺﾞﾘｽﾞﾑⅠ(1) ☆
.

ﾃﾞｰﾀ構造とｱﾙ .◎ｺﾞﾘｽﾞﾑⅡ(1)ﾃﾞｰﾀ構造とｱﾙ .◎ｺﾞﾘｽﾞﾑⅢ(1)

応⽤Cプログラミング(1)Javaプログラ
ミング(2)

応⽤Javaプログ
ラミング(1)

コンピュータサイエンス系科⽬
情報倫理と ◎
プライバシー(1)

専
⾨
教
育科⽬

ネットワーク系科⽬

ｺﾝﾋﾟｭｰﾀ概論(1)

デジタル社会 .◎のﾌﾟﾗｸﾃｨｽ (1)

情報データ ◎
科学概論Ⅱ(1)

オペレーティングシ
ステムⅠ(1)

オペレーティングシ
ステムⅡ(1)

情報セキュ ◎リティ(1) ☆

情報セキュリティ
実践(1)モバイルコンピューティ
ング (1) <英語>

モバイルプログラミング(1) <英語>

IoTとネット ◎ワークⅠ(1)

IoTとネットワーク
Ⅱ(1)ネットワーク ◎プログラミングⅠ(1)

ネットワークプログラミングⅡ(1)マルチメディア ◎演習Ⅰ(1) ☆

マルチメディア ◎演習Ⅱ(1) ☆

ﾋｭｰﾏﾝｺﾝﾋﾟｭｰﾀ ◎ｲﾝﾀﾗｸｼｮﾝⅠ(1)ﾋｭｰﾏﾝｺﾝﾋﾟｭｰﾀ ◎ｲﾝﾀﾗｸｼｮﾝⅡ(1)CG・VR(1)

福祉データサイエンス(1)

画像AI学Ⅰ ◎(1)

画像AI学Ⅱ(1)

情報社会と⼈間(1)

デジタル社会とロボット(1)知能ロボット学(1)

⼈間情報系科⽬

ベンチャービジネス論(1)

データサイエンスとマーケティング(1)デジタル社会の消費者⾏動(1)

地域経済とICT
ビジネス(1)

知能ロボティクス
系科⽬

外国⽂献講読(1)

防災・エネルギー
情報系科⽬

情報学実験Ⅰ (1)地域エネルギー学 (1)21.5単位+2単位

23.5単位◎

20.5単位IoTとデータセンシ
ングⅠ(1)

インターンシップⅠ(1) ※3

情報学実験Ⅱ (1)
キャリアデザイン(1)21.5単位

⾚字︓必修科⽬
⿊字︓選択科⽬
緑字︓⾃由科⽬

ソフトウェア
⼯学Ⅱ(1)

知的財産論 ◎(1)
情報データ ◎
科学概論Ⅰ(1)ｺﾝﾋﾟｭｰﾀ
ｱｰｷﾃｸﾁｬ(1)ソフトウェア ◎⼯学Ⅰ(1) ☆

⼈間情報系コア科⽬
デジタル社会PBL科⽬◎

卒 業 課 題 研 究 ︵ ８ ︶基礎教育科⽬テキストマイニング(1)

インターンシップⅡ(2) ※3

プロジェクト実践(1)

16単位

教養基礎，共通科⽬等★リテラシーレベル（必修）IoTとデータセンシ
ングⅡ(1)☆応⽤基礎レベル（必修）◎共通科⽬
情報免許対応DXプロジェクト実践(1)

12単位

☆

9単位

合計
124単位
+2単位

履修モデル（2） デジタル技術を利活⽤し、製造システムや医療介護機器システム等の開発者として活躍したいなら＜養成する⼈材像＞
情報学とデータサイエンスを体系的に学び、⾝に付けた情報技術の知識とデータ解析スキルを活⽤して諸課題の解決を図り、新たな価値を創造し実装することができるデジタル⼈材を養成する。
【⾝に着く能⼒】
１）DS系科⽬によりデータ構造とアルゴリズム、機械学習、ビックデータ解析や⾃然⾔語処理に関する知識が⾝につきます。
２）CS系科⽬によりプログラミング能⼒やソフトウェア、ネットワーク系科⽬により情報セキュリティやIoT、⼈間情報系コア科⽬により⼈間を中⼼とした社会を構築するための知識や技能が⾝につきます。
３）デジタル社会PBL科⽬により、修得した知識や技能を利活⽤すると共に、新たな価値を⽣むためのプロセスを経験します。
４）知能ロボティクス系科⽬により、⼈の運動⽀援などを⾏うロボットやそのシステム等に関する知識や技能が⾝につきます。
2Q

3Q

主題別科⽬(6)

教
養教
育科⽬

３年

２年

１年
1Q

【主な進路】
１）情報系⼤学院
２）ITエンジニア、製造システム開発者、医療介護機器システム開発者、組込みシステム設計開発者、教員 など

4Q
主題別科⽬(4)

1Q

2Q

3Q

4Q

1Q2Q

４年
3Q

4Q

1Q〜4Q
研究プロポーザル(1)

主題別科⽬(2)

英語Certificate (1)※留学⽣は⽇本語Certificate (1)を履修

⼤学英語Ⅰ(1) ※1

⼤学英語Ⅱ(1) ※1

⼤学英語Ⅲ(1) ※1

初年次ゼミⅠ「ユースウェア」(1)

初年次ゼミⅡ「ユースウェア」(1)

⼤学英語Ⅳ(1) ※1

⼤学英語Ⅴ(1) ※1

⼤学英語Ⅵ(1) ※1

知能ロボティクス系科⽬

データサイエンスリテ
ラシー概論(1) ☆
.

コンピュータ制御の基礎Ⅱ(1)コンピュータ制御
⼯学(1)コンピュータ⽀援
設計学(1)

基礎ダイナミクス(1)

ロボット運動学(1)

ロボット動⼒学(1)

ロボット設計学(1)

⽣体情報と医療機器(1)

⽣体⼒学シミュレーション(1)

⽣体運動計測とﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽⅠ(1)

⽣体運動計測とﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽⅡ(1)デジタル変⾰(1)ビッグデータとクラウド
コンピューティング(1)基礎線形代数
Ⅰ(1)基礎線形代数
Ⅱ(1)

基礎線形代数Ⅲ(1)

基礎線形代数Ⅳ(1)

デジタル社会と企業経営基礎(1)e-ビジネス基礎(1)

デジタル社会と観光基礎(1)デジタル社会と環境問題基礎(1)

基礎微分積分学
Ⅰ(1)

基礎微分積分学
Ⅱ(1)

基礎微分積分学
Ⅲ(1)

基礎微分積分学
Ⅳ(1)

多変数微分積分学Ⅰ(1)多変数微分積分学Ⅱ(1)

デジタル社会と企業リスク基礎(1)

デジタル社会と地域活性化基礎(1)

⼊⾨数学Ⅰ(1)（数Ⅲ）

⼊⾨数学Ⅱ(1)
（数Ⅲ）

基礎統計学
(1)
☆
基礎データサイ
エンス学Ⅱ(1) ☆

データエンジニア ◎..
リング基礎(1) ☆

データエンジニアリ
ング演習(1)

データ解析・可視化Ⅰ(1)

データ解析・可視化Ⅱ(1)

データ調査・実験計画法(1)

コンピュータ⽀援
学習(1)

組合せ数学
Ⅰ(1)

組合せ数学
Ⅱ(1)

◎
機械学習Ⅰ(1) 。
☆

機械学習Ⅱ(1)

機械学習演習(1)⾃然⾔語処理(1)

ﾃﾞｰﾀ構造とｱﾙ .◎ｺﾞﾘｽﾞﾑⅣ(1)

情報理論と符号理論(1)

基礎データサイエンス学Ⅰ(1) ☆
基礎AI学 ◎(1)☆

データサイエンス系科⽬
基礎情報学
(1)
☆
情報処理の技法(1) ◎Cプログラ
ミング(2)◎

ﾃﾞｰﾀ構造とｱﾙ .◎ｺﾞﾘｽﾞﾑⅠ(1) ☆
.

ﾃﾞｰﾀ構造とｱﾙ .◎ｺﾞﾘｽﾞﾑⅡ(1)ﾃﾞｰﾀ構造とｱﾙ .◎ｺﾞﾘｽﾞﾑⅢ(1)

応⽤Cプログラミング(1)Javaプログラ
ミング(2)

応⽤Javaプログ
ラミング(1)

コンピュータサイエンス系科⽬
情報倫理と ◎
プライバシー(1)

専
⾨教
育科⽬

ネットワーク系科⽬

ｺﾝﾋﾟｭｰﾀ概論(1)

デジタル社会 .◎のﾌﾟﾗｸﾃｨｽ (1)

情報データ ◎
科学概論Ⅱ(1)

オペレーティングシ
ステムⅠ(1)

オペレーティングシ
ステムⅡ(1)

情報セキュ ◎リティ(1) ☆

情報セキュリティ
実践(1)モバイルコンピューティ
ング (1) <英語>

モバイルプログラミング(1) <英語>

IoTとネット ◎ワークⅠ(1)IoTとネットワーク
Ⅱ(1)ネットワーク ◎プログラミングⅠ(1)

ネットワークプログラミングⅡ(1)マルチメディア ◎演習Ⅰ(1) ☆

マルチメディア ◎演習Ⅱ(1) ☆

ﾋｭｰﾏﾝｺﾝﾋﾟｭｰﾀ ◎ｲﾝﾀﾗｸｼｮﾝⅠ(1)ﾋｭｰﾏﾝｺﾝﾋﾟｭｰﾀ ◎ｲﾝﾀﾗｸｼｮﾝⅡ(1)CG・VR(1)

福祉データサイエンス(1)

画像AI学Ⅰ ◎(1)

画像AI学Ⅱ(1)

情報社会と⼈間(1)

デジタル社会とロボット(1)知能ロボット学(1)

⼈間情報系科⽬

ベンチャービジネス論(1)

データサイエンスとマーケティング(1)デジタル社会の消費者⾏動(1)

地域経済とICT
ビジネス(1)

知能ロボティクス
系科⽬

外国⽂献講読(1)

防災・エネルギー
情報系科⽬

情報学実験Ⅰ (1)地域エネルギー学 (1)21.5単位+2単位

23.5単位◎17.5単位

IoTとデータセンシ
ングⅠ(1)

インターンシップⅠ(1) ※3

情報学実験Ⅱ (1)
キャリアデザイン(1)21.5単位

⾚字︓必修科⽬
⿊字︓選択科⽬
緑字︓⾃由科⽬

ソフトウェア
⼯学Ⅱ(1)

知的財産論 ◎(1)
情報データ ◎
科学概論Ⅰ(1)ｺﾝﾋﾟｭｰﾀｱｰｷﾃｸﾁｬ(1)ソフトウェア ◎⼯学Ⅰ(1) ☆

⼈間情報系コア科⽬
デジタル社会PBL科⽬◎

卒 業 課 題 研 究 ︵ ８ ︶基礎教育科⽬コンピュータ制御の基礎Ⅰ(1)

インターンシップⅡ(2) ※3

プロジェクト実践(1)

18単位

教養基礎，共通科⽬等★リテラシーレベル（必修）IoTとデータセンシ
ングⅡ(1)☆応⽤基礎レベル（必修）◎共通科⽬
情報免許対応DXプロジェクト実践(1)

13単位

☆

9単位

合計
124単位+2単位

履修モデル（3） デジタル技術を利活⽤し、防災やエネルギー分野のデータサイエンティストとして活躍したいなら＜養成する⼈材像＞
情報学とデータサイエンスを体系的に学び、⾝に付けた情報技術の知識とデータ解析スキルを活⽤して諸課題の解決を図り、新たな価値を創造し実装することができるデジタル⼈材を養成する。
【⾝に着く能⼒】
１）DS系科⽬によりデータ構造とアルゴリズム、機械学習、ビックデータ解析、デジタル変⾰に関する知識が⾝につきます。
２）CS系科⽬によりプログラミング能⼒やソフトウェア、ネットワーク系科⽬により情報セキュリティやIoT、⼈間情報系コア科⽬により⼈間を中⼼とした社会を構築するための知識や技能が⾝につきます。
３）デジタル社会PBL科⽬により、修得した知識や技能を利活⽤すると共に、新たな価値を⽣むためのプロセスを経験します。
４）防災・エネルギー情報系科⽬により、各種シミュレーションやマネジメントに関する知識や技能が⾝につきます。
2Q

3Q

主題別科⽬(6)

教
養教
育科⽬

３年

２年

１年
1Q

【主な進路】
１）情報系⼤学院
２）ITエンジニア、社会システムの開発者、リスク予測等を⾏う
データサイエンティスト、教員 など

4Q
主題別科⽬(4)

1Q

2Q

3Q

4Q

1Q

2Q

４年
3Q

4Q

1Q〜4Q
研究プロポーザル(1)

主題別科⽬(2)

英語Certificate (1)※留学⽣は⽇本語Certificate (1)を履修

⼤学英語Ⅰ(1) ※1

⼤学英語Ⅱ(1) ※1

⼤学英語Ⅲ(1) ※1

初年次ゼミⅠ「ユースウェア」(1)

初年次ゼミⅡ「ユースウェア」(1)

⼤学英語Ⅳ(1) ※1

⼤学英語Ⅴ(1) ※1

⼤学英語Ⅵ(1) ※1

防災・エネルギー情報系科⽬

データサイエンスリテ
ラシー概論(1) ☆
.

防災情報概論Ⅱ（1)

防災計画（1)

防災・減災とデー
タサイエンス（1)時空間情報学（1)

時空間情報演習（1)

都市災害シミュレーションⅠ（1)

都市災害シミュレーションⅡ（1)エネルギーとデータサイエンスⅠ（1)エネルギーとデータサイエンスⅡ（1)エネルギーマネージメントⅠ（1)エネルギーマネジ
メントⅡ（1)

デジタル変⾰(1)ビッグデータとクラウド
コンピューティング(1)基礎線形代数Ⅰ(1)

基礎線形代数Ⅱ(1)

基礎線形代数Ⅲ(1)

基礎線形代数Ⅳ(1)

デジタル社会と企業経営基礎(1)e-ビジネス基礎(1)

デジタル社会と観光基礎(1)デジタル社会と環境問題基礎(1)基礎微分積分学
Ⅰ(1)

基礎微分積分学
Ⅱ(1)

基礎微分積分学
Ⅲ(1)

基礎微分積分学
Ⅳ(1)

多変数微分積分学Ⅰ(1)多変数微分積分学Ⅱ(1)

デジタル社会と企業リスク基礎(1)

デジタル社会と地域活性化基礎(1)

⼊⾨数学Ⅰ(1)（数Ⅲ）

⼊⾨数学Ⅱ(1)
（数Ⅲ）

基礎統計学
(1)
☆
基礎データサイ
エンス学Ⅱ(1) ☆

データエンジニア ◎..
リング基礎(1) ☆

データエンジニアリ
ング演習(1)

データ解析・可視化Ⅰ(1)

データ解析・可視化Ⅱ(1)

データ調査・実験計画法(1)

コンピュータ⽀援
学習(1)

組合せ数学
Ⅰ(1)

組合せ数学
Ⅱ(1)

◎
機械学習Ⅰ(1) 。
☆

機械学習Ⅱ(1)

機械学習演習(1)

⾃然⾔語処理(1)

ﾃﾞｰﾀ構造とｱﾙ .◎ｺﾞﾘｽﾞﾑⅣ(1)

情報理論と符号理論(1)

基礎データサイエンス学Ⅰ(1) ☆
基礎AI学 ◎(1)☆

データサイエンス系科⽬
基礎情報学(1)☆
情報処理の技法(1) ◎Cプログラ
ミング(2)◎

ﾃﾞｰﾀ構造とｱﾙ .◎ｺﾞﾘｽﾞﾑⅠ(1) ☆
.

ﾃﾞｰﾀ構造とｱﾙ .◎ｺﾞﾘｽﾞﾑⅡ(1)ﾃﾞｰﾀ構造とｱﾙ .◎ｺﾞﾘｽﾞﾑⅢ(1)

応⽤Cプログラミング(1)Javaプログラ
ミング(2)

応⽤Javaプログ
ラミング(1)

コンピュータサイエンス系科⽬
情報倫理と ◎
プライバシー(1)

専
⾨
教
育科
⽬

ネットワーク系科⽬

ｺﾝﾋﾟｭｰﾀ概論(1)

デジタル社会 .◎のﾌﾟﾗｸﾃｨｽ (1)

情報データ ◎
科学概論Ⅱ(1)

オペレーティングシ
ステムⅠ(1)

オペレーティングシステムⅡ(1)

情報セキュ ◎
リティ(1) ☆

情報セキュリティ
実践(1)モバイルコンピューティ
ング (1) <英語>

モバイルプログラミング(1) <英語>

IoTとネット ◎ワークⅠ(1)

IoTとネットワーク
Ⅱ(1)ネットワーク ◎プログラミングⅠ(1)

ネットワークプログラミングⅡ(1)マルチメディア ◎演習Ⅰ(1) ☆

マルチメディア ◎演習Ⅱ(1) ☆

ﾋｭｰﾏﾝｺﾝﾋﾟｭｰﾀ ◎ｲﾝﾀﾗｸｼｮﾝⅠ(1)ﾋｭｰﾏﾝｺﾝﾋﾟｭｰﾀ ◎ｲﾝﾀﾗｸｼｮﾝⅡ(1)CG・VR(1)

福祉データサイエンス(1)

画像AI学Ⅰ ◎(1)

画像AI学Ⅱ(1)

情報社会と⼈間(1)

デジタル社会とロボット(1)知能ロボット学
(1)

⼈間情報系
科⽬

ベンチャービジネス論(1)

データサイエンスとマーケティング(1)デジタル社会の消費者⾏動(1)

地域経済とICT
ビジネス(1)

知能ロボティクス
系科⽬

外国⽂献講読(1)

防災・エネルギー
情報系科⽬

情報学実験Ⅰ (1)地域エネルギー学 (1)22.5単位+2単位

23.5単位◎

19.5単位

IoTとデータセンシングⅠ(1)インターンシップⅠ(1) ※3

情報学実験Ⅱ (1)
キャリアデザイン(1)21.5単位

⾚字︓必修科⽬
⿊字︓選択科⽬
緑字︓⾃由科⽬

ソフトウェア
⼯学Ⅱ(1)

知的財産論 ◎
(1)
情報データ ◎
科学概論Ⅰ(1)ｺﾝﾋﾟｭｰﾀ
ｱｰｷﾃｸﾁｬ(1)ソフトウェア ◎⼯学Ⅰ(1) ☆

⼈間情報系コア科⽬
デジタル社会PBL科⽬◎

卒 業 課 題 研 究 ︵ ８ ︶基礎教育科⽬

防災情報概論Ⅰ（1)

インターンシップⅡ(2) ※3

プロジェクト実践(1)

16単位

教養基礎，共通科⽬等★リテラシーレベル（必修）IoTとデータセンシングⅡ(1)☆応⽤基礎レベル（必修）◎共通科⽬
情報免許対応DXプロジェクト実践(1)

12単位

☆

9単位

合計
124単位+2単位

履修モデル（4） デジタル技術を利活⽤し、官公庁、⾦融・保険、観光分野のデータサイエンティストとして活躍したいなら＜養成する⼈材像＞
情報学とデータサイエンスを体系的に学び、⾝に付けた情報技術の知識とデータ解析スキルを活⽤して諸課題の解決を図り、新たな価値を創造し実装することができるデジタル⼈材を養成する。
【⾝に着く能⼒】
１）DS系科⽬によりデータ構造とアルゴリズム、機械学習、ビックデータ解析、デジタル変⾰に関する知識が⾝につきます。
２）CS系科⽬によりプログラミング能⼒やソフトウェア、ネットワーク系科⽬により情報セキュリティやIoT、⼈間情報系コア科⽬により⼈間を中⼼とした社会を構築するための知識や技能が⾝につきます。
３）デジタル社会PBL科⽬により、修得した知識や技能を利活⽤すると共に、新たな価値を⽣むためのプロセスを経験します。
４）各種シミュレーションやマネジメント、データ解析や⼈の特性に関する知識や技能が幅広く⾝につきます。
2Q

3Q

主題別科⽬(6)

教
養教
育科⽬

３年

２年

１年
1Q

【主な進路】
１）情報系⼤学院
２）ITエンジニア、⾦融・保険システムの開発者、⾦融・保険分野におけるデータサイエンティスト、公務員、教員 など

4Q
主題別科⽬(4)

1Q

2Q

3Q

4Q

1Q

2Q

４年
3Q

4Q

1Q〜4Q
研究プロポーザル(1)

主題別科⽬(2)

英語Certificate (1)※留学⽣は⽇本語Certificate (1)を履修

⼤学英語Ⅰ(1) ※1

⼤学英語Ⅱ(1) ※1

⼤学英語Ⅲ(1) ※1

初年次ゼミⅠ「ユースウェア」(1)

初年次ゼミⅡ「ユースウェア」(1)

⼤学英語Ⅳ(1) ※1

⼤学英語Ⅴ(1) ※1

⼤学英語Ⅵ(1) ※1

データサイエンスリテ
ラシー概論(1) ☆
.

防災情報概論Ⅱ（1)

時空間情報学（1)

時空間情報演習（1)

テキストマイニング(1)

プロセスマイニング・オートメーション(1)データサイエンスとオー
プンデータⅠ(1)

データサイエンスとオー
プンデータⅡ(1)基礎線形代数Ⅰ(1)

基礎線形代数Ⅱ(1)

基礎線形代数Ⅲ(1)

基礎線形代数Ⅳ(1)

デジタル社会と企業経営基礎(1)e-ビジネス基礎(1)

デジタル社会と観光基礎(1)デジタル社会と環境問題基礎(1)基礎微分積分学
Ⅰ(1)

基礎微分積分学
Ⅱ(1)

基礎微分積分学
Ⅲ(1)

基礎微分積分学
Ⅳ(1)

多変数微分積分学Ⅰ(1)多変数微分積分学Ⅱ(1)

デジタル社会と企業リスク基礎(1)

デジタル社会と地域活性化基礎(1)

⼊⾨数学Ⅰ(1)（数Ⅲ）

⼊⾨数学Ⅱ(1)
（数Ⅲ）

基礎統計学
(1)
☆
基礎データサイ
エンス学Ⅱ(1) ☆

データエンジニア ◎..
リング基礎(1) ☆

データエンジニアリ
ング演習(1)

データ解析・可視化Ⅰ(1)

データ解析・可視化Ⅱ(1)

データ調査・実験計画法(1)

コンピュータ⽀援
学習(1)

組合せ数学
Ⅰ(1)

組合せ数学
Ⅱ(1)

◎
機械学習Ⅰ(1) 。
☆

機械学習Ⅱ(1)

機械学習演習(1)

⾃然⾔語処理(1)

ﾃﾞｰﾀ構造とｱﾙ .◎ｺﾞﾘｽﾞﾑⅣ(1)

情報理論と符号理論(1)

基礎データサイエンス学Ⅰ(1) ☆
基礎AI学 ◎(1)☆

データサイエンス系科⽬
基礎情報学
(1)
☆
情報処理の技法(1) ◎Cプログラ
ミング(2)◎

ﾃﾞｰﾀ構造とｱﾙ .◎ｺﾞﾘｽﾞﾑⅠ(1) ☆
.

ﾃﾞｰﾀ構造とｱﾙ .◎ｺﾞﾘｽﾞﾑⅡ(1)ﾃﾞｰﾀ構造とｱﾙ .◎ｺﾞﾘｽﾞﾑⅢ(1)

応⽤Cプログラミング(1)Javaプログラ
ミング(2)

応⽤Javaプログ
ラミング(1)

コンピュータサイエンス系科⽬
情報倫理と ◎
プライバシー(1)

専⾨教
育科⽬

ネットワーク系科⽬

ｺﾝﾋﾟｭｰﾀ
概論(1)デジタル社会 .◎のﾌﾟﾗｸﾃｨｽ (1)

情報データ ◎
科学概論Ⅱ(1)

視覚認知の感性と科学Ⅱ(1)

⼈間情報系科⽬

デジタル変⾰(1)ビッグデータとクラウド
コンピューティング(1)ｺﾝﾋﾟｭｰﾀ
ｱｰｷﾃｸﾁｬ(1)

⾚字︓必修科⽬
⿊字︓選択科⽬
緑字︓⾃由科⽬

オペレーティングシステムⅡ(1)

情報セキュ ◎リティ(1) ☆

情報セキュリティ
実践(1)モバイルコンピューティ
ング (1) <英語>

モバイルプログラミング(1) <英語>

IoTとネット ◎ワークⅠ(1)

IoTとネットワーク
Ⅱ(1)ネットワーク ◎プログラミングⅠ(1)

ネットワークプログラミングⅡ(1)マルチメディア ◎演習Ⅰ(1) ☆

マルチメディア ◎演習Ⅱ(1) ☆

ﾋｭｰﾏﾝｺﾝﾋﾟｭｰﾀ ◎ｲﾝﾀﾗｸｼｮﾝⅠ(1)ﾋｭｰﾏﾝｺﾝﾋﾟｭｰﾀ ◎ｲﾝﾀﾗｸｼｮﾝⅡ(1)CG・VR(1)

福祉データサイエンス(1)

画像AI学Ⅰ ◎(1)

画像AI学Ⅱ(1)

情報社会と⼈間(1)

デジタル社会とロボット(1)知能ロボット学(1)

⼈間情報系科⽬

ベンチャービジネス論(1)

データサイエンスとマーケティング(1)デジタル社会の消費者⾏動(1)

地域経済とICT
ビジネス(1)

知能ロボティクス
系科⽬

外国⽂献講読(1)

防災・エネルギー
情報系科⽬

情報学実験Ⅰ (1)22.5単位◎

19.5単位

IoTとデータセンシ
ングⅠ(1)

インターンシップⅠ(1) ※3

情報学実験Ⅱ (1)
キャリアデザイン(1)21.5単位

視覚認知の感性と科学Ⅰ(1)オペレーティングシ
ステムⅠ(1)

地域エネルギー学 (1)22.5単位+2単位

防災・エネルギー情報系科⽬

ソフトウェア
⼯学Ⅱ(1)

知的財産論 ◎(1)
情報データ ◎
科学概論Ⅰ(1)エネルギーマネジ
メントⅡ（1)

ソフトウェア ◎⼯学Ⅰ(1) ☆

⼈間情報系コア科⽬

デジタル社会PBL科⽬◎

エネルギーマネージメントⅠ（1)

卒 業 課 題 研 究 ︵ ８ ︶基礎教育科⽬

防災情報概論Ⅰ（1)インターンシップⅡ(2) ※3

プロジェクト実践(1)

19単位

教養基礎，共通科⽬等★リテラシーレベル（必修）IoTとデータセンシ
ングⅡ(1)☆応⽤基礎レベル（必修）◎共通科⽬
情報免許対応DXプロジェクト実践(1)

10単位

☆

9単位

合計
124単位
+2単位