健康×データで想像を超えた未来を創り出せ

データの力で未来を創る

人々の「健康」を支える
データの分析・活用を行うための
実践的な専門知識
× 社会に必要とされる
データサイエンティストに
求められるベーススキル

たくさんのデータがあふれる現代社会において、そのデータを正しく扱えるデータサイエンティストが強く求められています。中でも特に、人々の「健康」を支えるデータの分析・活用を行うデータサイエンティストを目指せるのが、新潟医療福祉大学の健康データサイエンス学科です。

身につける力

4年間でデータサイエンティストに必要なベーススキルである「データサイエンス力」と「データエンジニアリング力」を身につけます。

データサイエンス力
統計学、情報処理、人工知能等について理解し、これらの知識を基に各種課題に関連したデータを分析して、問題解決につなげる力
データエンジニアリング力
データサイエンスの利活用のため、データの収集・加工・整理、機械学習・AIをはじめとする分析システムの構築・運用を行う力

カリキュラム

  1. 1年次 2年次

    データ分析の基礎に加え、医療・福祉・スポーツ領域の基礎知識を固める。

  2. 3年次 4年次

    授業で専門性を高め、インターンシップなどを通して実践的な応用スキルを身につける。

医療系総合大学の
強みを活かした学び

医療・健康分野の課題解決を目指す

医療分野に関するビッグデータを利活用するためのデータ分析スキルを修得し、医療・健康分野の課題解決に向けて貢献できる実践的なスキルを身につけることができます。

データ×医療

福祉分野におけるAI活用に貢献する

蓄積されたヘルスデータ等の利活用により、対象者への最適な支援・QOL向上のためのケアプランの提案、「健康」のためのeスポーツの活用方法を科学的に学ぶことができます。

データ×福祉

スポーツ分野の発展に貢献する

本学が保有する強化指定クラブやプロスポーツチームと連携し、実際のスポーツ現場における勝敗分析や戦略支援、アスリートのケア・サポートなど応用的なデータ分析スキルを身につけることができます。

データ×スポーツ

活躍のフィールドは無限大

「データサイエンスの知識・技術」×「保健・医療・福祉・スポーツの幅広い学び」によって、
あらゆるフィールドで人々の「健康」を支えるQOLサポーターとして成長することで、
卒業後の活躍の場が広がります。

取得可能な資格は以下を予定しています。

  • 〇基本情報技術者試験
  • 〇情報セキュリティマネジメント試験
  • 〇ITパスポート
  • 〇データサイエンティスト検定
  • 〇統計検定
  • 〇G検定(ジェネラリスト検定)
  • 〇IoTシステム技術検定

Q&A

Q1 この学科は理系ですか?文系ですか?
健康データサイエンス学科(仮称)は、文系・理系の枠に捉われない学科です。そもそもデータサイエンスは数学や統計学、機械学習、プログラミングなどの理論を活用しながらデータを分析して新しい価値を生み出す学問です。本学科ではデータサイエンスだけでなく、医療・福祉・スポーツ分野の素養を学び、実践的かつ科学的アプローチから課題を解決できる力を身につけます。文系・理系を問わず、「データサイエンスを学びたい」という意欲的な方をお待ちしています。
Q2 文系で数字があまり得意でなくてもデータサイエンスを学ぶことはできますか?
大学受験程度の数学の知識は必要ですが、必ずしも高度な数学の知識は必要ありません。数学が不得意な学生をサポートする体制も整える予定ですので、文系の方でも安心してデータサイエンスを学ぶことができます。入試では文系、理系どちらの科目でも受験が可能です。
Q3 AIやビッグデータに興味がありますが、他の情報系大学と何が違いますか?
新潟医療福祉大学は6学部15学科を持つ国内最大級の医療系総合大学です。特にデータサイエンスと親和性の高い医療・福祉・スポーツ系の学科があり、学内での連携によって、他の大学では実現不可能な膨大なデータを学びの対象とすることができるため、AIやビッグデータを利用した教育・研究の可能性が広がります。
Q4 パソコンやプログラミング等の知識やスキルは、入学前に必要ですか?
高校までの授業で扱う程度のパソコンスキルがあれば十分です。知識やスキルも重要ですが、「データサイエンスに興味・関心がある」、「情報やデータを用いて思考したい」、「社会や世の中の発展に貢献したい」という気持ちが重要です。

蓄積されたレントゲン画像や電子カルテなどの膨大なデータを高速かつ正確に分析し、病気の兆候を見逃すことなく早期発見などに役立てます。

福祉現場において蓄積されたデータを活用することで、個々の対象者へより最適なケアプランの開発に応用することができます。

試合中の選手の動きや身体データを分析することで、勝利に導く戦術分析やアスリートへのケア・サポートに役立てることができます。

幅広い世代の膨大な肌の画像をAIに学習させることで次世代スキンケア商品の開発に役立てることができます。

人々の日々の食生活をデータベース化し、分析することで、より健康管理がしやすい食事メニューの開発や提案などに応用できます。

多くの企業とタッグを組み、製品やサービスの変革、業務の効率化などの新たなDX推進にチャレンジできます。

日々の健康状態や車の運転状況などの顧客データをもとに分析を行い、一人ひとりにマッチした保険商品を開発・提案できます。

学生の学習記録や成績などをデータ分析することで、個別の学習計画のサポートや学力アップにつながる教材の開発に役立てることができます。

これまでに起きた災害や事件、事故など、あらゆるデータを分析して対策を打つことで、安心して暮らせる社会の実現を目指します。