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。
入学定員
45名予定
※設置構想中のため、内容は予定であり、変更となる場合があります。
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。
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。
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。
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。
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。
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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。