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新潟医療福祉大学 「健康データサイエンス学科」詳細
医療情報経営学部 健康データサイエンス学科
健康データサイエンス学科の学び
仮称 2026年4月学科設置認可申請中
データサイエンティストに求められるベーススキルと健康を支えるデータの分析・活用を行うための専門知識を修得
●ベーススキルのデータサイエンス力とデータエンジニアリング力を磨く
・データサイエンス力
統計学、情報処理、人工知能などについて理解し、これらの知識をもと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
●人々の健康を支える様々なデータの分析・活用スキルを身につける
（データ×福祉）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などの利活用により、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×医療）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×スポーツ）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。
めざせる資格・検定
- 基本情報技術者試験（国）
- ITパスポート試験（国）
- 情報セキュリティマネジメント試験
- データサイエンティスト検定
- 統計検定
- G検定
- IoTシステム技術検定
卒業後の進路
「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。
（医療）
レントゲン画像や電子カルテなどの膨大なデータを分析し、病気の早期発見に役立てます。
（福祉）
蓄積されたデータを活用することで、最適なケアプランの開発に応用することができます。
（スポーツ）
試合中の選手の動きや身体データを分析し、戦術分析やアスリートサポートに役立てます。
（美容）
膨大な肌の画像をAI に学習させることでスキンケア商品の開発に役立てることができます。
（食品）
食生活をデータベース化することで、食事メニューの開発や提案などに応用できます。
（IT・情報通信）
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。
（金融・保険）
健康状態や車の運転状況などの顧客データを分析し、最適な保険商品を開発・提案できます。
（教育）
学修記録や成績をデータ分析することで、学修計画のサポートや教材開発に役立てます。
（官公庁）
災害や事件、事故のデータを分析することで、安心して暮らせる社会の実現を目指します。
新潟医療福祉大学の学部・学科・コース一覧
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リハビリテーション学部
共学4年制 [昼]
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医療技術学部
共学4年制 [昼]
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健康科学部
共学4年制 [昼]
-
看護学部
共学4年制 [昼]
-
心理・福祉学部
共学4年制 [昼]
-
医療情報経営学部
共学4年制 [昼]
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