数学が学べる大学・短期大学(短大)・専門学校一覧 [全国]

豊かな発想で高度情報化社会を担う

現代は、どこにいてもあらゆる情報にアクセスできるグローバルで便利な時代です。しかし、その便利さは危険もはらんでいます。細分化し、多様化するネットワーク社会を安心で安全なものにするにはどうすればよいのか？IT専攻では、多様化と進歩を続ける高度情報化社会を豊かな発想で担うスペシャリストを育成します。

続きを読む

AI（人口知能）のエキスパートになる

技術革新がすさまじい勢いで進んだことで、人間にしかできないとされていた仕事もAIが担い始めています。これはAIを利用した新しい職業や産業が生まれるチャンスです。AI専攻では、AIの仕組みを理解し、活用するためのノウハウを身につけて新規性、進歩性のあるビジネスやアイデア創出をリードできる人材を育成します。

続きを読む

キャンパス選択制がスタート

　数学科はキャンパス選択制をスタートさせます。１・２年次は両キャンパスで同じ数学関連科目を開講。教職関係の資格(教育職員免許状)は両キャンパスで可能です。３・４年次から「坂戸キャンパス」では就職を考えている学生に向いた科目を開講。「紀尾井町キャンパス」では教員、公務員、企業へと就職を考えている学生に向いた科目を開講。特に統計数学、計算数学、社会数理分野の科目が充実しています。また、数学は「構造の科学」であり、厳密な論理を正しく展開することで真実にたどり着くことができる基礎科学です。また、応用分野が実に広く、実社会のあらゆる分野にその思考方法が活用されています。本学科では、少人数制のゼミナールによるきめ細やかな教育と、演習重視のカリキュラム、さらにITによる応用を視野に入れた情報教育を特色として、綿密な論理の組み立てと思考力、数学的な思考を実社会に応用するための自由な発想力を養います。

続きを読む

理学系

理学は、数理や自然界の法則を探究し、論理的思考によってそれらを体系づける学問。
基礎をしっかりと学びながら、幅広い応用力と自ら考える力を養うために、段階的な教育カリキュラムを構築しています。
問題の本質を的確にとらえて解決できる、創造性と専門性を備えたこれからの社会に求められる人材を育成します。

★主コース・副コース制（2年次より選択）
　物理学コース・化学コース・数学コース・情報数理学コース

続きを読む

数学の基礎から最先端の知識を身に付け、論理的かつ粘り強く考える力を育てます。

○数学科の3つの特色
1）少人数制教育＆充実の設備と指導体制。
学生数に対する教員数の比率の高さは、全国の私立大学数学科の中でも最高水準。少人数クラスできめ細かな指導を受けることができます。

2）基礎から専門へ、知識を掘り下げる。
数学を支える3本柱「代数」「解析」「幾何」を3年次までに修得。4年次には卒業研究を通じて専門知識を深く掘り下げ、学問の面白さに触れていきます。また、中学校・高等学校の「数学」と「情報」の教員免許が取得できます。

3）純粋数学と情報科学の両分野を学ぶ。
数学という学問を追究する「純粋数学」をはじめ、情報サービスや研究などに役立つ「情報科学」が学べます。数学を実社会で役立つツールとして活用する術を身に付けます。

○数学科で身に付く能力・知識
・課題を解決する力。
数学は、自然科学の諸分野とも密接に関係しながら発展してきた全ての学問の基本といえます。数学の専門知識を持つことは、幅広い領域で課題を解決する力になります。

・粘り強く考える力。
数学は「仮説を立て」「数式を解き」「証明していく」学問です。証明するために、数千もの式を解いていく必要があり、演習や少人数のゼミを通じて、粘り強く考える力をしっかりと養います。

・論理的に分かりやすく表現する力。
講義や演習科目を通じて、議論を繰り返したり、研究の過程や結果を論理的な文章にしたりする訓練を重ね、論理的に分かりやすく表現する力を身に付けます。

続きを読む

データを実務に応⽤できる⼈材、新しい価値を創造する⼈材を⽬指す

「データサイエンス」は、様々なデータを収集し、分析したうえで導き出されたものを新しいアイデアとして社会の広範に役立てていく学問です。
データサイエンス学部では、問題をデータから発⾒する“⽂系的な発想”とデータを⽤いて解決していく“理系的な視点”のどちらも⼤切です。
データサイエンスの様々な分野での実績を持つ教授陣による講義と、実際にデータを⽤いてビジネスを展開する企業や組織との連携によるインターンシップやフィールドワークといった実践的な学びによる「⽂理融合型」のカリキュラムを展開しています。

１年次には、必修科⽬を通じてデータサイエンティストに求められる幅広い知識・技術の基礎を固め、2 年次以降は、⾃⾝の興味・関⼼に合わせてデータサイエンスの応⽤分野（ビジネス、社会、観光、スポーツ）や、より⾼度な統計、機械学習やプログラミングなどに関する科⽬を選択して学んでいきます。
さらに、データを⽤いたビジネスモデルを展開している企業などと連携したインターンシップなどの体験型の授業も準備しています。このような学びを通じて、データサイエンスを駆使して価値創造を⾏うための⼒を養います。

続きを読む

データサイエンスや金融工学等の確立したルーチンはAIに置き換わるので、イノベーションや成長のコアは、それらにではなく、数学的・論理的思考力にあるという数理資本主義が意識されています。現代数学は様々な分野へ越境しますが、この意識の下、基礎と論理を学びます。科目は「微分積分学」「線形代数学」「代数学」「幾何学」「解析学」「確率論と統計学」「離散数学」などです。

続きを読む

現代社会は，情報通信技術の普及により，個人の様々な履歴，社会学，経済学などの人文学，社会科学的なデータ，ネットワーク情報などの大量かつ多様なデータを対象として動いています。数学，統計学，物理学，情報科学を基礎として，データを数学，統計学的に扱い，様々な視点から議論ができることを目標とします。

続きを読む

数理の力を活かし、技術革新に柔軟に対応する人材を育成

基礎数学からシミュレーション、プログラミングまで、数理工学の専門知識を身に付け、世の中の諸現象をモデル化し、システム設計に応用できる人材やデータサイエンティストを育成。中学･高校の数学教員も目指せます。

続きを読む