数学が学べる大学一覧 [全国]

純粋数学から応用数学まで幅広い数学の世界を少人数制で細やかに指導

1年次には必修科目として、専門的な数学の基礎となる「線形代数」「微分積分」を学修します。実際、これらはいろいろな数学に応用され、多くの数学の分野がさまざまなつながりを持っていることが実感できます。また、1年次専門科目では、高校までの数学と大学の数学の橋渡しの役目を持った学びを展開し”大学での数学”の学び方を身に付けます。2年次では、1年次で学んだ基礎を生かした演習科目があります。その後、卒業までの2年間にわたって1つの研究テーマについて取り組みます。抽象数学の学修から”論理力”、応用数学の学修から”社会に役立つ数学の運用力”を修得し、1つの概念をいろいろな側面から見ることを学ぶことによって、社会の課題解決に取り組む力を身に付けます。

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純粋数学と情報数学を同時に学び高度情報社会を担う先端分野にも挑む

1・2年次においては，4年間の専門分野の基礎となる「微分積分学」「代数学幾何学」を中心とした大学での純粋数学の学びの基礎を整えると共に，「コンピュータ概論」「ソフトウエア概論」「数理情報論理学」などの情報分野に関する科目も学び，純粋数学と情報数学のバイリンガルとなる土台を構築します。3年次には，「複素解析学及び演習」「代数学及び演習」「数値解析学及び演習」「確率統計」「アルゴリズム数理」「コンピュータグラフィックス論」「情報通信ネットワーク論」などの多様な専門科目から興味のある科目を選択し学生が主体的に演習。4年次の卒業研究では少人数で，教員の指導を受けながらディスカッションを行い，選んだテーマを深く研究します。

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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）
　数学コース・物理学コース・化学コース・情報数理学コース

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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。

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アプリケーションやシステムの開発・運用を通して人々の生活やビジネスの課題を解決する力を養います。

人々の暮らしの中にある困りごとに共感し、その困りごとをアプリや情報システムを活用して社会の課題を解決する力をポイントに置いて学びます。
社会や企業における情報技術の実践事例を交えつつ、企業や自治体と連携して、チームでアプリケーションの開発などに取り組むプロジェクト型授業を展開。

一人ひとりが自身の目標を目指して、モチベーション高く学び続けられる環境をつくり、実践力を磨いていきます。
はじめてプログラミングを学ぶといった場合でも安心して学べる段階的なカリキュラムを用意しています。

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ハードウェアとソフトウェアの技術を土台により良い社会に貢献するロボットの創造と活用を学びます。

プログラミングやデータ分析といったソフトウェアの分野だけでなく、ロボットなどの各種機器を実際につくりあげるハードウェアの分野を併せて学ぶことが特長です。
現場に足を運び、実物に触れて、体験的に学習する機会を大切にし、ロボット製作などを通じて、実際に手を動かしながら知識を定着させていきます。

またロボット製作の技術だけでなく、「ロボットをどのように社会や人の役に立てるか」を重視し、社会におけるロボット技術の活用方法や展開の仕方も学んでいきます。

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