2025年度 · 学科全体
32人・割合は未算出
公式一覧の人数です。卒業・修了者総数の記載がないため、割合は表示していません。
学生の就職先 2023〜2025年度（掲載ページ・外部サイト） ↗
大学基本情報2025・状況別卒業者数（30-1）（Excel・外部サイト） ↗
調査時点：調査基準日の記載なし · 資料確認：2026/09/25
11人・割合は未算出
公式一覧の人数です。卒業・修了者総数の記載がないため、割合は表示していません。
学生の就職先 2023〜2025年度（掲載ページ・外部サイト） ↗
大学基本情報2025・状況別卒業者数（30-1）（Excel・外部サイト） ↗
調査時点：調査基準日の記載なし · 資料確認：2026/09/25
情報学部 自然情報学科・2025年度卒業
公式一覧から最大10件を抜粋しています。企業・団体ごとの人数は公表されていません。
公式一覧から10件を抜粋しています。企業・団体名だけで配属先の職種は分かりません。
学生の就職先 2023〜2025年度（掲載ページ・外部サイト） ↗現在の紹介内容と、進路の対象年度は別に扱います。
各学科には、専門を深める二つの学習区分（教育系）があります。基礎を広く学んだ後、関心のある系の専門へ進みます。系が異なっても、学科共通の科目や他系に関わる学びがあります。
緑・✓：掲載している分野 / 白黒・−：このサイトでは未確認
学べる分野は、シラバス・履修資料・研究指導などの大学の公式案内をもとに設定しています。内容は年度によって変わるほか、掲載していない分野も授業や研究で扱っている場合があります。詳しくは大学の公式案内を確認してください。
線は所属・共有の関係を示します。選択の時期や条件は、下の各経路の説明と公式資料で確認してください。
数学の理論を使って、自然・社会・人工物のデータを分析する方法を学びます。数理科学、論理、最適化、量子情報を軸に、数理情報学の講義と演習で、問題を数式に表して解く力を深めます。
1・2年次に情報学の基礎を幅広く学び、3年次から専門を深めます。希望する系への配属方法と履修に必要な単位は、入学年度の履修・配属案内で確認してください。
大学案内で示された学年の流れです。系配属の希望調整、定員・成績等の条件は、希望する年度の配属案内で確認してください。
履修経路の公式資料を確認（PDF・外部サイト） ↗2026年度の教育案内を参照しています。公式の教育案内（掲載ページ・外部サイト） ↗履修資料・対象年度を確認（PDF・外部サイト） ↗
多数の要素が関わる現象を、モデルとコンピュータによるシミュレーションで調べます。複雑系理論、計算科学、物質・生命の情報、データサイエンスを扱い、複雑システム系演習や計算情報学・物質情報学の科目で分析と実践を結びつけます。
1・2年次に情報学の基礎を幅広く学び、3年次から専門を深めます。希望する系への配属方法と履修に必要な単位は、入学年度の履修・配属案内で確認してください。
大学案内で示された学年の流れです。系配属の希望調整、定員・成績等の条件は、希望する年度の配属案内で確認してください。
履修経路の公式資料を確認（PDF・外部サイト） ↗2026年度の教育案内を参照しています。公式の教育案内（掲載ページ・外部サイト） ↗履修資料・対象年度を確認（PDF・外部サイト） ↗
出願先や履修条件は、希望する入学年度の最新の募集要項・履修資料で確認してください。
