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東京科学大学の掲載学科・大学院 · 大学院(修士・博士前期)

情報理工学院数理・計算科学系

系全体

卒業・修了後の進路

2024年度 · 系全体

参考:東京科学大学 情報理工学院全体・修士課程

情報理工学院数理・計算科学系単独の実績は未確認のため、所属組織全体の数値を掲載しています。

進学(進学先の課程は未確認)

19人

系・コース単独ではなく、所属する情報理工学院全体の数値です。 原資料の「進学」人数です。博士課程以外への進学を含む可能性があります。

出典・補足

大学基本情報2025・状況別卒業者数(30-1)(Excel・外部サイト) ↗

数理・計算科学系 将来の進路(掲載ページ・外部サイト) ↗

東京科学大学 情報理工学院数理・計算科学系 公式案内(掲載ページ・外部サイト) ↗

調査時点:2025/05/01(共通調査の卒業時回答例外あり) · 資料確認:2026/09/16

参考:東京科学大学 情報理工学院全体・修士課程

情報理工学院数理・計算科学系単独の実績は未確認のため、所属組織全体の数値を掲載しています。

就職(進学との両立を含む)

74.8%

119人 / 159人の修了者

系・コース単独ではなく、所属する情報理工学院全体の数値です。

出典・補足

大学基本情報2025 職業別就職者数・産業別就職者数(Excel・外部サイト) ↗就職119人

大学基本情報2025・状況別卒業者数(30-1)(Excel・外部サイト) ↗卒業・修了159人

数理・計算科学系 将来の進路(掲載ページ・外部サイト) ↗

東京科学大学 情報理工学院数理・計算科学系 公式案内(掲載ページ・外部サイト) ↗

調査時点:2025/05/01(共通調査の卒業時回答例外あり) · 資料確認:2026/09/16

進路の数字を比較するときに見るポイント
  • 割合だけでなく、何人のうち何人かを確かめます。
  • 年度と対象をそろえます。コースと学科全体は分けて読みます。
  • 空欄は0人を意味しません。数値の差だけで教育の優劣は決まりません。
使い方の中で、読み方を詳しく見る →

参考:関連する就職先情報

数理・計算科学コースの担当教員が指導した学生・対象年度の記載なし

修士・博士等の学位別や指導当時の所属別には分かれていません。現在のコースの修了者だけの一覧ではありません。

年度・学位別の実績とは分けた参考情報です。社名は資料の表記に沿っています。

アクセンチュア(人数不明)
アビームコンサルティング(人数不明)
NTTデータ(人数不明)
キヤノン(人数不明)
スクウェア・エニックス(人数不明)
ソニー(人数不明)
ソフトバンク(人数不明)
任天堂(人数不明)
野村総合研究所(人数不明)
日立製作所(人数不明)

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。

東京科学大学 数理・計算科学コース(掲載ページ・外部サイト) ↗

参考:関連する就職先情報

知能情報コースの担当教員が指導した学生・対象年度の記載なし

修士・博士等の学位別や指導当時の所属別には分かれていません。現在のコースの修了者だけの一覧ではありません。

年度・学位別の実績とは分けた参考情報です。社名は資料の表記に沿っています。

アクセンチュア(人数不明)
アップルジャパン(人数不明)
NTTデータ(人数不明)
Google(人数不明)
ソニー(人数不明)
トヨタ自動車(人数不明)
日本IBM(人数不明)
任天堂(人数不明)
野村総合研究所(人数不明)
富士通(人数不明)

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。

東京科学大学 知能情報コース※(掲載ページ・外部サイト) ↗

参考:関連する就職先情報

数理・計算科学コース(大学院)の担当教員が輩出した学生・対象年度の記載なし

修士・博士別や指導当時の所属別には分かれていません。現在のコースの修了者だけの一覧ではありません。

系の公式サイトが、大学院へ進んだ後の参考として紹介する一覧です。

あいおいニッセイ同和損保(人数不明)
アイ・システム(人数不明)
ACCESS(人数不明)
アクセンチュア(人数不明)
アビームコンサルティング(人数不明)
AZAPA(人数不明)
インテリジェントシステムズ(人数不明)
SMBC日興証券(人数不明)
エフ・アイ・ティ(人数不明)
NTTデータ(人数不明)

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。

数理・計算科学系 将来の進路(掲載ページ・外部サイト) ↗

学べる分野と履修経路

現在の紹介内容と、進路の対象年度は別に扱います。

東京科学大学では、学部段階と大学院段階の教育をまとめた組織を「学院」、その中で専門を分けた単位を「系」と呼びます。数理・計算科学系から進める2コース。知能情報コースは情報工学系と同じ教育単位です。

この対象で学べる分野

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。

所属組織の全コース
情報理工学院数理・計算科学系

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。

数理・計算科学コース

説明を閉じる

数理科学と計算機科学を組み合わせ、問題をモデル化して解く方法を研究します。数学的な理論に加え、ソフトウェアや計算機による実現も扱い、専門科目と研究室での指導を通じて修士論文へつなげます。

所属する系でコースを選択し、そのコースを担当する指導教員のもとで学びます。指導教員と相談して授業と研究をどう進めるかの計画を立て、専門科目や、指導教員のもとで研究を進める講究科目等を履修します。

  1. 所属する系と数理・計算科学コースを確認
  2. コース担当の指導教員と相談し、授業・研究の計画を立てる
  3. 専門科目と、指導教員のもとで進める研究(講究科目)に取り組む
  4. 修士論文の審査へ

入学時に指導教員が定まり、受講する科目の登録にも指導教員の承認が必要です。出願時の系・コース・希望教員の記入方法は、入学時期の募集要項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) ↗

このコースで扱う専門分野

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) ↗

知能情報コース

説明を閉じる

数理的なモデルと計算の理論を基礎に、人工知能の仕組みや問題解決への応用を研究します。専門科目と指導教員のもとでの研究を組み合わせ、数理と情報の両面から課題に取り組みます。

所属する系でコースを選択し、そのコースを担当する指導教員のもとで学びます。指導教員と相談して授業と研究をどう進めるかの計画を立て、専門科目や、指導教員のもとで研究を進める講究科目等を履修します。

  1. 所属する系と知能情報コースを確認
  2. コース担当の指導教員と相談し、授業・研究の計画を立てる
  3. 専門科目と、指導教員のもとで進める研究(講究科目)に取り組む
  4. 修士論文の審査へ

入学時に指導教員が定まり、受講する科目の登録にも指導教員の承認が必要です。出願時の系・コース・希望教員の記入方法は、入学時期の募集要項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) ↗

このコースで扱う専門分野

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) ↗

大学の公式ページ

大学の公式案内を開く(掲載ページ・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。

tojihub · 分野解説記事

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