数理情報学

工場の生産、列車の運行計画など現実の様々な問題を数理情報と捉え、数理モデルを作り最適な答を見つける数理計画法など~情報数学という応用数学

数理ファイナンス   待ち行列   オペレーションズ・リサーチ   離散数学   グラフ理論

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研究をリードする大学

大学詳細

京都大学

工学部 情報学科 数理工学コース
【 主な研究者 】
山下信雄

東京大学

工学部 計数工学科 数理情報工学コース
【 主な研究者 】
岩田覚

東京工業大学

情報理工学院 数理・計算科学系
【 主な研究者 】
福田光浩 三好直人

東京理科大学

理学部第一部 応用数学科
【 主な研究者 】
矢部博

奈良先端科学技術大学院大学

先端科学技術研究科 先端科学技術専攻
【 主な研究者 】
笠原正治

広島大学

情報科学部 情報科学科 インフォマティクスコース
【 主な研究者 】
岡村寛之
情報科学部 情報科学科 データサイエンスコース
【 主な研究者 】
向谷博明

中央大学

理工学部 情報工学科
【 主な研究者 】
高松瑞代

南山大学

理工学部 システム数理学科
【 主な研究者 】
福嶋雅夫

活躍する研究者

学問をもっと深く知るために

[計算機システム]
「ざっくり」計算でコンピュータ回路の負担軽減!

多和田雅師 先生
早稲田大学 基幹理工学部 情報通信学科

興味がわいたら

リスク・リテラシーが身につく統計的思考法

ゲルト・ギーゲレンツァー

DNA鑑定、乳ガンやエイズの診断などにおいて、統計や確率がいかに間違った使われ方をしているか。身の回りにある統計数値を、統計的思考で見てみたらどうなるかという視点で書かれている。また、「ベイズの定理」による確率の計算が、病気の検査結果や法廷における証拠の解釈にいかに有用であるかを説明している箇所もある。統計科学ではメジャーだが、一般には全く知られていない「ベイズ推定法」を扱っている点がこの本の異色さで、わかりやすく書かれているので面白く読める。 (吉田利子:訳/ハヤカワ文庫)


データサイエンティスト養成読本 プロになるためのデータ分析力が身につく!

佐藤洋行

今、注目のデータサイエンティストは、どのよう仕事をするのか。データサイエティストに求められるスキルや能力の多様さと面白さを知ることができる。用いられるデータ解析手法やソフトウエアの簡単な紹介もあり、本書で、全体的な内容を押さえてから、興味に応じてより専門的な本を読むこともよいだろう。 (原田博植、里洋平、和田計也、早川敦士、倉橋一成、下田倫大、大成浩子、奥野晃裕、中川帝人、長岡裕己、中原誠/技術評論社)


統計学が最強の学問である データ社会を生き抜くための武器と教養

西内啓

ランダムとは何なのか。統計学では、データがランダムに変動するという概念が重要であるが、実験を行う際のランダムさの重要性が詳しく、わかりやすく解説されている。一例として、統計学者・フィッシャーの「ミルクティーにおけるミルクが先か紅茶が先か」問題を紹介。ランダム化による実験が必要としている。詳しくは本書で。 (ダイヤモンド社)


人工知能と人間

長尾真

コンピュータに知能を持たせるとはどのようなことなのか。著者の長尾先生は元京都大学総長、情報処理学会会長などを務めた、日本を代表する情報工学者。自然言語処理、パターン認識などの第一人者が、人工知能についての課題を解説する。哲学にまで触れている。 (岩波新書)


関連する学問

50 統計、オペレーションリサーチ、高性能計算系
統計科学
ソフトコンピューティング
高性能計算
計算科学
11 数学(解析、代数、幾何、複雑系、離散数学等)
数学解析
解析学基礎
代数学
幾何学
数学基礎・応用数学

本コーナーは、中高生と、大学での学問・研究活動との間の橋渡しになれるよう、制作・運営されています。

「学べる大学は?」の「研究をリードする大学」で紹介する大学は、科学研究費の採択件数が多い大学です。( →詳しくはこちら )

各先生の所属など、掲載されている大学(学部・学科ほか)の名称は、2020年1月段階の調べによります。実際の進路選択等に際しては、各大学のHP等で改めてご確認ください。

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