遺伝子情報を
データサイエンスで読み解き、
新しいミライをつくる

BiodataScience バイオデータ
サイエンス学科

2023年度新設学科

4年制 | 昼間 | 男女

PCが好き
最先端に
興味がある
生物・科学が
好き
論理的思考
アイデア
が豊富

学びの先にあるアナタの未来を見てみよう！

進む未来は自由自在!
バイオテクノロジー×データサイエンスを在学中に学び、
自分が何が得意で何が好きか4年間でじっくり見極めることができるから、1番自分に合った将来を見つけられます。

活動場所: 製薬会社

研究機関

医療機器メーカー

IT企業

健康食品関連企業

　etc
目指す資格: バイオインフォマティクス技術者認定試験

中級バイオ技術者認定試験

ITパスポート（国家資格）

基本情報技術者（国家資格）

統計検定

＼まずはみてみよう／
3分でわかる！
東京医薬看護の
バイオデータサイエンス学科

PICK UP!ピックアップ

学科ナビ

バイオデータ
サイエンスとは
- バイオデータサイエンスで
  できる未来
- 分野のことを動画でチェック
カリキュラム
学科の特徴
資格・就職
- 資格取得について
- 就職実績について
キャンパスライフ
- 主要施設
オープンキャンパス
- 説明会・体験メニュー

学科
ナビ

バイオデータ
サイエンスで
できる未来 ABOUT BIO DATA SCIENCE

「バイオデータサイエンス」は、
バイオの知識とデータサイエンスで
まだ解明されていない「遺伝子」を解析し、
生命のメカニズムを明らかにする
新しい領域。

バイオデータサイエンスの力で
世界はどう変わり、未来はどうなるのでしょうか。
ここから、あなたが導くかもしれない
未来を覗いてみよう！

世界的に大流行している感性症の
「薬を開発！」

未知のウイルスを発生前に予測し対策が可能に

バイオデータサイエンスが進化すると...どのように異変株が出現するかを予測できるようになります。流行前に、出現が予測されるウイルスのワクチンや治療薬を準備できるため、未知のウイルスを恐れなくてよくなる未来が訪れるのです！

続きを読む
データサイエンスで「がん予防」
できる！？

遺伝子情報からがんになる前の細胞を発見し発病を防ぐ

バイオデータサイエンスを活用すれば...がん細胞の遺伝子異変が起こる順番や発病までの時間、その経緯がわかるようになります。そのデータから、遺伝子異変を予防する薬が開発できるかもしれません。また、個人個人にあった生活習慣や予防方法が確率され、がんにかかりにくい未来が訪れるでしょう。

続きを読む

アニメーションでわかりやすい！
お仕事・分野のことを
動画でチェック！

01

バイオテクノロジーとデータサイエンスの融合で世界が救える？！
02

君の5年後はこれだ！
03

データサイエンスを医療に活用する「バイオデータサイエンス」って？

データサイエンティストとは

遺伝子や統計学・数学・AI(人工知能)・情報工学・データ分析など様々な分野の手伝いデータから価値を見つけ問題解決に役立てるスペシャリストです。このビックデータが溢れる新時代を象徴する職業として注目を集めています。

医療の未来を創る
バイオデータサイエンスに
求められるスキル・知識とは？

バイオデータサイエンスを仕事にすると膨大な遺伝子データなどを扱います。遺伝子データを理解するためには生物学や遺伝子工学、医学会論などの勉強が必要になります。また、データを比較したり必要なデータを探したり、データを取り扱うためにはプリグラミングや統計学、数学などの勉強も必要になります。これらのバイオデクノロジーとデータサイエンスの勉強、両方合わせてできる技術者が求められています。

カリキュラム CURRICULUM

4年間じっくり学びながら、
なりたい職業を決められる！！目指せる職業・
分野

バイオデータサイエンティスト

病気・治療・研究結果などあらゆるデータを収集し解析して企業や病院の課題や問題を解決するお仕事です。
バイオテクニシャン

薬に使用する物質を見つけるための研究をしたり、薬の安全性を確かめるためのテストを行ったりするお仕事です。
システムエンジニア

クライアントへのヒアリングを通じて要求に最適な仕様のシステム開発をおこなうお仕事です。
大学院進学

高度専門士の学位が得られるから、さらに学びを深めたい！という人は大学院への進学も可能◎

例えば
こんな授業!

分子生物学

生物や細胞の中にある情報の流れと制御について学びます。
遺伝子工学実習

ゲノム解析の基礎となる、プラミスドの精製、形質転換、PCR、シークエンス反応などの実験を行います。
プログラミング基礎Ⅰ

プログラム作成の基本となる動作手順のフローチャート（疑似コード）を作成し、簡単なプログラムを書けるようになります。

1週間の時間割（例）

	MON	TUE	WED	THU	FRI
19:10〜 10:40	データサイエンス演習I	プログラミング応用I	ゲノム解析実習	生化学実習	遺伝子工学Ⅱ
210:50〜 12:20	データサイエンス演習I	プログラミング応用I			キャリアデザインⅡ
313:10〜 14:40	統計検定対策	生理学			統計検定対策
414:50〜 16:20	機械学習I	生化学

実習
座学
資格・検定対策

2つの学習分野

各分野の学びが繋がり、知識・技術が身につく!

バイオテクノロジー
（生命科学分野）

バイオテクノロジーの基礎知識と技術
バイオテクノロジー
■医学概論

■生化学

■薬理学

■微生物学

■生理学

■応用実習

■生物学

■生化学実習

■科学

■遺伝子工学

■分子微生物

■遺伝子工学実習

■科学実習

■細胞培養実習
データサイエンス
（情報科学分野）

ITの基礎知識とプログラミングを学ぶ
統計学

■数学基礎

■統計学基礎

■統計学
機械学習

■機械学習

■データサイエンス概論

■データサイエンス演習

■卒業研究
プログラミング

■コンピュータ(Word,Excel,powerpoint)

■プログラミング(Python)

バイオテクノロジー×データサイエンス2つの分野を活用してできること
バイオデータサイエンス

解析：ゲノム解析実習
（次世代シーケンス）

生命科学と情報科学の知識を用い、様々な情報の処理・解析手法を身につける

ブログ

ブログをもっと見る

学科の特徴 FEATURES

FEATURES01

まずは知識を０から１に！
「ゼロイチプログラム」
があるから安心

少人数制授業で基礎から丁寧に教えてもらえるから、入学前は知識がゼロでも大丈夫！さらに座学と実習がリンクした授業でわかりやすく、確実に知識と技術を積み上げていきます。
ゼロからでも大丈夫！
先生が一人ひとりをサポート
先生たちが連携してそれぞれの授業を計画・実践していくため、各分野の学びが繋がり、効率的にわかりやすく知識・技術が身につく。

担任制

アクティブラーニング形式で学生と教員が一体となって授業を実施

高校と同じように時間割があり、効率的に学べる

毎授業でのコマシラバス配布や、小テストの実施でポイントを理解
- バイオテクノロジー分野の授業
  - 分子生物学
    
    生命現象を分子レベルで解明し、これから学ぶバイオテクノロジーの基本的な分野について学びます。生物や細胞の中にある情報の流れと制御について学びます。
  - 薬理学
    
    細胞・組織・器官系の機能や薬がからだの中でどのように作用しているか、生命現象がどうして起こるのか、そのメカニズムを学びます。
  - 医学概論
    
    バイオ分野で活躍するデータサイエンティストとして知っていなければならない人体の構造と機能、健康を維持するために必要な知識や考え方について学びます。
  - 科学実習
    
    身近な生物を用い、動物・菌の基本構造やその機能を実際に観察したり、器具・機器の名称と用途やスムーズに実験を行うための実験の方法、流れなどを学びます。
- データサイエンス分野の授業
  - データサイエンス概論
    
    データサイエンスがどのように生命科学、現代社会で活用されているのかを理解します。
  - 統計学
    
    解析結果の分析、実験（測定）データの整理解析に不可欠な統計学の基礎を学び、実践的に活用できるようにし、そこから情報を正しく読み取る手法を身につけます。
  - プログラミング基礎（Python）
    
    データサイエンスに必要なプログラミングの基礎をPython言語を通して修得します。データ構造、制御構造、オブジェクト指向等、プログラミング言語の基礎概念について学びます。
バイオデータ
サイエンス学科在校生
波木さん

入学後は、生物、化学、数学などの理系科目の復習から学びがスタート。
さまざまな専門分野の先生方が丁寧に指導してくれるので、授業はわかりやすく、徐々にわかることやできることが増えていることを実感しています！
FEATURE02

DBTLシステムで学ぶから
「わかる」「できる」に
つながる

大学に比べて約2.7倍の実習時間、 1年6ヶ月のインターンシップ期間が用意されています。4年間の学びを通して、実践力を身に付けます。
4年間流れ

洗練されたカリキュラム＋3年次からのインターンシップでさらに学びが深まる！
- Design
  
  各領域の基礎力をしっかり高める（設計）
  
  1年次
- Build
  
  自分の専門性を見出す（構築）
  
  2年次
- Test
  
  応用力・専門性を深め自分の学習を評価する
  
  3年次
- Learn
  
  卒業研究 (インターンシップ) を行うことで自分の専門性をさらに深めていく（結果の学習）
  
  4年次
- 強み.1
  
  分野ごとをつなげた学びで
  「わかる！」「できる！」が
  増えていく！
- 強み.2
  
  4年間の効率化された学習STEPで
  バイオ分野の知識を持った
  「データサイエンティスト」に！
大学卒業と同等の称号
高度専門士取得って？

「高度専門士」は専門学校で4年間の教育課程を経た高度な知識・技術を持つ人材に与えられる称号です。

卒業時には、高度な知識・技術を持つ人材に与えられる「高度専門士」の称号が付与されます。大学卒業と同等の資格であるため就職に有利となるほか、大学院への進学も可能に。卒業後の選択肢が広がります。
FEATURE03

1年半の卒業研究（インターンシップ）で
高度な技術力・実践力を習得！

業界の第一線で活躍されている先生の授業＋3年次からの卒業研究（インターンシップ）で、業界のトレンドをいち早くゲット。大学や国立の研究所など豊富なインターン先での実際の業務に携わることで、学校だけでは身につけられない専門的な経験と自信が得られます。
1年6ヶ月の
インターンシップ期間で
実践力を身に付ける

●未発表の研究プロジェクトに参加できる　
●就職活動で活かせる技術·マナーが身につく
1年次

2年次

3年次

4年次

学内での専門的授業
生物・プログラミング・医学 etc.

学外
インターシップ
主なインターン先
- 理化学研究所
- 国立成育医寮研究センター
- 国立国際医療研究センター
- 東京都医学総合研究所
- 東京慈恵会医科大学
- 東京大学大学院農学生命科学研究科
- 東京大学医科学研究所
- 東京大学分子細抱生物学研究所
- 国立医薬品食品衛生研究所
- 慶應義塾大学医学部
- 早稲田大学人間科学学術院
- 順天堂大学医学部
- 東京理科大学生命医科学研究所など
滋慶学園グループの実績
カリキュラムの監修は
業界で活躍している先生方
- 菅野純夫先生
  
  千葉大学未来医療教育研究機構特任教授
- 岩崎渉先生
  
  東京大学大学院新領域創成科学研究科先端生命科学専攻教授
- 黒川顕先生
  
  国立遺伝学研究所副所長教授
- 延優先生
  
  国立研究開発法人産業技術総合研究所 - 主任研究員
延優先生

バイオデータサイエンスを使って、まだ誰も解明したことのない生命の能力や歴史を見つけましょう

遺伝子には機能や歴史が暗号化された記録されていますが、それを解読してしまえば、誰も見たことのない情報が山ほど手に入る可能性があります。まるで未開拓の古代遺跡に潜り込んでいるかのようで、バイオデータサイエンスを仕事にしてよかったなと日々感じています。

より良い未来への近道は遺伝子情報の利活用を軸にした医療や技術開発にあると思い、その実現に少しでも役に立てたらと思っています。

遺伝子とプログラミングはそれぞれ全生命・全世界共通の「言語」、そこから引き出せる・応用できる可能性・情報は無限大です。これを上手く利用し、自分が目指したい生き方にあった職を見つけて欲しいです。

学歴
カールトン大学で生物学・地質学を学び学士号を取得。
イリノイ大学で土木環境工学の学士号・修士号を取得。
2017年より国立研究開発法人産業技術総合研究所の研究員として所属。
現在は主任研究員を務める。

もっと見る

バイオデータ
サイエンス学科在校生
中嶋さん

新設されたばかりの学科なので、1期生の自分たちで素晴らしい学科にしようという意気込みがあり、先生方の熱意も感じます！この分野を学べる学校はまだ少ないので、医療とデータ、どちらにも興味がある人、専門性が高い分野を学びたい人にはおすすめです！
活躍する
バイオデータサイエンティスト
- バイオロジーデータ解析のプロ
  
  東京大学大学院　新領域創生科学研究科　
  メディカル情報生命専攻　久世さん
  
  バイオロジー（生き物）のデータ解析を専門に行っています。
  生き物の体は遺伝子などで構成されていますが、この遺伝子が生き物の設計図などと言われているんです。その数は、数百億とも言われていますが、その膨大な遺伝子情報を取得し、コンピュータで解析しています。
  もともと生物を専門に学んでいたことがきっかけで、研究に携わるようになりましたが、その中で、PCでプログラム各部の専門職として働けると知り、魅力を感じたこがこの仕事を選んだきっかけです。自分のやった研究が１０年２０年後の医療の現場に役立つ日がくると思うととても嬉しいですね。
  この分野はまだ歴史が浅く、今まさにものすごい勢いで進歩している分野になります。刺激的でとても面白いですし、医療をはじめとする様々な分野で貢献できる職業なので、とても魅力的だと思います。将来みなさんと一緒に働けることを楽しみにしています。
  
  インタビューを見る
- 機械を使ってDNAやRNAを解析
  
  東京大学大学院　新領域創生科学研究科　
  メディカル情報生命専攻　関森さん
  
  次世代シーケンサーを活用して、色々な解析を行っています。
  次世代シーケンサーとは、がんなどの病気や生物学な要因を調べるために、D N AやR N Aの配列を調べる機械のことです。
  そのままだと、ただの文字列が出てくるのですが、それを目にみえるようにする作業を行っています。そして出てきたデータから何がわかるのか？を考えたり、おかしなデータが出てきた時には、その要因を調べたりしています。
  技術の進歩によって、世の中の情報・データ量は膨大になっています。この仕事はその膨大なデータをコンピュータを使って、人々が目に見えるかたちにしたり、扱いやすいかたちにすることで、新しい発見の手助けができる仕事です。
  私は、出産・子育ての関係で10年くらい仕事を離れていました。それでも今同じように現場に戻ってこられたのは、プログラミングの知識があったからです。
  これからの世の中に多方面で長く活躍できる仕事だと思います。ぜひ一緒に頑張りましょう。
  
  インタビューを見る
- バイオデータサイエンスを用いた遺伝子研究を推進
  
  トヨタ紡織株式会社　新価値創造センター　
  新領域開拓部　河合さん