学校法人滋慶学園 東京医薬看護専門学校

東京医薬看護専門学校

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解析する力が未来を創る！
データサイエンティスト 学びの先にあるアナタの「未来」を見てみよう！

光効果 バイオデータサイエンス学科誕生
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データサイエンティストとは？

パソコンに向かってやりとりをする学生たち

データサイエンティストとは、アルゴリズムや統計に代表されるデータを分析して意思決定を行ったり、意思決定者をサポートしたりする人物です。

近年ではあらゆる業種でビッグデータが活用され、マーケティングなどに役立てられています。
データを読み解いてビジネスに活かすスペシャリストであるデータサイエンティストは、新時代を象徴する職業といえるでしょう。

  • STEP1

    課題の
    「調査」

    まずは、企業や病院が抱える課題や今解決したい問題は何か、どんなデータが必要か確認します。

  • STEP2

    データの
    「収集」

    解析に必要なデータを収集。WEB上で世界中からデータを集めるケースもあります。

  • STEP3

    様々な角度から
    「分析」

    新たに集めたデータと、企業や病院からのデータを組み合わせて様々な角度から解析します。

  • STEP4

    得られた結果を
    「報告」

    解析によって得られた結果を企業や病院に伝わるよう分かりやすくプレゼンテーションします。

パソコンに熱中する人のイメージアイコン

こんな方におすすめ！

  • PCのアイコン

    プログラミング
    PCが好き！

  • 基板模様のアイコン

    新しい技術
    が好き！

  • データベースのアイコン

    「データベース」
    「ビッグデータ」
    を扱いたい

  • AIのイメージアイコン

    「AI・人工知能」
    に興味がある

データサイエンティストは、情報の収集と分析が得意な方や論理的に思考できる方におすすめの職業です。
企業が活用できるデータの種類はさまざまで、目的や課題の中身に応じて収集・分析が必要なデータの種類が異なります。 そのため、企業が活用すべきデータの種類を論理的に導き出し、根気強く収集・分析できる人物には、データサイエンティストとしての素質が備わっています。

データサイエンティストの‘今’

ビッグデータの時代、
日常は「データ」でできている

以前は、テレビCMなどから情報を得て購入する物を決めることが一般的でした。 しかし現在は、インターネットを使って情報を検索し、良い商品を見つける時代へと進化しています。
この変化で生じたのが消費者の価値観の多様化です。精度の高いマーケティングを実施するためには、消費者のニーズをより細かく分析しなくてはいけません。
このようにデータの重要性が増した結果、データ分析に長けた人材の価値が高まっています。

  • ソーシャルメディアのアイコン

    ソーシャル
    メディア    DATA

    ソーシャルメディアにおいて参加者が書き込むプロフィール、コメント等

  • マルチメディアのアイコン

    マルチメディアDATA

    ウェブ上の配信サイト等において提供等される音声、動画等

  • ウェブサイトのアイコン

    ウェブサイトDATA

    ECサイトやブログ等において蓄積等される購入履歴、ブログエントリー等

  • カスタマーのアイコン

    カスタマーDATA

    CRMシステムにおいて管理等されるDM等販促データ、会員カードデータ等

  • ビッグ
    データ

  • センサーのアイコン

    センサーDATA

    GPS、ICカードやRFID等において検知等される位置、乗車履歴、温度、加速度等

  • オフィスのアイコン

    オフィスDATA

    オフィスのPC等において作成 等されるオフィス文書、Eメー ル等

  • ログのアイコン

    ログDATA

    ウェブサーバ等において自動 的に生成等されるアクセスロ グ、エラーログ等

  • オペレーションのアイコン

    オペレーションDATA

    販売管理等の業務システム において生成等されるPOS データ、取引明細データ等

総務省　情報通信審議会ICT基本戦略ボード「ビッグデータの活用に関するアドホックグループの検討状況」資料内
「ビッグデータを構成する各種データ（例）」をもとに作成

データサイエンティストの
‘将来性’は？

データサイエンティストは将来性が豊かな職業です。
ビッグデータはIT業界だけでなく、インフラや自動車、健康医療などあらゆる分野で活用されており、データサイエンティストはあらゆる業種から求められています。
また、今後さらなる発展が見込まれているAIとの関わりも深いため、データサイエンティストの価値はさらに高まっていくでしょう。

  • 1

    高まる業界諸需要

    さまざまな分野からも活躍が期待されているデータ分析関連人材は年々増加しています。
    今後もさらに需要が見込まれるため、人材が不足しているといえます。

    国内のデータ分析関連人材

    125,600人

    (2022年度予測)

    研究する人々のイラスト

  • 2

    需要があるので高収入！

    お金が増えるグラフのイラスト

    年収は、需要があるため
    平均よりも高く、
    トップサイエンティストだと
    1,000万円を超える人も！

  • 3

    将来性があって安心！

    研究者のイラスト

    データサイエンティストは、様々な分野で注目されている職業です。
    その中でも医療・バイオ分野は今後も必ずデータが増え続けるため、より将来性のある分野と言えます。

  • 4

    時代に合った働き方

    先生

    バイオデータサイエンティストの仕事は基本的にコンピュータワーク。 実験施設が必要な実験系の職とは異なり、リモートワーク・在宅勤務が容易なので、結婚、子育てといった生活環境の変化により柔軟に対応できるメリットもあります。

    東京医薬看護専門学校 教員 笈川先生

    いろいろな働き方をする人のイラスト

職業の幅広い選択肢。
これからも拡がり続ける活躍の場

さまざまな業界でデータ化が進む中、
データサイエンティストを求める声は
今も高まりを続けています。

データサイエンティストの
主な活躍の場
  • CHECKのアイコン
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今後、医療現場、製薬企業、
ヘルスケア産業、研究機関、大学など、
バイオ分野に関わる業界においても活躍の場は
今後さらに拡がっていくでしょう。

これから求められるのは

バイオ分野の知識を持った

データサイエンティスト

バイオデータサイエンティストとは？

動画で分かる！
バイオデータサイエンティスト

  • Youtube動画

    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？！

  • Youtube動画

    君の5年後はこれだ！

  • Youtube動画

    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？

Youtube動画

×

Youtube動画

×

Youtube動画

×

バイオデータサイエンティストのイメージ画像 バイオデータサイエンティストのイメージ画像 バイオデータサイエンティストのイメージ画像

  • ウイルスの研究やワクチンの
    開発をする

    バイオテクニシャン

  • データ解析のスペシャリスト

    データサイエンティスト

    • 医療・くすりの業界にある、
    あらゆるデータを収集し解析して
    企業や病院の課題や
    問題を解決する専門家！

    バイオデータ
    サイエンティスト

  1. 業界が求める「生命科学分野」×「情報分野」2つの領域を横断する専門人材

    膨大な診療情報のビッグデータ解析、がんゲノム医療におけるデータ解析、AIシステムの構築やネットワーク解析によるAI創薬など、現代では様々な研究開発が行われています。ですが、これらのデータや技術を駆使できる人材、つまり「データサイエンティスト」が不足しているのが現状です。近年バイオ分野においては、ビッグデータやAIシステムなどを実践的に扱うことができる「生命科学分野」と「情報分野」2つの専門知識を有するデータサイエンティストの人材育成が急務となっています。

  2. 先進医療の発展を支える次代のデータサイエンティスト

    生命科学における様々な課題への取り組みには、情報科学の広範囲な知識と応用力が求められます。ですが、生命科学と情報科学の双方の研究者にとって、お互いの分野の理解は大変難しいことです。
    データサイエンティストは、そうした両分野における研究技術を経験・理解しながら、それらを統合する能力で問題を解決し、研究者たちのサポートを行うことができる、重要な役割を担う仕事となります。

医療世界の
“ニューノーマル”とは？

新型コロナウイルス感染症の流行以来、医療の世界は変わってきていますが
決して暗い未来が待っている わけではありません。
情報技術の発展によるICT化の加速は、医療を確実にアップデートさせています。
ここでは少しだけ近未来の医療や病院の様子をご紹介します。

医療は「治療」から
「予知・予防、個別化医療」へ

BIOTECHNOLOGY × PROGRAMMING

※高度専門士取得

東京医薬看護専門学校

バイオデータ
サイエンス学科

昼間部／4年制

バイオ分野の知識を持ち、
医療業界で活躍するデータサイエンティストを目指す

※高度専門士取得とは
通常、専門学校を卒業した人に与えられるのは「専門士」ですが、「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。「高度専門士」を有する事で、就職にはもちろん、大学院への進学も可能となります。

4年間で基礎からじっくり学ぶ

「3つの専門領域」

「生命科学分野」「情報科学分野」「バイオインフォマティクス」。バイオ分野で活躍できるデータサイエンティストに必要不可欠な3つの専門領域において、それぞれの知識・技術を4年間のカリキュラムでしっかりと身につけます。

本学独自の特徴的な3つの学び

データサイエンスと他の分野を
体系立てた授業

“座学”と“実習”が繋がるたのしい学びと、業界の最先端がつまった新しい学び

バイオ情報処理系の大学

それぞれの授業を担当する先生が、
独自で授業をするため実践や応用が難しい

東京医薬看護専門学校

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

  • オンライン授業とアクティブラーニング
    を活用した授業
  • 産学連携（インターンシップ）での
    最先端技術を体験

3つの学習分野

生命科学分野（バイオ） バイオテクノロジーの
基礎知識（座学）と技術（実習）
生物/化学
  • ・生物学
  • ・化学
  • ・分子生物学
  • ・基礎実習（生物・化学）
  • ・生化学
  • ・微生物学
  • ・応用実習
  • ・生化学実習
生理/医学
  • ・生物学
  • ・化学
  • ・分子生物学
  • ・基礎実習（生物・化学）
  • ・生化学
  • ・微生物学
  • ・応用実習
  • ・生化学実習
バイオテクノロジー
  • ・生物学
  • ・化学
  • ・分子生物学
  • ・基礎実習 （生物・化学）
  • ・生化学
  • ・微生物学
  • ・応用実習
  • ・生化学実習
情報科学分野（データサイエンス） ITの基礎知識（資格試験）と
プログラミングを学ぶ
プログラミング
  • ・コンピュータ（Word、Excel、Power point）
  • ・プログラミング Ⅰ～Ⅴ
  • ・Python
統計学
  • ・数学基礎
  • ・統計学のための数学
  • ・統計学Ⅱ（統計検定対策）
  • ・統計学Ⅲ（データサイエンス　基礎検定対策）
  • ・データサイエンス　検定対策　（統計学ⅣⅤ）
機械学習
  • ・機械学習ⅠⅡ
バイオインフォマティクス 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
解析
  • ・ゲノム解析実習 ・遺伝子工学 （次世代シーケンス）
データ処理
  • ・データサイエンス概論
  • ・データサイエンス演習
  • ・卒業研究

4年間のカリキュラム

知識を持っている方も、
これから身につけていく方も安心。
生徒一人ひとりの進捗度、学習ペースを把握しながら進める充実のカリキュラム。

取得できる
資格
  • ITパスポート（国家資格）
  • データサイエンス基礎検定
  • 統計検定
  • バイオインフォマティクス技術者認定
  • 基本情報技術者（国家資格）

東京医薬は就職率100%！
学生一人ひとりの希望の就職を
実現します。

  • 就職希望者
    就職率

    100%

    卒業生のうち就職希望者は359人、この全員が就職しています。

  • 第一専門職
    就職率

    100%

    学んだ技術や資格を生かして就職した割合です。就職者の359人全員が学んだ技術や資格を生かして就職しています。

  • 求人倍率

    70.7倍

    学校に送られてくる全ての募集求人は学生一人あたりに対して70件と非常に豊富です。

  • 求人人数

    15,545人

    医療分野の求人人数は年々増加しています。求人件数で、2,618件、15,545人分の求人を業界からいただいています。

就職サポートをもっと詳しく

“バイオデータサイエンス学科”を
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