5年後の医療の 中心になる

2023年度新設学科

バイオデータサイエンス学科(2023年4月新設学科)

  • 4年制
  • 昼間
  • 男女

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「生命科学分野」「情報科学分野」2つの専門領域において、それぞれの知識・技術を4年間でしっかり身につけます。

活躍場所
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
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

目指せる職業

理想の未来は1つじゃない!

バイオテクノロジー × データサイエンス

専門学校初!!

両方学べる最先端の学科

バイオデータサイエンス学科ではバイオテクノロジーとデータサイエンス両方学ぶから、
医療・バイオ・美容・ITなど自分の興味・関心に合わせて、卒業後、いろいろな未来を選択することができます!

お仕事・分野のことを動画でチェック!

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?!

君の5年後はこれだ!

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?

目指せる職業・分野

4年間じっくり学びながら、なりたい職業を決められる!!

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。

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。

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。

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◎

BIO DATA SCIENTIST VOICE

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

延 優 先生

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。

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。

学科の特徴

2つの分野を
4年間でじっくり学ぶ

授業や設備は
業界屈指の研究者が監修

大学同等資格の
高度専門士が取得できる

バイオデータ
サイエンス学科

3POINTS

バイオテクノロジーとデータサイエンスを4年間で基礎からじっくり学ぶ

POINT

バイオテクノロジー(生命科学)とデータサイエンス(情報科学)、2つの領域を知る人材は、未来のヘルスケア医療の発展に必要不可欠。これからの医療現場や研究、技術開発で活躍できる、最先端の知識や技術を4年間のカリキュラムで基礎からじっくり身につけます。

4年間の流れ

バイオテクノロジーとデータサイエンス両方ってむずかしそう...
プログラミングとかやったことない...

東京医薬なら大丈夫

基礎から学ぶ

分野ごとを繋げた学びで
「わかる!」「できる!」が増えていく!

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

バイオテクノロジー分野の授業

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。

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。

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。

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。

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。

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。

さらに・・・
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!

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

授業や設備は業界きっての研究者が監修

POINT

東京大学、国立の研究所、日本バイオインフォマティクス学会といった第一線で活躍している研究者の方が、設備やカリキュラムを監修。現場が必要としているスキルを最新の環境で学べます。

カリキュラムを監修している先生紹介

千葉大学未来医療教育研究機構 特任教授
菅野 純夫 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
岩崎 渉 先生

国立遺伝学研究所 情報研究系 ゲノム進化研究室 先端ゲノミクス推進センター副所長 教授
黒川 顕 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

大学同等資格の高度専門士が取得できる

POINT

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。

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。
「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。

資格取得・活躍の場所

取得可能な資格・検定

  • 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

カリキュラム

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 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・演習
  • 座学
  • 資格・検定対策

実習授業の紹介

ゲノム解析実習

実験から得られたデータを、さまざまなデータベースを活用して解析する授業です

プログラミング応用Ⅰ

Pythonを通して,様々なプログラミングの作法や方法論を学びます。Pythonの言語機能やライブラリの仕組みを理解し、最終的にはPythonプログラミングを行えるようになることを目指します。

データサイエンス演習Ⅰ

ビッグデータ時代におけるデータの収集方法および管理方法から始め,実践的なデータの解析作業を行います。

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と技術

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
  • 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
  • 医学概論
  • 薬理学
  • 生理学
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
  • 遺伝子工学
  • 遺伝子工学実習
  • 細胞培養実習

情報科学分野(データサイエンス)

ITの基礎知識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(Python、R)
統計学
  • 数学基礎
  • 統計学のための数学
  • 統計学
機械学習
  • 機械学習

バイオデータ
サイエンス

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

解析
  • ゲノム解析実習(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

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