インターネットの普及で、世界中のデータにアクセスできるようになったり、スマートフォンやSNSの普及によって情報収集の範囲が広がったりした影響で、社会のさまざまな業種で、膨大なデータを収集して正しく解釈できるデータサイエンスの知識を持った人物が必要とされています。
それは、研究機関や一般企業などのバイオサイエンスに関わる場所でも同様です。
バイオサイエンスの分野では、実験や研究によって得られたデータや医療データなど、たくさんのデータが蓄積されていますが、取り扱うデータの専門性が高いため、バイオサイエンスの知識がない人物では理解が難しく、人材が不足しています。
両方の知識を持ったバイオデータサイエンティストが増えることによって、さまざまな産業が抱える課題の解決が期待されています。
バイオサイエンス
データサイエンス
バイオサイエンスなど
医薬品や化粧品開発を取り巻く環境は日々変化しています。ヒトの生命の「設計図」と言われる、ヒトゲノムの解析結果が公表され、多様な生物種の遺伝情報も急速に解明されることで、さまざまな病気の原因や発病の過程がより深くわかるようになりました。それに伴い、現在では、ゲノムを含む生命情報と臨床現場で収集された医療データを活用した、より効果の高い、個々の患者に合わせた薬の開発が期待されています。化粧品開発の分野においても、AI顔分析機能を用いた新たな取り組みを行うなど、ビッグデータの活用が進んでいます。
医薬品は、長い年月をかけ、多くのプロセスを経て世に出ています。医薬品開発における基盤技術もビッグデータやAIによってより進化し、多様化しています。この講義では、医薬品の研究開発プロセスと、創薬を支える基礎から最先端までの技術を学びます。
抗がん剤を作用させた細胞を使った電子顕微鏡操作技術を学び、大量の画像データを取得します。得られた画像データから3D微細膜構造のモデル化までを行うことで、バーチャルな世界と出会うきっかけとなる新しいコンテンツづくりを学びます。
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バイオサイエンスの実験を通してデータの収集や加工をする知識やスキルを身につけつつ、自分自身が得た実験データを使ってデータ分析を行うことで、データの活用方法をより実践的に学ぶことができます。
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データサイエンスとバイオサイエンスの実習は1年生から開始。１～３年で合計900時間もの他大学では例を見ない実践量と高度な内容で、社会で生かせる技術力を段階的に身につけます。
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社会に出た時に必要な知識は多岐にわたります。バイオデータサイエンス学科では、データサイエンスやバイオサイエンスに関連する分野の学びも選択科目や必修科目で設けているので、幅広い将来の選択肢を持つことができます。
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長浜バイオ大学は教員や先輩との距離感が近いことも魅力。入学前教育や学習支援センターでの学びのサポート、先輩からの履修登録や学生生活のサポートなど、手厚いフォロー体制を設けています。
COLUMN
バイオサイエンス分野とデータサイエンス分野の知識は密接に関わりがあり、開学当初から長浜バイオ大学では全学科でデータサイエンスの基礎知識を学ぶ授業を必修で設置しています。
バイオデータサイエンス学科では、それに加えてデータサイエンスの専門知識を強化し、社会から求められる実験・研究データを分析して解決に導ける人材育成を目指し、文科省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」認定制度にも申請を予定しています。
取得できる情報系資格例
