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独自で開発した学習システムは、基礎から実践までステップアップ式のカリキュラムとなっており、生徒が1つの画面で迷うことなく学習を進めることが可能です。
現在、自宅にいながらプログラミング学習を体験できるプログラミング学習体験を実施しています。
プロから学べる機会ですので、ぜひ体験してみてください。
本記事ではプログラミングが学べる「東京工科大学」について紹介します。
東京工科大学の特徴からプログラミングを学べる学部/学科の特色など、公式HPをもとにまとめていますので、ぜひ大学選びの参考にしてください。
目次
東京工科大学について
東京工科大学は、1947年 学校法人片柳学園の前身「創美学園」を設立を発端とし、1986 年に「豊かな教養と高度の学術を教授、研究し、もって社会の繁栄に貢献できる豊かな人間性と創造的知性を備えた実践的指導的技術者の養成」を建学の理念として開学した大学です。
開学以来、この建学の理念のもと「実学主義教育」を基軸とした実践的な知識や技術の教育をとおして、社会や技術の変化に柔軟に対応できる“力”を教授し、社会に貢献する人材を輩出してきました。
大学には担任に相当する教員がいません。そこで東京工科大学では、初年度教育、学修の指導、学生生活の指導をしてくれるアドバイザー教員を設定し、3年次の前半までこの教員が学生の様々な相談に応じる制度を設けています。
特に、新入生に対する大学の学びの指導や支援に力を入れ、友人作りのための学生の交流会への参加などについてもサポートしています。
◇東京工科大学 2つのキャンパス
蒲田キャンパス
蒲田駅徒歩2分の都心型キャンパス。デザイン学部、医療保健学部を設置。
八王子キャンパス
広大なキャンパスには工学部、コンピュータサイエンス学部、メディア学部、応用生物学部を設置。
開放感あふれるセントラルプラザやフードコート、トレーニングルームのある体育館などが揃う。
◇プログラミングが学べる学部/学科 一覧
コンピュータサイエンス学部の特色・基本情報
- 学部キャンパス：八王子キャンパス
- 偏差値：コンピュータサイエンス学部 人工知能50.0（A日程）/先進情報50.0（A日程）
- 入試倍率：人工知能7.5倍（A日程） / 先進情報7.9 倍（A日程）※2020年度
- 学部学生数：コンピュータサイエンス 1390人（男1271:女119）※2020年4月時点
| 《昼夜》学科 | 年度 | 初年度 納入金額 | 入学金 | 授業料 | 施設費 | 実習費 | 諸会費 | 納入方法 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| コンピュータサイエンス学科 | 2021 | 1,569,300 | 250,000 | 1,296,000 | ― | ― | 23,300 | ２段 |
【東京工科大学 コンピュータサイエンス学部のポイント】
- 「人工知能専攻」と「先進情報専攻」の2専攻体制
- 基礎を網羅する「共通コア科目」と、実践的な「演習・実習」を軸に学修
- 技術系教員とアントレプレナー系教員からなる、独自の先進的教育体制
- 大学院との一体感ある学修・研究が行える、ハイレベルな学問環境を提供
東京工科大学は、情報教育の国際標準をベースにICT（情報通信技術）の幅広い基礎を学ぶ。
「共通コア科目」と、PBL（Project Based Learning）により価値創造を実践的に学ぶ「演習・実習」を柱に、エンジニアに必要な力を養います。
最先端のICT（情報通信技術）に精通した技術系教員と、技術のビジネスへの移転や起業の専門家であるアントレプレナー系教員による指導陣を構成。未来社会のイノベーションにつながる実学を学べます。
また、3 年次後期から所属する研究室の多くに大学院生が所属しており、学部生の段階から高度な研究に挑戦が可能です。
■コンピュータサイエンス学部〈コンピュータサイエンス学科 人工知能専攻〉
この専攻では、AIの基礎である「機械学習」、人と機械の関わりを考える「ヒューマンインタフェース／認知科学」、機械学習などにより社会を把握・分析する「データサイエンス」、そしてAIによる機械制御を扱う「ロボティクス」の4つの柱と、これらが社会とどのように関わっていくかを探求していきます。
以下の特徴のあるカリキュラムによって、プログラミングも駆使して最先端の知識を学んでいきます。
- AIに関する高度な知識と技術に加え、それらを幅広いビジネスに展開・活用する方法を学修
- 「機械学習」「ヒューマンインタフェース／認知科学」「データサイエンス」「ロボティクス」の4領域を探究
- AIシステム開発で主流となっている言語「Python」を使ったプログラミングの修得を1年次からスタート
■コンピュータサイエンス学部〈コンピュータサイエンス学科 先進情報専攻〉
この専攻では、先端ICT（情報通信技術）の中核をなす「IoT」「クラウド」「情報セキュリティ」の3分野を柱に位置づけ、これらを活用した価値あるシステムを主体的に開発・提案できる能力を、実践的カリキュラムを通じて修得。
高度な技術力を有するだけでなく、ICTの未来を先導していける、真に社会が求める技術者をめざします。
カリキュラムには以下の特徴があり、プログラミングも駆使し情報通信技術を中心に学んでいきます。
- 未来社会を基盤から支える先端ICT（情報通信技術）の知識・スキルを、幅広く網羅するカリキュラム
- ICT（情報通信技術）システムのプランニングやコンサルティングが行える、提案型のエンジニアを育成
- コンピュータ、ネットワーク、システムを中心に、興味あるテーマを選んで深く追究可能
■コンピュータサイエンス学部 卒業後の進路
コンピュータサイエンス学部の卒業後の進路は次のようになっています。
2020年3月卒業生の実績
就職率：96.3%
2019年度卒業者までの主な就職先
NECネッツエスアイ/NECフィールディング/NTTインフラネット/NTTデータ先端技術/NTTドコモ/NTT東日本/NTT-ME/京セラコミュニケーションシステム/協和エクシオ/gloops/警視庁/コナミデジタルエンタテインメント/コロプラ/サイバーエージェント/サイボウズ/山洋電気/GMOペパボ/シーティーシー・テクノロジー/JRAシステムサービス/JR東日本情報システム/ジュピターテレコム/Sky/住信SBIネット銀行/SUBARU/セイコーエプソン/セコム/セコムトラストシステムズ/ソニーネットワークコミュニケーションズ/ソフトバンク・テクノロジー/ソフトバンク/SOMPOシステムズ/都築電気/TDCソフト/テプコシステムズ/東芝情報システム/トランスコスモス/ドワンゴ/JR西日本/日興通信/ニッセイ情報テクノロジー/ニフティ/日本コムシス/パナソニックシステムデザイン/JR東日本/日立システムズエンジニアリングサービス/日立産業制御ソリューションズ/日立情報通信エンジニアリング/日野自動車/富士ソフト/富士通/富士通ソーシアルサイエンスラボラトリ/マイナビ/三越伊勢丹システムソリューションズ/三菱電機ビジネスシステム/三菱UFJトラストシステム/ヤフー/ヤマトシステム/LINE/楽天/リコーITソリューションズ ほか
情報通信業界で広く活躍している卒業生が多いようです。
メディア学部の特色・基本情報
- 学部キャンパス：八王子キャンパス
- 偏差値：メディア学部 メディア学科 47.5(A日程)
- 入試倍率：メディア学科11.6(A日程) ※2020年度
- 学部学生数：メディア1276人 ※2020年5月時点
| 《昼夜》学科 | 年度 | 初年度 納入金額 | 入学金 | 授業料 | 施設費 | 実習費 | 諸会費 | 納入方法 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| メディア学科 | 2021 | 1,569,300 | 250,000 | 1,296,000 | ― | ― | 23,300 | ２段 |
【東京工科大学 メディア学部のポイント】
- 学ぶ内容も学び方も幅広く選択可能
- 最新のテーマで多様な研究を展開
- 学生一人ひとりに合ったサポートを用意
メディア学部は、日本で最初に誕生し、現在もメディアを体系的に学べる学部として数少ない存在です。
多彩なメディア基礎技術、ICTスキルを確実に修得したうえで専門性を高めていく革新的な教育・研究を展開することにより、21世紀の未来や社会にさまざまな形で貢献できる、創造性豊かな人材を育てます。
メディア学部の教育の大きな特長は、多様な分野・要素からなるメディア学を幅広く学べる点にあります。
1・2年次はコースに分かれず、豊富な専門科目から興味に応じた科目を自由度高く選択可能です。
徐々に自分の方向性を決めて、3年次の夏に、コンテンツコース、技術コース、社会コースから所属コースを決定し、同時に研究室の配属も決めます。
いずれの分野に進んでもICT（情報通信技術）の素養を身につけることができます。
メディア学部は、多様性あるカリキュラムと同様に、研究の内容も幅広いメディア学領域に渡っています。
研究室の数は約30を数え、そのいずれもがメディア分野の最先端を行くテーマに取り組んでいます。
入学から卒業まで、一人ひとりに合った万全のサポートを行う本学の「ベストケア」の方針に基づき、メディア学部でも学生生活や学習、就職に関するきめ細やかな指導と支援を実施しています。
例えば、1年次から全学生に担当教員がつき、ホームルームのような「フレッシャーズゼミ」での指導などを担当するアドバイザー制度はその一つです。
■メディア学部〈メディアコンテンツコース〉
【東京工科大学 メディア学部メディアコンテンツコースのポイント】
- 最新のコンテンツ制作の理論・技術を活用してメディアコンテンツを創造する力を修得
- 映像コンテンツやインタラクティブコンテンツの制作・デザイン、サウンドデザインなどの領域を学修
メディアコンテンツコースでは、コンテンツ制作の表現技術を学びます。ゲーム、アニメーション、映像、音楽、Webなどのコンテンツを制作するために必要な知識や技術を修得し、メディア社会の最前線で活躍する、魅力的なコンテンツや表現手法を創り出す能力を身につけた人材を育成します。
メディアコンテンツコースの独自科目
・ディジタル映像表現論
映像制作技術の基本的な原理とディジタル映像表現のさまざまな技法を、講義と実習課題の制作を通して実践的に学び、映像コンテンツ制作に必要となる知識とスキルを身につけます。
・ゲーム制作技術論
ゲームコンテンツ開発の工程やゲーム関連業界の動向について理解するとともに、ゲームデザイナー、グラフィックデザイナー、プログラマーなどが用いる技術を、実例を見ながら学びます。
・その他のメディア専門演習テーマ
CGアニメーション/ゲームプロデューシング /映像デザイン /プロダクトデザイン /ビジュアルコミュニケーション /コンピュータビジュアリゼーション /作曲演習 ほか
■メディア学部〈メディア技術コース〉
【東京工科大学 メディア学部メディア技術コースのポイント】
- メディアの新しい仕組みや技術を創造し、それらを活用する環境を提供する能力を修得
- ヒューマンインタフェース、イメージメディア、コミュニケーション、音声音響メディアなどの領域を学修
メディア技術コースでは、豊かで便利な社会の実現に貢献するメディア技術を学びます。アプリケーション、音響、音声対話、ゲームデバイスなどに関する幅広い知識と技術を修得し、視聴覚情報処理に関する高度な理論と技術を駆使して、多彩なビジネス分野で活躍できる創造力豊かな人材を育成します。
メディア技術コースの独自科目
・3次元コンピュータグラフィックス論
3次元コンピュータグラフィックスの理論のうち、レンダリング技術を中心として、3次元モデルをリアルに表現する手法を学修。一部の項目に関しては、プログラムの実装などついても解説します。
・音声音響メディア処理論
音声音響信号の分析、音声認識、音・音声合成、音響機器や電気音響の基礎と応用を学修。信号処理ソフトを用いてビブラート音を作成するなど、体験を通して知識を身につけます。
・その他のメディア専門演習テーマ
サウンド・プログラミング /リアルタイム3DCGプログラミング /コミュニケーション・アナリシス技法 /イメージメディアプログラミング /ネットワーク構築 /健康メディアと地域メディアの企画開発 ほか
■メディア学部 卒業後の進路
メディア学部の卒業後の進路は次のようになっています。
2020年3月卒業生の実績
就職率 93.1％
2019年度卒業者までの主な就職先
アオイスタジオ/アソビモ/あとらす二十一/イーブックイニシアティブジャパン/IMAGICALab./インターネットイニシアティブ/映像センター/NHKメディアテクノロジー/NTTデータ・フィナンシャルコア/オー・エル・エム/オムニバス・ジャパン/KADOKAWA/カプコン/ぐるなび/コナミデジタルエンタテインメント/コロプラ/サイバー・コミュニケーションズ/サクシード/サンライズ/GMOメディア/ジェー・シー・スタッフ/JVCケンウッド・エンジニアリング/ジェットスタジオ/四季/ジャパネットメディアクリエーション/スクウェア・エニック/StudioGOONEYS/スタジオコロリド/セガゲームス/セガホールディングス/セガ・インタラクティブ/宣伝会議/ソニー・ミュージックエンタテインメント/ソフトバンク・テクノロジー/大和証券/大和ハウス工業/DNPデジタルソリューションズ/DTS/TYOテクニカルランチ/東映/東映アニメーション/東芝/東通/凸版印刷/日テレITプロデュース/日テレ・テクニカル・リソーシズ/ヌーベルバーグ/ネットワンシステムズ/パイオニア/東日本旅客鉄道/日立ICTビジネスサービス/日立ソリューションズ・クリエイト/ピラミッドフィルム/フォーミュレーションI・T・S/フロム・ソフトウェア/マッドハウス/メディア22世紀/USEN/LINE/レコチョク/レベルファイブ/ロボットほか
音響・映像・ゲームを始めとする情報通信業界で活躍する卒業生が多いようです。
プログラミングを学ぶなら「東京工科大学」をチェックしよう！
本記事ではプログラミングが学べる大学として「東京工科大学」の学部/学科を紹介しましたが、いかがでしたか？
自分の学びたい分野、なりたい職業、学費や偏差値など、大学選びで考えるべきポイントはいくつもあります。
自分なりの判断基準と優先度を決めて、なんとなくではなく、しっかりと向き合いましょう！
この記事が後悔のない大学選択のお力になれたら幸いです。
︎東京工科大学HP︎大学の選び方について詳しく知りたい︎今すぐプログラミング学習をはじめるなら
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