山形大学

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理学部

技術革新の原動力となる理学の専門的素養を身に付ける。

  • データサイエンスを含む理系科目を俯瞰的に学べる理学部では、技術革新が加速する現代社会で求められる「確固たる基礎学力」と「柔軟な実践力」を兼備した理系人材を養成できる教育プログラムを設置しています。
  • 自身の興味・関心・キャリアパスに合わせて個別最適化された時間割を選択できるよう、3つの履修プログラムと6つのコースカリキュラムを自由に選択できるようにしています。
  • 研究力・国際力・組織運営力など、自身の興味・関心・キャリアパスに合わせて伸ばしたい実践力を高めることができる各種サポートプログラムも実施しています。

教育の特色

  • データサイエンスを含む理学全分野を俯瞰した専門教育
  • 理系人材としてのキャリア教育の実施
  • 興味・関心・進路に応じて選べるカリキュラムやサポートプログラム
  • 地域型から世界型まで幅広い研究力が支える実践的な研究教育体制

理学部 学科等と学べる主な分野

理学部理学科コースカリキュラム 学べる主な内容
数学

集合と位相、微分積分、代数学、解析学、確率論、
幾何学、数理統計学、数学文献購読、数学特講
物理学

力学、電磁気学、量子力学、熱・統計力学、
放射線物理学、現代天文学入門、物性物理学、
素粒子原子核入門、連続体力学
化学

無機化学、分析化学、物理化学、有機化学、
生物化学、無機化学実験、生物化学実験、
有機化学実験、化学特講
生物学

細胞生物学、遺伝学、系統分類学、植物生理学、
動物生理学、臨海実習、生態学、発生生物学、
進化学
地球科学 地球史科学、地球物質科学、固体地球科学、
物質循環科学、地球史科学演習、野外演習、
固体地球科学演習、地球科学特講
データサイエンス

情報数学、計算科学、情報科学、
データ構造とアルゴリズム、
応用力学シミュレーション、組合せ論、
データ解析、多変量解析、データサイエンス特講

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