科学の学士号

未来を形作り、宇宙がどのように構築されているかを理解したいですか？

私たちの宇宙の理解は、過去約100年間の基礎科学研究の進歩に基づいています。数学、物理学、化学、コンピューターサイエンスの中核となる科学分野も、すべての現代技術の基礎を築いています。科学の学際的な学士号プログラムでは、これらすべての科目でエキサイティングな基礎研究とアプリケーション開発の最先端に取り組むことができます。

プログラムは学際的な教育を提供します。最初の半年間、すべての学生は大学レベルの数学と基本的なプログラミングスキルの基礎を学びます。この後、彼らは、数学、コンピューター/データサイエンス、物理学、および化学で提供される2年生および3年生の大学レベルのコースを備えた専門研究トラックを選択できます。これらの学習トラックの1つで学習を深めるか、2つまたは3つのトラックの学習を組み合わせて、真に学際的な教育を受けることができます。

University of Helsinkiにある4つのキャンパスの1つであるクンプラキャンパスは、正確な自然科学の研究を行う北欧諸国で最大のセンターであり、コミュニティ意識の高いダイナミックな学習環境です。私たちは、さまざまな教授法を使用し、それらを継続的に開発することに力を注いでいます。学生として、あなたは研究グループや活発な学生組織に簡単に参加することができます。

なぜ科学の学士号プログラム？

宇宙とすべての現代技術に関する私たちの理解は、過去約100年にわたる科学研究の進歩に基づいています。コンピュータや携帯電話の操作は量子力学的原理に完全に依存しており、宇宙の物質の性質は素粒子物理学、天文学、宇宙論の研究によって明らかにされています。新しいエキサイティングな発見は絶えず行われ、私たちの未来に影響を与えます。たとえば、量子情報の研究と新しい材料の開発を組み合わせることで、量子コンピューティングへの扉が開かれようとしています。ビッグデータの人工知能による分析は、病気を治療する新しい方法につながります。

科学の学士号プログラムは、数学、物理学、化学、およびコンピューター/データサイエンスの刺激的な基礎研究とアプリケーション開発の最先端に取り組むことを可能にする学際的な教育を提供します。

科学の学士プログラムは180単位で構成され、承認された個人学習計画に従って3年間で修了できます。学位には以下が含まれます。

• 基本的な数学、基本的なコンピュータサイエンス、および統計学における必須の一般的な研究の15〜30クレジット。
• 仕事の生活に自分を向けるのに役立つ移転可能なスキルコースの15単位、および学部で研究された現代科学のトピックを紹介するグループワークコース。
• 語学学習の10単位、フィンランド語またはスウェーデン語の4単位のアカデミック英語と6単位の基礎コース（フィンランド語またはスウェーデン語で教えている高校の入学試験を受けた学生の場合、フィンランド語の3単位とスウェーデン語の3単位上級レベル）。
• 基礎および主題研究コースの60-105単位。
• 最終セミナー（4cr）と学士論文（6クレジット）の10単位。
• あなたの学習トラックと個人的な学習計画に従って、他のコースの35-50クレジット。

このプログラムには、BSc レベルで 6 単位の論文が含まれています。これは、科学的基準と参考文献に従って書かれたタイムリーな主題に関する短い (約 15 ～ 20 ページの) 文献研究です。

コースと指導

理学士号には、化学、コンピューターサイエンス、データサイエンス、数学、物理学の4つの研究コースがあります。学習の開始時に、好みに応じてこれらの学習トラックを選択できます。コースは、受講するコースを決定します。

化学

化学研究のコースでは、自然の理解と将来の社会における科学と新技術の役割に関連した、化学の基本概念と現代の実験方法についての教育を受けます。生物経済学、循環経済、新規エネルギー源、食料生産、きれいな水、空気、および化学の強力な知識を必要とするヘルスケアセットの課題。

共通の基礎および主題の学習（60 cr）の後、オプションの化学関連の修士課程プログラムのいずれかに向けて学習を開始するコースを選択できます。

• 化学および分子科学の修士課程、
• 材料研究の修士課程、
• 理論的および計算的方法の修士課程、または
• 大気科学の修士課程。

化学と数学、物理学、またはコンピュータ サイエンスを組み合わせることで、これらの分野の修士課程に進むこともできます。学士号を取得した後は、フィンランド国内または海外の他の大学の修士課程に応募することもできます。

コンピューターとデータサイエンス

コンピューターとデータサイエンスの学習コースの学生は、実践的な演習とプロジェクトを行い、コンピューターがどのように機能し、どのように効率的に使用できるかという基本的な考え方を研究することで、最新のソフトウェアを構築するスキルを身に付けます。また、人工知能と大量のデータの分析によって作成された新しい可能性についても紹介します。

数学の研究は、コンピュータ サイエンスのより高度な概念、特に学士レベルを超えるために必要な基礎です。コンピュータおよびデータサイエンスの学習コースを卒業した学生は、引き続き次の分野に進むことができます。

• コンピュータサイエンスの修士課程、または
• データサイエンスの修士プログラム。

数学と統計

数学学習トラックでは、数学自体が科学であることに重点を置いています。現代数学の主要な概念と手法の紹介に加え、正確に定義された概念とそれらの間に現れる特性と関係を研究し、数学の正確な世界のより広い視野を提供します。さらに、選択モジュールでは、統計モデリング、推論、計算の基礎を紹介します。この学習トラックは、数学と統計のより高いレベルの学習を継続するための強固な基盤を提供します。選択したオプションの学習に応じて、このトラックは学生を次のいずれかに導きます。

• 理論的設定内から、または理論的設定内から生じる研究上の疑問を伴う、純粋な数学または数学的統計の世界。
• 私たちの周りの物理世界など、他の分野で生じる疑問を解決するために数学および統計ツールが使用される応用数学または統計。

学習トラックでは、学習を継続するために必要な前提条件が提供されます。

• 数学と統計の修士課程。

コンピュータ サイエンスの学習を含めることで、学生は継続する資格も得られます。

• 生命科学情報学の修士課程、または
• データサイエンスの修士プログラム。

物理学や化学のコースを含めると、次のような学習が可能になります。

• 理論的および計算的方法の修士プログラム。

物理

物理学学習トラックでは、次のことが得られます。

• 現代物理学の古典力学および量子力学の基礎に関する教育
• この知識が宇宙の性質や新しいテクノロジーに関する現代の理解にどのように関係しているかについての見解。

共通の基礎および主題の学習（60 cr）の後、継続できる修士課程プログラムのいずれかに向けて学習を開始するコースを選択できます。

• 素粒子物理学および天体物理科学の修士課程、
• 材料研究の修士課程（ナノサイエンスと生物物理学を含む）および
• 理論的および計算的方法の修士プログラム。

物理学と数学の勉強を組み合わせることで、次のような方向に勉強を進めることもできます。

• 理論的および計算的方法の修士課程、

物理学と化学を組み合わせることで、

• 物理化学の修士課程、および

物理学とコンピューターサイエンスの研究を組み合わせることで、

• データサイエンスの修士課程。