現在の偏差値からでも千葉大学情報・データサイエンス学部に合格
オーダーメイドの千葉大学情報・データサイエンス学部対策講座

情報・データサイエンス学部の個別試験攻略

数学・理科・英語が各300点相当の三本柱

• 2027年度前期日程は、数学300点、理科300点、英語300点の合計900点です。3教科群の配点が完全に均等なので、数学だけを得点源にするのではなく、理科と英語を含めた3本すべてを安定させる必要があります。
• 一方、理科300点の内訳は物理200点・化学100点です。そのため、科目単位では数学300点、英語300点に続いて物理200点の影響が大きく、数学と物理を数理系の主要得点源として仕上げることが重要です。

数学300点は情報・データサイエンス学部の中核

• 数学は数学Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・A・B・Cまでを課し、数学Cではベクトルに加えて平面上の曲線と複素数平面も範囲です。学部が入学者に「情報・データサイエンスの基盤である数学の高い能力」を求めているため、理系数学全体を高い精度で運用できることが合格対策の中心になります。
• 入学後は微積分、線形代数、確率・統計、機械学習、アルゴリズムなどへ学習が発展します。公式暗記ではなく、問題の条件を変数・関数・確率・図形としてモデル化し、論理的に解答へ進む学習を優先します。

物理200点は理科の中心として優先度が高い

• 物理と化学は両方必須ですが、物理200点・化学100点なので、理科対策ではまず物理を重点科目とします。力学・電磁気を中心に、熱・波動・原子まで高校物理全体を標準問題以上の水準へ引き上げます。
• 情報工学では電気電子、信号処理、通信、計算機工学などとも接続するため、物理公式を単独で暗記するのではなく、現象をモデル化して数式で表現する力を鍛えることが有効です。

化学100点も捨てずに短時間で回収する

• 化学は100点で物理より配点が小さいものの、個別試験900点の約11％を占めます。化学を大きな苦手科目として残すのではなく、理論化学の標準計算、無機化学の反応、有機化学の構造・反応を短時間で処理できるようにします。
• 数学・物理の難問へ学習時間を集中させすぎると、化学の基本問題で取りこぼしやすくなります。化学では高難度問題を追う前に、教科書から標準レベルの問題で高い正答率を作ることを優先します。

英語300点は数学と同じ配点で軽視できない

• 英語も300点で数学と完全な同配点です。情報・データサイエンス分野では最新技術や研究成果を英語で扱う機会が多いため、長文から論点・根拠・因果関係を短時間で抽出する力を主要な得点源にします。
• 科学・技術だけでなく、社会、医療、環境、人間行動など幅広い英文を読みます。データサイエンスが多様な分野へ応用される学部であるため、未知のテーマでも本文中の説明から理解できる読解力が重要です。

数理力と幅広い応用力を両立させる

• 情報・データサイエンス学部は、数学の高い能力だけでなく、応用先となる他の科目にも興味を持つ学生を求めています。そのため、数学だけを突出させる学習ではなく、物理・化学・英語も「未知の情報を分析して結論を出す」という共通の思考方法で学びます。
• 仕上げでは各科目を配点換算して得点率を比較します。数学・英語で安定した得点を作り、次に200点の物理を伸ばし、化学100点の基本問題を落とさない順序で弱点を修正することが有効です。

千葉大学情報・データサイエンス学部 入試科目別受験対策・勉強法

• 英語
• 数学
• 物理
• 化学

千葉大学情報・データサイエンス学部合格に必要な勉強時間はどれくらい？

千葉大学情報・データサイエンス学部に合格するために必要な受験勉強時間は、2000〜3000時間が目安です。
共通テスト7科目、二次試験（個別学力試験）2科目を想定した場合、2500時間が学習時間の目安です。
千葉大学情報・データサイエンス学部合格のためには、少なくとも高2の夏休みからの受験勉強開始が必須です。いつから始めるか気になっている高校生は、今から千葉大学情報・データサイエンス学部に向けて受験勉強をスタートしましょう。

高1から受験勉強を始める場合の勉強時間は、平日1時間、休日2〜3時間が目安です。長期休暇も宿題とは別に1日1〜2時間の勉強時間を確保できるとベストです。
高1の8月から受験勉強を開始したとして、3月までの8ヶ月間で約350時間の勉強時間になります。

高2の受験勉強時間の目安は、平日2〜3時間、休日4〜5時間です。長期休暇は3〜5時間程度は勉強時間を確保しましょう。
この勉強時間で進めると、1年間で約1000時間です。

高3の受験勉強時間の目安は、平日3〜4時間、休日6時間です。長期休暇は課題の量にもよりますが、5時間の勉強時間が目安です。
この学習時間で受験勉強を進めていくと、二次試験までで1500時間です。
高2から受験番協を始める場合は、休日や余裕がある日に少し多めに学習時間を確保して受験勉強を進めていきましょう。

もっとも、受験科目や科目数、開始時期、学校の課題や授業内容、学習への取り組み方により、目安時間以上に学習時間を確保しないといけない場合もあります。千葉大学情報・データサイエンス学部合格のためには、普段の授業対策に加えて、上記の勉強時間を目安に受験勉強を進めてみてください。

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千葉大学情報・データサイエンス学部に合格するには、千葉大学情報・データサイエンス学部の入試科目に対して苦手科目・苦手分野で合格ボーダーライン以上得点を取れるように、入試傾向や現在の自分自身の成績や学力を踏まえて戦略的に勉強に取り組まなければなりません。 しかし、千葉大学情報・データサイエンス学部合格に向けて予備校や塾に行くにしても予備校代や塾代が高いだけでなく、講座ごとの申し込みになる為、合わないと思ってもすぐに辞める事が出来ない所が多いようです。

じゅけラボ予備校ではあなたが千葉大学情報・データサイエンス学部に合格する為の受験対策講座をどの予備校・塾よりも安い費用で提供しているだけでなく、毎月の月謝制で合わない場合はすぐに辞める事もできるので、安心して千葉大学情報・データサイエンス学部受験勉強に取り組む事が出来ます。

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千葉大学情報・データサイエンス学部受験対策で学習管理塾を選ぶなら、じゅけラボ予備校という選択肢

千葉大学情報・データサイエンス学部受験では、ただ授業を受けるだけではなく、受験方式・現在の学力・使う科目に合わせて、何をどの順番で進めるかを管理することが重要です。

情報・データサイエンス学部は受験方式によって必要な科目や配点が変わるので、得意不得意に応じて学習の優先順位を整理して進めることが大切です。

じゅけラボ予備校は、千葉大学情報・データサイエンス学部合格に向けて、受験生一人ひとりの学力・受験方式・受験科目に合わせたオーダーメイドの学習計画を作成し、日々の学習内容を管理する学習管理塾です。

千葉大学の入試傾向を踏まえながら、情報・データサイエンス学部受験に向けて今の自分に必要な対策を明確にして進められるため、「何を勉強すればいいかわからない」「計画通りに進まない」といった悩みを減らしやすいのが特長です。全科目合計で月額18,480円で千葉大学情報・データサイエンス学部に必要な受験対策を進めやすいのも、じゅけラボ予備校の強みです。

また、千葉大学情報・データサイエンス学部対策に必要な科目を整理しながら学べるため、科目ごとの優先順位を決めやすく、独学や一般的な集団授業では進めにくい受験対策にも対応しやすくなります。千葉大学情報・データサイエンス学部向けの学習管理塾を探している方にとって、じゅけラボ予備校は千葉大学情報・データサイエンス学部に特化した学習管理と受験対策を低価格で両立しやすい有力な選択肢のひとつです。

千葉大学情報・データサイエンス学部合格を目指す受験生のあなたへ。 千葉大学情報・データサイエンス学部では全学部で様々な入試方式や日程が設けられており、学部、入試方式、日程によって受験科目が異なります。

千葉大学情報・データサイエンス学部対策カリキュラムのポイント

じゅけラボでは、以下の３つのポイントに着目して、千葉大学情報・データサイエンス学部の2027年度（令和9年度）入試を受験する方が合格する為に必要な、偏差値偏差値55～60のレベルに達するための受験対策カリキュラム・学習計画を提供しています。

• ポイント1自分の学力レベルに適した勉強
• ポイント2最適な学習プランと正しい勉強法
• ポイント3千葉大学情報・データサイエンス学部に合格するために必要な対策

実は、多くの受験生が現状の自分の学力レベルを把握できておらず、自分の学力レベルより高いレベルや赤本などの過去問から受験勉強を始める傾向にあります。参考書や解説集、演習問題の選び方でもそうです。千葉大学情報・データサイエンス学部の受験では中学～高校の基礎固めが重要です。千葉大学情報・データサイエンス学部に合格する方法とは、テクニックではなく、自身の実力に適切なレベルから順に千葉大学情報・データサイエンス学部に合格するために必要な学習内容を、正しい勉強法で効率よくスピーディーに進めることが必要です。

じゅけラボでは、千葉大学情報・データサイエンス学部の入試問題はどんな傾向があり、どんな対策が必要なのかを考慮したカリキュラム・学習計画に加え、効率よく受験勉強を進めるための勉強方法を用意しています。まずは学力テストであなたの現状の学力レベルを把握してレベルに合ったカリキュラムを作成し、千葉大学情報・データサイエンス学部の2027年度入試に合格するために必要な学習計画と正しい勉強方法を提供します。

また、じゅけラボのカリキュラムは、塾や予備校に通っている生徒でも塾や予備校の勉強の邪魔をすることなく取り組むことが可能です。また、正しい勉強方法が具体的に示してあるので、塾なしで家で勉強する場合にも最適です。

あなたにピッタリ合った「千葉大学情報・データサイエンス学部対策のオーダーメイドカリキュラム」から得られる成果とは？

• 学習計画を自分で立てなくていいから勉強する事だけに集中できるようになります
• 千葉大学情報・データサイエンス学部に合格する為の最短ルートで、無駄なく学習できるようになる
• 毎日「何を、どのぐらい」勉強すればいいのか考える必要がなくなります
• 千葉大学情報・データサイエンス学部に合格する為に足りていない弱点部分を克服できます
• 自分に合ったカリキュラムだから、途中で挫折せずに学習計画通りに勉強を進める事ができます
• 今、千葉大学情報・データサイエンス学部の合格ラインに達していなくても合格できる学力を身につける事ができます

カリキュラムや料金について
お気軽にご相談ください

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受付時間：10:00～22:00

千葉大学情報・データサイエンス学部の総合型選抜入試対策も万全

千葉大学の総合型選抜入試（旧AO入試）対策講座もご用意しております。千葉大学に合わせた徹底的なサポートを提供します。学力試験対策はもちろん、志望理由書の作成から面接対策、小論文、英語外部検定試験対策まで、千葉大学が求める「入学させたい学生」として評価されるためのポイントを押さえたノウハウを指導します。

千葉大学情報・データサイエンス学部総合型選抜入試の主な対策内容

じゅけラボでは、千葉大学情報・データサイエンス学部の選考基準に対応した総合型選抜入試対策のオーダーメイドの学習プランを提供し、合格に必要なスキルを確実に習得していただけます。

千葉大学情報・データサイエンス学部の入試日程

千葉大学情報・データサイエンス学部の入試日程

一般選抜 前期日程

出願期間	2027年（令和9年）1月25日（月）～2月3日（水）
試験日	2027年（令和9年）2月25日（木）
合格発表	2027年（令和9年）3月9日（火）
備考	第1段階選抜結果発表：2027年（令和9年）2月10日（水）。

一般選抜 後期日程

出願期間	2027年（令和9年）1月25日（月）～2月3日（水）
試験日	個別学力検査を課さない
合格発表	2027年（令和9年）3月22日（月・祝）
備考	後期日程は個別学力検査を課さない（大学入学共通テスト等で判定）。第1段階選抜結果発表：2027年（令和9年）2月17日（水）。

千葉大学情報・データサイエンス学部の受験情報

千葉大学情報・データサイエンス学部の入試方式

一般選抜 前期日程（2027年度）

年度：2027年度入学者選抜

入試科目・配点

区分	科目	配点	備考
大学入学共通テスト	国語、地理歴史・公民1科目、数学2科目、理科2科目、外国語、情報	475点	6教科8科目。国語100点、地理歴史・公民50点、数学100点、理科100点、外国語100点、情報25点。理科は物理50点、化学50点です。
個別学力検査等	数学、理科、外国語	900点	数学300点、物理200点、化学100点、外国語300点。数学Cは「ベクトル」及び「平面上の曲線と複素平面」を出題範囲とします。
外国語検定試験	本学が指定する外国語検定試験	加点あり	英語コミュニケーションⅠ・Ⅱ・Ⅲの得点に、満点を上限として所定の点数を加点できる場合があります。
合計	大学入学共通テスト＋個別学力検査等	1375点	後期日程は実施しません。

募集人員・入試結果

• 募集人員：70名（2027年度）
• 志願者数：346（2026年度入試結果）
• 受験者数：316（2026年度入試結果）
• 合格者数：89（2026年度入試結果）
• 倍率（受験者数÷合格者数）：3.6（2026年度入試結果）

学校推薦型選抜（一般枠／2027年度）

年度：2027年度千葉大学情報・データサイエンス学部学校推薦型選抜学生募集要項

入試科目・配点

区分	科目	配点	備考
一般枠 第1次選抜	調査書、志望理由書、推薦書等、口頭試問を含む面接	—	提出書類と面接により総合判定します。面接ではコミュニケーション能力、学習意欲、情報・データサイエンス分野への適性、潜在的能力等を評価します。
大学入学共通テスト	数学Ⅰ・数学A、数学Ⅱ・数学B・数学C、物理、化学、外国語、情報Ⅰ	650点	数学各100点、物理100点、化学100点、外国語200点、情報50点。指定教科・科目の総得点が概ね70%に達した者を最終合格者とします。
外国語検定試験	本学が指定する外国語検定試験	加点あり	大学入学共通テストの外国語英語を受験した者の得点に、満点を上限として所定の点数を加点できる場合があります。

募集人員・入試結果

• 募集人員：15名（2027年度）
• 志願者数：75（一般枠・女子枠合計、2026年度入試結果）
• 受験者数：73（一般枠・女子枠合計、2026年度入試結果）
• 合格者数：21（一般枠・女子枠合計、2026年度入試結果）
• 倍率（受験者数÷合格者数）：3.5（一般枠・女子枠合計、2026年度入試結果）

要確認：2026年度の学校推薦型選抜結果は一般枠・女子枠別の志願者数・受験者数・合格者数が公式に確認できませんでした。

学校推薦型選抜（女子枠／2027年度）

年度：2027年度千葉大学情報・データサイエンス学部学校推薦型選抜学生募集要項

入試科目・配点

区分	科目	配点	備考
女子枠 第1次選抜	調査書、志望理由書、推薦書等、口頭試問を含む面接	—	女子枠は、学校推薦型選抜の出願資格を満たす女子を対象とします。一般枠との併願はできません。
大学入学共通テスト	数学Ⅰ・数学A、数学Ⅱ・数学B・数学C、物理、化学、外国語、情報Ⅰ	650点	数学各100点、物理100点、化学100点、外国語200点、情報50点。指定教科・科目の総得点が概ね70%に達した者を最終合格者とします。
外国語検定試験	本学が指定する外国語検定試験	加点あり	女性の視点から社会課題やビジネス課題を設定し、データサイエンスを応用する人材育成を目的として設けられた枠です。

募集人員・入試結果

• 募集人員：15名（2027年度）
• 志願者数：75（一般枠・女子枠合計、2026年度入試結果）
• 受験者数：73（一般枠・女子枠合計、2026年度入試結果）
• 合格者数：21（一般枠・女子枠合計、2026年度入試結果）
• 倍率（受験者数÷合格者数）：3.5（一般枠・女子枠合計、2026年度入試結果）

要確認：2026年度の学校推薦型選抜結果は一般枠・女子枠別の志願者数・受験者数・合格者数が公式に確認できませんでした。

私費外国人留学生選抜（2027年度）

年度：2027年度千葉大学情報・データサイエンス学部私費外国人留学生選抜学生募集要項

入試科目・配点

区分	科目	配点	備考
外部試験	日本留学試験、TOEFL又はTOEIC L&R	—	2026年度日本留学試験（6月実施分）の指定科目合計点が850点満点中680点以上であることが出願要件です。
日本留学試験指定科目	日本語、数学コース2、物理、化学	850点	日本語、理系数学、物理、化学を指定します。出題言語は日本語又は英語から自由選択です。
本学が実施する選抜	面接	—	面接の際に、大学教育に必要な基礎学力に関する口頭試問を行います。日本留学試験、英語外部試験、提出書類と総合判定します。

募集人員・入試結果

• 募集人員：若干名（2027年度）
• 志願者数：—（2026年度入試結果）
• 受験者数：—（2026年度入試結果）
• 合格者数：—（2026年度入試結果）
• 倍率（受験者数÷合格者数）：—（2026年度入試結果）

要確認：私費外国人留学生選抜の2026年度志願者数・受験者数・合格者数、総合満点、合格最低点は公式に確認できませんでした。

3年次編入学（2027年度）

年度：2027年度千葉大学情報・データサイエンス学部3年次編入学学生募集要項

入試科目・配点

区分	科目	配点	備考
出願書類	成績証明書、自己アピール文、履歴書、推薦書等	—	高等専門学校又は理工系短期大学等の卒業者・卒業見込み者で、成績が上位10%程度以内の学校推薦を対象とします。
本学が実施する選抜	面接及び口頭試問	100点	面接では志望動機、学習意欲、将来への展望等を尋ね、口頭試問では基礎的な学力をみる内容を尋ねます。
合計	面接及び口頭試問、提出書類	100点	面接、口頭試問及び提出書類により総合的に判定します。

募集人員・入試結果

• 募集人員：8名（2027年度）
• 志願者数：—（2026年度入試結果）
• 受験者数：13（2026年度入試結果）
• 合格者数：9（2026年度入試結果）
• 倍率（受験者数÷合格者数）：1.4（2026年度入試結果）

要確認：3年次編入学の2026年度志願者数と合格最低点は公式に確認できませんでした。

先進科学プログラム（飛び入学）学生選抜（情報・データサイエンス関連分野／2027年度）

年度：2027年度千葉大学先進科学プログラム学生選抜

入試科目・配点

区分	科目	配点	備考
方式Ⅰ	課題（数学）、課題論述（数理情報学）、面接	—	高校2年修了後に通常より1年早く入学する先進科学プログラムです。
方式Ⅱ	個別学力検査、面接	—	個別学力検査は一般選抜前期日程の出題教科・科目によります。
募集対象	情報・データサイエンス関連分野	—	募集人員は若干名です。

募集人員・入試結果

• 募集人員：若干名（2027年度）
• 志願者数：—（2026年度入試結果）
• 受験者数：—（2026年度入試結果）
• 合格者数：—（2026年度入試結果）
• 倍率（受験者数÷合格者数）：—（2026年度入試結果）

要確認：先進科学プログラムの情報・データサイエンス関連分野別の2026年度志願者数・受験者数・合格者数、満点、合格最低点は公式に確認できませんでした。

千葉大学情報・データサイエンス学部はどんなところ？

千葉大学情報・データサイエンス学部は、データサイエンスと情報工学を結び、社会課題をデータから解決できる技術者・研究者を育てる学部です。

情報・データサイエンス学科の1学科で、1・2年次に数学、統計、プログラミング、情報工学基礎を学び、3年次に2コースへ進みます。

データサイエンスコースと情報工学コースを置き、医療・看護、環境・園芸、人間・感性の3分野に対応する専門科目群を横断的に履修します。

全員留学、インターンシップ、プロジェクト研究を通じ、AI、情報通信、データ分析、医療・環境・ビジネス分野、大学院進学へつながります。

学科・専攻（コース）の概要

• データサイエンスコース：データサイエンスの本質を理解し、社会的課題の解決に応用できる実践的データサイエンティストを育成します。主にデータサイエンス力とデータサイエンス展開力の教育に重点を置きます。
• 情報工学コース：情報工学の専門性を備え、データサイエンスの実現と高度化に応用できる人材を育成します。主にデータエンジニアリング力とデータサイエンス力の教育に重点を置きます。

難易度（前年度の入試結果に基づく指標）

2026年度入試結果では、一般選抜前期日程が受験者316人、合格者89人で倍率3.6倍、学校推薦型選抜は受験者73人、合格者21人で3.5倍でした。一般選抜の合格最低点は792点、満点1375点で最低点得点率57.6%です。推薦・私費外国人留学生選抜の得点状況は確認できませんでした。

※難易度指標は大学公式の入試結果に基づき掲載しています。偏差値等の推定は行っていません。

要確認：学校推薦型選抜、私費外国人留学生選抜、3年次編入学の合格最低点は公式に確認できませんでした。

取得できる資格・主な卒業後の進路

取得を目指せる資格

• 高等学校教諭一種免許状（情報）

要確認：高等学校教諭一種免許状（情報）は教職関連科目の履修により取得を目指せます。その他の学部固有資格は公式に確認できませんでした。

主な卒業後の進路

• 情報通信、ソフトウェア、AI・データ分析関連企業
• 医療・看護、環境・園芸、人間・感性に関わるデータ活用分野
• メーカー、金融、流通、サービス業のデジタル・データ活用部門
• 研究機関、公的機関、自治体の情報政策・統計関連部門
• 千葉大学大学院情報・データサイエンス学府など大学院進学

	入学金	授業料・施設料
1年	282,000円	535,800円
2年		535,800円
3年		535,800円
4年		535,800円

千葉大学情報・データサイエンス学部の所在地

●西千葉キャンパス 〒263-8522 千葉県千葉市稲毛区弥生町1-33
・JR西千葉駅より西千葉キャンパス南門まで徒歩約2分
・京成みどり台駅より西千葉キャンパス正門まで徒歩約7分
・千葉都市モノレール天台駅より北門まで徒歩約10分

千葉大学情報・データサイエンス学部の周辺地図

「千葉大学情報・データサイエンス学部に受かる気がしない」とやる気をなくしている受験生へ

模試の結果が悪かった、E判定だったことで「千葉大学情報・データサイエンス学部に受かる気がしない」とやる気をなくしてしまっている受験生のあなた、あきらめるのはまだ早いです。

じゅけラボでは、現状の学力から千葉大学情報・データサイエンス学部に合格するための最短のカリキュラムを提供します。また、「高3の8月から勉強を始める場合」「高3の9月から勉強を始める場合」など、始めた時期によってカリキュラムのスピードや量を調整することも可能です。

受験勉強を始めるのが遅くても千葉大学情報・データサイエンス学部に合格できる？

千葉大学情報・データサイエンス学部を目指す受験生から、「夏休みや8月、9月から勉強に本気で取り組んだら千葉大学情報・データサイエンス学部に合格できますか？
「10月、11月、12月の模試で千葉大学情報・データサイエンス学部がE判定だけど間に合いますか？」という相談を受けることがあります。

勉強を始める時期が10月以降になると、現状の偏差値や学力からあまりにもかけ離れた大学を志望する場合は難しい場合もありますが、対応が可能な場合もございますので、まずはご相談ください。

仮に受験直前の10月、11月、12月でE判定が出ても、千葉大学情報・データサイエンス学部に合格するために必要な学習カリキュラムを最短のスケジュールで作成し、千葉大学情報・データサイエンス学部合格に向けて全力でサポートします。

千葉大学情報・データサイエンス学部に「合格したい」「受かる方法が知りたい」という気持ちがあるあなた！合格を目指すなら今すぐ行動です！

不登校・高卒認定者・通信制高校の千葉大学情報・データサイエンス学部受験も対応可能

現在全日制高校に在籍中の不登校の高校生、通信制高校、定時制高校の方で、千葉大学情報・データサイエンス学部に行きたいのに、現在の自分の学力に対する自信のなさから「自分には無理だ」と思い込んで、最初から千葉大学情報・データサイエンス学部受験にチャレンジして志望校へ進学する事を諦めていませんか？

高校卒業、通信制高校卒業、または高卒認定試験に合格していれば千葉大学情報・データサイエンス学部受験をする事が出来ます。

あと必要なのは単純に学力・偏差値です。千葉大学情報・データサイエンス学部に照準を合わせた大学受験戦略を立てて、受験に必要な科目の最低合格点をクリアできる学力を目指す最適な勉強法に取り組む事で、千葉大学情報・データサイエンス学部合格も十分に可能性があります。

不登校・高卒認定者・通信制高校からの大学受験はこちら

浪人生、社会人の方の千葉大学情報・データサイエンス学部合格に向けた受験対策も実施

現役高校生の受験生だけでなく、現在浪人生、または社会人の方で千葉大学情報・データサイエンス学部受験を目指している方に、千葉大学情報・データサイエンス学部合格に向けたオーダーメイドの受験対策カリキュラムを作成致します。

今の学力から千葉大学情報・データサイエンス学部合格に必要な学力レベルになる為の学習内容、学習量から逆算して使用教材（参考書・問題集）と学習ルートを確定して学習計画に落とし込んでいきます。

しかも、じゅけラボ予備校は千葉大学情報・データサイエンス学部入試に必要な全ての科目を学べて１ヶ月16,280〜18,480円（税込）の低価格の月謝で受講出来ますので、浪人生や社会人の方にとって経済的に続けやすい安心の料金体系です。

千葉大学情報・データサイエンス学部合格を目指す浪人生、社会人の方は是非一度お問い合わせください。

浪人生向け受験対策 社会人向け受験対策

千葉大学の他の学部

千葉大学以外の情報・データサイエンス学部・関連学部を偏差値から探す

千葉大学以外の情報・データサイエンス学部に関連する学部について、偏差値から探すことができます。あなたの志望校、併願校選びの参考にしてください。