京都女子大学 データサイエンス学部
2027年度入試日程・偏差値
私立／京都府／2027年度AI推定偏差値 55.0
データサイエンスに関する教育・研究を通じて、社会の諸課題を発見する感性と、科学的に洞察するためのデータ収集・処理・分析能力を身につける。企業・行政等をはじめとした社会の様々な場面で、データサイエンスの深い教養と専門知識を活かして課題解決に貢献できる人材の養成を目的とする。
掲載中の偏差値はすべてAIによる推定値、入試日程は各大学の公表情報を基にした参考情報です。内容の正確性を保証するものではありません。出願前には必ず各大学の公式サイトでご確認ください。
学科と偏差値
| 学科 | 定員 | 2025 | 2026 | 2027 |
|---|
| データサイエンス学科 | 95 | — | — | 55.0 |
偏差値はAIによる推定値です（予備校・受験情報サイトの数値は使用していません）。
2027年度 入試日程
| 入試方式 | 出願期間 | 試験日 | 合格発表 | 出典 |
|---|
| 総合型選抜（専願制） |
2026年9月11日(金)〜9月30日(水) |
2026年10月10日(土) |
2026年11月4日(水) |
出典 |
| 公募型学校推薦選抜（併願制）［総合評価型・基礎評価型・英語外部試験評価型］ |
2026年11月1日(日)〜11月8日(日) |
2026年11月15日(日)・11月16日(月) |
2026年12月1日(火) |
出典 |
| 一般選抜 前期（3科目型） |
2026年12月21日(月)〜2027年1月17日(日) |
2027年1月29日(金) |
2027年2月15日(月) |
出典 |
| 一般選抜 前期（2科目型） |
2026年12月21日(月)〜2027年1月17日(日) |
2027年1月31日(日) |
2027年2月15日(月) |
出典 |
| 一般選抜 前期（大学入学共通テスト併用型／英語外部試験併用型） |
2026年12月21日(月)〜2027年1月17日(日) |
独自の個別学力検査なし（一般選抜前期の得点と共通テストまたは英語外部試験スコアの合計で判定） |
2027年2月15日(月) |
出典 |
| 一般選抜 後期 |
2027年2月10日(水)〜2月23日(火・祝) |
2027年3月3日(水) |
2027年3月12日(金) |
出典 |
| 大学入学共通テスト利用型選抜（前期） |
2026年12月21日(月)〜2027年1月25日(月) |
大学入学共通テスト（2027年1月16日・17日） |
2027年2月19日(金) |
出典 |
| 大学入学共通テスト利用型選抜（後期） |
2027年2月10日(水)〜3月1日(月) |
大学入学共通テスト（2027年1月16日・17日） |
2027年3月12日(金) |
出典 |
2026年度 入試結果（倍率）
| 入試方式 | 学科 | 志願者 | 受験者 | 合格者 | 倍率 | 出典 |
|---|
| 総合型選抜 |
学部計 |
11 |
11 |
10 |
1.10 |
出典 |
| 公募型学校推薦選抜（総合評価型・基礎評価型・英語外部試験評価型の合計） |
学部計 |
106 |
102 |
82 |
1.24 |
出典 |
| 一般選抜前期（4方式合計） |
学部計 |
73 |
69 |
50 |
1.38 |
出典 |
| 一般選抜後期 |
学部計 |
3 |
3 |
3 |
1.00 |
出典 |
| 大学入学共通テスト利用型選抜前期（3教科型・5科目型の合計） |
学部計 |
33 |
33 |
20 |
1.65 |
出典 |
| 大学入学共通テスト利用型選抜後期（3教科型） |
学部計 |
3 |
3 |
2 |
1.50 |
出典 |
倍率は受験者数÷合格者数（実質倍率）。受験者数が非公表の場合のみ志願者数÷合格者数。
総合型選抜の評定平均
| 方式 | 評定平均 | その他の要件 | 出典 |
|---|
| 総合型選抜 データサイエンス学科A方式（小論文＋面接） |
基準なし |
専願制／女子のみ |
出典 |
| 総合型選抜 データサイエンス学科B方式（プレゼンテーション・質疑応答） |
基準なし |
専願制／女子のみ |
出典 |
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