【無料】学生生活をする上でいろいろ捗るツール・サービス6選【理系】

まず、この数年で一番お世話になったサービスです

1.GoogleDrive , Dropbox

基本的にデータ共有はこの2つがあれば成り立ちます。

学生で使う分には問題ないでしょう。

無料で使う分はGoogleDriveは5GB、Dropboxは2GBと制限があります

また、両者の違いに関してですが使いやすいのはGoogleDrive
ほかのサービスとの連携が圧倒的に多いのがDropbox
と感じました。

2.Cloud LaTeX

cloudlatex.io
LaTeXで文書を書くオンラインサービスです。

ネットに繋がっていればかなりの「面倒くさいこと」を無視してLaTeXを使えます。
レポート作成にはWordという人も多いかと思いますが、やはりこちらも捨てがたいですね。

アカウント作成かFaceBook、Twitterのアプリ連携が必要です

3.Wolfram Alpha

www.wolframalpha.com
言わずと知れたオンライン計算ツールです。

微分積分、行列計算・・・

問題に解答がついていない時は、こちらで計算させてしまえば正しいかどうか判断出来ます。

4.SmallPDF

smallpdf.com
PDFに変換したり、PDFとPDFを結合させたり出来るオンラインサービスです。

無料で使うには制限があって、複数のPDF操作には向きませんが、
それでも2つ3つのために何か有料ソフトを買ったり、ソフトをインストールする必要がありません

5. ideone.com

ideone.com
オンラインコンパイルサービスです。

ちょっとだけ動作を確認したいコードがあるとか、特別大層なエディタを開いてコンパイルして...

ということが面倒なくらい簡単なプログラムはこれで作成しています。

ちょっと慣れるまで時間が必要かもしれませんが、便利中の便利です。

6. 高精度計算サイト

keisan.casio.jp

理系の計算だけでなく、単位変換なんかも出来ます。

wolframと違って書式を気にする必要がないので計算しやすいってのがメリットです。
keisan.casio.jp

読みたい本がいくつか積読してしまったのでリストアップした【2018年8月～】

タイトル通りです。
自分なりにリストアップして、これで優先度をつけていこうかな

【暗号理論入門　原書第3版】

暗号理論入門 原書第3版

暗号について体系的に学習したくて。
目次：暗号理論入門 暗号アルゴリズム，署名と認証，その数学的基礎/Ｊ．Ａ．ブーフマン - 紙の本：honto本の通販ストア

離散対数あたりまでなので、楕円曲線についてはこちらも読まなくちゃですね。

楕円曲線論入門

【ランダム行列の数理と科学】

ランダム行列の数理と科学

ランダム行列だけっていう本はほとんど無いので、ランダム行列がどんな説明されているのか読みたいです。

【進化計算アルゴリズム入門】

進化計算アルゴリズム入門 生物の行動科学から導く最適解

進化計算アルゴリズム入門 生物の行動科学から導く最適解 | 理工学専門書,情報科学,知識科学・人工知能 | Ohmsha

目次や概要から察するに、確かに入門というか初心者レベルまで掘り下げられてるのでは。

進化計算っていうと「コンピュータが進化している」みたいな感じで、印象付けにはよさそうですよね。
流行の機械学習と別なベクトルっぽいですし。

【自然現象】

自然現象から学ぶ微分方程式

ランダムウォーク はじめの一歩: 自然現象の解析を見すえて

Nature of Code -Processingではじめる自然現象のシミュレーション-

自然現象＋数理っていう組み合わせで物理以外の視点で触ってみたいので、一応体系的に学ぶためにこの3冊をピックアップしてみました。

3冊読むって思うと大変かもしれないけど、実際は想像できるものが多いので読むだけならあっという間かなぁと思いました

【R+時系列分析】

時系列分析と状態空間モデルの基礎: RとStanで学ぶ理論と実装

基礎からわかる時系列分析 ―Rで実践するカルマンフィルタ・MCMC・粒子フィルター (Data Science Library)

カルマンフィルタ ―Rを使った時系列予測と状態空間モデル― (統計学One Point 2)

カルマンフィルタについてと、時系列分析については一切知らないので基礎付けと実装をRで学習できそう

【Stan】

StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R)

RついでにStanとベイズ統計モデリングについても学習

というと、

ベイズモデリングの世界

Pythonによるベイズ統計モデリング: PyMCでのデータ分析実践ガイド

データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)

これのどれかも読みたいです。

『データ解析のための統計モデリング入門』のほうは結構有名みたいなのでさらっと読むのは価値が高そうです。

1. 暗号理論
2. ランダム行列の数理と科学
3. 進化計算アルゴリズム入門
4. 自然現象
5. R+時系列分析
6. Stanとベイズ統計モデリング

もし、これは読んだか？って本があったら教えてください。

体系的に学ぶってのはある種、呪いがあるので、ちょっと順序を崩して
読みやすい順にしようかなと思います。

なので、

自然現象→進化計算→ランダム行列→暗号理論→R＋時系列→Stanとベイズ統計モデリング

この順番で読んでいこうと思います。

プログラミングを学ぶ人向けに情報科学を学ぶために私がオススメするC言語の書籍一覧【2018年版】

初心者どころか、まさに初心者向け

大体の入門の本は、もっとベースの知識を元に解説されています.
自分から勉強できるくらいの知識を持つまでの勉強フローを私の経験談から示します.

てんぷれ～と
【難易度】★が多いほど難しい～
【期間】読むのにどれくらいかかるのか
【from to】どこから読んでどこで屈折するか
【感想】私見をダラダラ述べる

初心者未満

C言語を学ぶすべての(日本語が読める)人に推薦する！

苦しんで覚えるC言語

Webサイトもあります.私はこれで学習し,後から本を買って読みました.
9cguide.appspot.com

改めてサイトを訪問すると,見た目もガラッと変わってしまって,とても見やすかった！

【難易度】★
【期間】1ヶ月以上かかりました
【from to】1ページ目から読んで,動的配列あたりで別な本に移行しましょう.
【感想】内容は,苦しむどころか非常にわかりやすく脳トレのように楽しくスイスイと、「学習意欲」が沸いてくるような本です。
近年でありがちな「誰でもわかる」みたいな謳い文句とは異なって「苦しんで」という言葉に負けず勉強しよう！と立ち向かった人だけが得られる、丁寧でわかりやすい解説は2018年現在でも私の基礎を支えています。

2冊目にオススメ3選

アルゴリズム図鑑 絵で見てわかる26のアルゴリズム

新・明解C言語で学ぶアルゴリズムとデータ構造 (明解シリーズ)

プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造

一気に3冊を紹介してしまいました！
それくらいオススメです...すみません...

タイトル	難易度	期間	from to	備考欄
アルゴリズム図鑑	★	さらっと読んで、その都度見直す	全部	アプリの有料版がオススメ！
新・明解C言語で学ぶアルゴリズムとデータ構造　中級編	★★	1ヶ月～3ヶ月	全部	今でも読み返したくなる良書
プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造	★★★★	期間なし	15章までと17章	問題を解きながら実装含めて学べる

2冊目以降は、完璧になろうとせずある程度をどんどん重ねていくことで1年,2年と続ければ優秀なC言語プログラマになれる！

これから下は、分岐が多数あると思いますが,学生向けとして大きく分けて3つ

1. 別なプログラミング言語を使ってみる
2. もっとC言語で情報科学を学んでみる
3. 実際に何か開発する。作成してみる

第2、第3のプログラミング言語

The Top Programming Languages 2018 - Google 検索
概ね、上位は

1. JavaScript
2. Java
3. Python
4. C++

あたりがランクイン！

情報系を学びたい学生に圧倒的オススメはPythonです！

近年、機械学習や人工知能、ディープラーニングに挑戦するならPythonは学ぶべきです！

機械学習×Pythonの絶対推薦図書

Pythonによる統計分析入門

【難易度】★
【期間】2週間程度
【from to】第1章から第7章まで,第8章は説明が足り無すぎると感じました
【感想】全体的に,非常に簡潔に書かれていてわかり易かったです.細かい数学的な部分はほとんど無いので統計を学ぶ前,学んだ後に問わずPython入門者からオススメできます.

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

【難易度】★★★
【期間】読むという本ではない
【from to】クックブックというかレシピ本みたいな本。全部目を通して、一気に学ぶ
【感想】私もまだ半分程度しか読んでませんが,全体的にストーリー立てて教科書どおりのPythonを使った機械学習本になります.特別,数学的な要素は多くありませんが,機械学習の本質については本書だけでは足りません.実装的な部分で御活用下さい！

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

【難易度】★★
【期間】1ヶ月以上
【from to】全体
【感想】この本はPythonを使って実際にDeepLearningを実装します.Pythonのプログラミングと機械学習のDeepLearningについてを並行的に学びましたが十分読めました！数学的な部分に関してはかなり省いているので詳しく学ぶなら別な本も必要です.

[第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)

【難易度】★★
【期間】読むという感じの本ではない
【from to】全体
【感想】Pythonではじめる機械学習と似ています.どっちか読んでいれば十分だと思いますし,そちらの方をお勧めします.トピック数が豊富で(ページ量からもわかりますが)非常に読み応えがありますね！

さらにもっとC言語！

[改訂新版]C言語による標準アルゴリズム事典 (Software Technology)

【難易度】★～★★★
【from to】あいうえお順でいろんなアルゴリズムが載っています
【感想】眺めるだけでも面白いですし,気になったアルゴリズムを検索しどのように実装されているのか読み解くのは非常に勉強になります！図書館などにあったら一読してほしいですが,購入の優先度は低めかなと感じます.

わかりやすい数値計算入門

【難易度】★★★
【期間】3ヶ月
【from to】全体
【感想】プログラミングというより数値計算のための理論など。ですが,数値計算とシミュレーションとあわせて読んでもらいたい一冊！

Cによる数値計算とシミュレーション

【難易度】★★★
【期間】3ヶ月
【from to】全体
【感想】全体的に,とんでもなく難解という点はありませんでした.数学の知識が必要になるので合わせて前のわかりやすい数値計算等も読むべきですが,圧倒的に科学的なプログラミングを学べる本になります！

また、この2冊は新品でも3000円未満で購入することができ,(邪道かもしれませんが)わかりやすい数値計算入門は中古で非常に低価格で読むことが出来ます！＞＞！学生必見！＜＜

【新入生歓迎】高専生活ガイダンスー1講目【高専生向け】

こんにちわ。ステラです。

本記事では、高専1年生向けの高専生活について書いていこうと思います。
もう5月になるので中には慣れた人もいるかと思いますが、是非見て行ってください。

留年、及び単位について

高専への進学をするうえで多くの人がこのような事を聞いたことがあると思います。

「高専は留年しやすい」
「授業が難しい」


全くその通りだと思います。
これに関する私の意見は以下になります。
【事実】高専で留年する人は、勉強がついていけないという理由よりも
手を抜いて勉強した人、真面目に勉強しなかった人が多いです。

実際、数学は難しいですし、専門授業もそう簡単ではありません。
(一部成績が良い人などは簡単だといいますけど)
ですが、テストというのは基本的に「対策」が重要であり
そこにあるのは受験勉強と同じく「反復」による勉強です。

私が見てきた留年生は、これが大きく欠如していると感じます。

私から見て「この人なんで留年しないんだろう...」と思う人でもテスト前は勉強して
首の皮一枚でしょうが留年は回避しているケースがあります。

結局のところ、授業をちゃんと聞き、ノートを取り、テスト対策をする。
これが出来ている人は留年とは遠い場所にいます。

ただし、3,4年次は気を付けてください。事情が変わりますから。
(特に数学はわからないことを放っておけるほど簡単ではなくなります)

進学、就職について

私は進学者なので進学についてです。
今年度の3年次編入については以下でまとめてあります。
平成31年度 3年次編入についての情報まとめ - stegral の雑記

結局のところ、何をするべきか

1年、2年次の場合

授業で学んだ数学については基本的に
覚えるのではなく、理解する
4，5年次に勉強する際に役立ちますし、忘れてるとかなり時間がかかります。

また、英語の勉強をしたほうが良いです。
試験科目の英語はTOEICの点数によって付けられます。

つまるところ、英語に関しては既に試験が始まっていると考えれば良いわけです。

このTOEICの相場は編入だと600点ですが、旧帝大などの難関国立校だと
700あっても足りないことがあります。
是非、1年次から1年に最低1回は受ける気持ちで勉強してみてください。

個人的に英語は全体的に苦手なのですが、Part1とPart2に関しては、
クイズっぽくて嫌いではないです。

「TOEIC500点でも入れる旧帝大があるんですか？？」
北海道大学編入体験記 - stegral の雑記

3年次,4年次の場合

3年次に関しては、基本的に数学と専門を重点的に勉強するとよいと思います。
また、進学先が「半ば決定」しているならばその大学の数学や専門科目の
問題に目を通し、解き方などをノートしておくとよいでしょう。

4年次は、本腰を入れて勉強しましょう。
たまにネットでは「5年になってからでも編入できた」 と書かれたりしますが
情報が不明確すぎて、恐らく本当でしょうが真に受けないほうが良いです。

4年次の夏までに600点を見据えておくべき。
TOEICを最終的には4年次の2，3月でも間に合いますが「計画的」じゃないと思います。

また、編入体験記でも述べましたが、
編入数学の問題集は9割以上解ける必要があります。

まとめると

数学はなるべく理解しながら勉強する。
TOEICは1年に1回受ける気持ちで最低600点を取る。
最終的には編入数学9割、TOEIC800点とれればほとんどの大学に編入可能!!

就職は？

就職に関してですが、ハッキリ言うと1，2，3年次に特別することはないと思います。

資格試験や語学勉強などは自分のスキルアップとして、
逆に趣味や部活動などを頑張った方が「経験」として良いこともあります。

就職に関しては、私はわからないので是非先輩に聞いてください。

教科書購入について

おそらく新入生は、もう既に教科書を購入されたかと思います。
ですので、これからこうするべきという意見です。
是非、覚えておいて、来年にもう一度ここを見てください(笑)

基本的には買い分ける

高専は学年が上がるにつれて、教科書等が高く多くなります。
3年次や4年次の場合は新規購入が多いと3,4万になります。

これ、半分にすることが可能です！

中古で購入する

必要な教科書の中には、中古で安く販売されていることがあります。
例えば以下のサービス

• メルカリ
• ヤフーオークション
• Amazon マーケットプライス

更に、上記サイトでも中古なのに全然定価と変わらない場合、
1つ前に版を購入する、という方法もあります。

一例として、
コンピュータアーキテクチャ 改訂4版

を購入せずに、
コンピュータアーキテクチャ(改訂３版)

を購入する。という方法をとりました。
結果、4000円が400円になりました。

「そんなことしていいの？」という意見があるかもしれませんが、
授業でまともに使わないものを購入する可能性があるので
仕方ありません。

ただし、注意するべき点があって、
改訂版を出すものが早い書籍だと、中身がガラっと変わっている可能性があります。
(特にネットワークとか情報系の人は気を付けてください)

「先生に指摘されたら？」
先輩からもらいました。で大丈夫です。

授業を受けてから購入する

まず、一度授業を受けて、必要だと感じたら購入する。

中には「何で買わせたんだろう？」と思うようくらいに
一切使わない教科書を買う場合があります。
そんなものにお金を払わないでください。

浮いたお金は?

ゲームや遊びに使うのではなく、TOEICの参考書だったり、
資格試験を受けに行ったり。
そういうことに使ってください。まぁ個人の自由ですが

逆に、新品で購入するべきもの

1. 英語の教科書
2. 高専テキストシリーズ
3. ポケットタイプの辞書

英語の教科書はあまり流通していませんが、授業ではほぼ毎回使うと思います。
高専テキストシリーズも同様です。

ポケットタイプの辞書ですが、中古でも「書き込みの有無」を注意して確認してください。
テストで持ち込み可能な場合があっても書き込み箇所が多いと面倒です。

まとめ

基本は中古で購入するべき。
一度授業を受けてみて購入かどうか決めてもいい。
英語や高専テキストは新品で即買い


今回は以上になります。

Anaconda導入するにあたってPathが通らなかった件

こんにちは。ステラです。

情報系では必須であろうプログラミングですが、
きちんとプログラムを書こうとすると開発環境が必要になります

Anaconda

インストーラーパッケージのダウンロードはこちらから。
www.anaconda.com

今はやりの「機械学習」は「Python」が主流
ならば、やるしかないと思って「Python　開発環境」
と調べると「Anaconda　インストール」なるものが出てきた

早速インストールするのですが、
どうもこのインストール中のチェックボックスに
英語で「環境変数を設定するか」という項目があるのですが、

なぜかデフォルトはチェックが外れている

まぁ、C言語でもJavaでもPathは自分で通すものだと思ってるので
全然影響なかったのですが
Windows10 での環境変数ないしPathの通し方
に苦労した。

問題点

Pathが通らず、cmdで>python -Vとかやっても
pythonというコマンドは無いとエラーが出た

そもそもPathを通す義理とは？

パソコン触ってると、いたるところにナントカ.exeがあります。
プログラミングの多くは、これらを参照するのですが、
>C:\User\usr\Python3.x\python helloworld.py
なんて一々打つのは面倒なわけです。

そこで、C:\User\usr\Python3.xにPathを通せば
>python helloworld.py
だけで済みます。

解決

Windows7とWindows10でPathの通し方が違う。

今回Pathを通したいのは,
C:\Users\stegral\Anaconda3
C:\Users\stegral\Anaconda3\Scripts
の2つ。

Windows7なら
"C:\Users\stegral\Anaconda3;C:\Users\stegral\Anaconda3\Scripts"

と書いてたんです。

Windows10は
スタートを左クリックし、[kannkyou]と入力

Pathをダブルクリックして、新規で追加すること。

動作確認

cmdを一旦閉じ、また立ち上げる。
して、python , conda , anacondaそれぞれのバージョンを表示する



1時間悩んで結局こんなんだったなんて泣ける。

いつか機械学習も書いていきたいです。

それではこの辺で。

北海道大学編入体験記 単位互換とか時間割とかについて

こんにちわ。ステラです。

今回は前回の編入体験記で書かなかったことについて書こうと思います。

前回の編入体験記はこちら↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
主に、編入の経緯や勉強について
ac-stegral.hateblo.jp


今回は単位互換とか編入後について。
現在、わたしは編入して約2週間ほど経ったので生活の目処が立ったため書いてみます。

まず、北大は時間割が公開されています。
また、単位認定については以下より。
ac-stegral.hateblo.jp

高専のシラバスよりご確認ください。
https://syllabus.kosen-k.go.jp/Pages/PublicSchools

と書き連ねましたが整理していきましょう。

編入後は3年次よりも下の開講単位を取らなければならないか

答えはYes。どの大学も基本的にはそれを覚悟しなければならないでしょう。
北海道大学工学部では、上限30単位まで認定されます。(1年間で取る単位数は人によりますが30から40だと思ってください)
北大では2年次は必修が34単位あります。(年度によって差異があるかもしれませんが)
つまり、最低でも4単位(2科目)の単位を取る必要があります。

忙しいかどうかですが、簡潔に言うと一般的な大学生と比べれば忙しいが、
一般的な高専生と比べると忙しくありません。

フルで授業が入ることもありますが、1週間のうち大変な日は精々3日くらいです。
また、わたしの場合ですが3年次前期では2年次の必修を受けることが出来ません。
(3年次の必修と2年次の必修で時間割が重なっている)

しかし、4年次の必修と重なることは無いとコース長が言っていたので、
4年次の隙間時間は2年次の必修を受ける。ということになりそうです。

まとめ

1. 学部入学は2年次に行われ、3年次編入生は1年次の単位は取らなくて良い
2. 高専ほど忙しくないので、心配しなくても良い
3. 編入してすぐに2年次の必修を取れなくても4年次には取れるようになっている
4. ただし、4年次に2年次の必修をとるため、重なった選択科目に関しては受講付加

研究室配属について

学科によって違うかもしれませんが、私の学科は3年次の10月に
成績順(GPA)によって希望の研究室に配属されます。

ここで、ポイントがあります。
編入生は3年次の前期に取った単位にのみこれが適用されます。
しかし、内部生は2年次の単位も換算されます。

つまり、編入生は半期分、勉強を頑張れば良く
2年次に失敗した内部生は非常に厳しいということです。
こんなこと言うと内部生は怒るかもしれませんが、言い訳しておくと
高専4年次で失敗した人は編入として結構きついので、
2年次に頑張った人と4年次に頑張った人はイーブンだと思います。

つまるところ

北大ないし、大学に編入する人はこの強みを活かして
是非、3年次の前期だけでも勉強にがっついてください。


それではこの辺で。
乱文失礼しました。

平成31年度 3年次編入についての情報まとめ

こんにちわ。ステラです。

平成31年度の編入について気になったので情報をまとめてみようと思いました。
4/9現在でも、情報を公開しているところ、いないところがあるので、
絶対に、何年度かを確認して下さい。

追記、5/5
概ねどこの大学の募集要項が出揃ったと思います。
受験生のみなさんは各々ネットの情報を鵜呑みにせず、HPで確認するようにしてください。

また、ここでは基本的に高専からの編入を想定しています。
法学部や経済学部などは扱いません。
何かあったらご報告ください。

以下、テンプレート
大学名:
学部名:
出願期間:
選抜方法:
試験科目:
試験日程:
合格発表:
入学手続き、確約書提出:
過去問:
その他:

東京大学

URL:東京大学工学部
大学名:東京大学
学部名:工学部
出願期間:5/7 から 5/11(ただし、消印が5/11なら5/15日までに到着したものも有効)
選抜方法:2,3科目試験+合格者は2次試験(面接)
試験科目:英語、数学＋物理
試験日程:1次:7/1 2次:7/13
合格発表:1次:7/9 2次:7/21
入学手続き、確約書提出:
過去問:5年分請求可能
その他:英語に関する語学力の証明書の写し（TOEFL、TOEIC、英検、IELTS 等。提出は任意）

京都大学

URL:高専編入学試験 - 京都大学 工学部・大学院工学研究科
大学名:京都大学
学部名:工学部
出願期間:？
選抜方法:筆記＋口頭試問
試験科目:数学、物理、化学、英語(TOEFL)
試験日程:8/27 , 8/28
合格発表:8/31

大阪大学(基礎工学部)

URL:基礎工学部入試情報 | 大阪大学 基礎工学部／大学院基礎工学研究科
大学名:大阪大学
学部名:基礎工学部
出願期間:6/4 から 6/8
選抜方法:筆記＋口頭試問
試験科目:英語、数学、(物理・化学・専門科目)
試験日程:1次:7/30 2次:7/11
合格発表:7/11
入学手続き、確約書提出:H31の2月中旬
過去問:特に記述なし
その他:

大阪大学(工学部)

URL:学部入試情報｜大阪大学工学部/大学院工学研究科
大学名:大阪大学
学部名:工学部
出願期間:6/11 から 6/15
選抜方法:学力
試験科目:英語＋数学＋専門＋面接
試験日程:8/17 , 8/18
合格発表:8/24
入学手続き、確約書提出:入学手続き:3月
過去問:>>
過去問題は、高等専門学校長から工学部長宛の文書による請求に基づき送付いたします<<

名古屋大学

URL:入試情報 ｜ 受験生の方へ ｜ 工学部 ｜ 名古屋大学
大学名:名古屋大学
学部名:工学部
出願期間:7/3 から 7/7
選抜方法:学力試験
試験科目:筆記試験(英語、数学、物理、化学)専門試験(筆記試験及び面接、又はいずれか一方)、調査書
試験日程:8/3 , 8/4
合格発表:8/24
入学手続き、確約書提出:3月下旬
過去問:特に記述なし
その他:

千葉大学

URL:入試情報 | 入試 | 国立大学法人 千葉大学 工学部・工学研究院
大学名:千葉大学
学部名:工学部
出願期間:5/7 から 5/10
選抜方法:

1. 学校推薦枠
2. 自己推薦枠

試験科目:自己アピール文、 口頭試問、推薦書、成績証明書
試験日程:6/2
合格発表:6/26
入学手続き、確約書提出:7月上旬
その他:

九州大学

URL:入試情報 | 九州大学工学部 大学院工学府 大学院工学研究院
大学名:九州大学
学部名:工学部
出願期間:推薦:5/14 から 5/18 一般:7/2 から 7/6
選抜方法:一般、推薦入試
試験科目:推薦:成績、推薦書、調査書、口頭試問 一般:数学、英語＋(物理、化学)、専門、口頭試問
試験日程:推薦:6/2 一般:8/8 , 8/9
合格発表:推薦:6/28 一般:9/3
入学手続き、確約書提出:
過去問:出身学校通してのみ申し込み可能
その他:

北海道大学(工学部)

URL:募集要項 | 北大工
大学名:北海道大学
学部名:工学部
出願期間:特別:5/16 から 5/23 一般:7/11 から 7/18
選抜方法:特別、一般選抜
試験科目:特別:調査書、小論文、面接 一般:数学、物理、化学、英語、面接
試験日程:特別:6/24 一般:8/21 , 8/22
合格発表:特別:7/6 一般:8/31
入学手続き、確約書提出:
過去問:編入学・学士入学試験問題 | 北大工
その他:傾斜配点開示

北海道大学(理学部)

URL:北海道大学 理学部
未公開

東北大学(工学部)

URL:編入学試験 | 入学案内 | 東北大学 工学研究科・工学部
未公開

東北大学(理学部)

URL:http://www.sci.tohoku.ac.jp/juken/undergraduate-admission/hennyuugaku.html
未公開

筑波大学

URL:筑波大学｜本学で学びたい方へ｜入学案内・募集要項の一覧募集要項一覧
大学名:筑波大学
出願期間:6/4 から 6/8
試験科目:類によって様々
試験日程:7/14、7/15
合格発表:7/25
入学手続き、確約書提出:入学手続き:9/4 から 9/6
過去問:3年分は公開している類が多いと思います
その他:

山梨大学

URL:募集要項・選抜方法 | 山梨大学
大学名:
学部名:
出願期間:
選抜方法:
試験科目:
試験日程:
合格発表:
入学手続き、確約書提出:
過去問:過去問題 | 山梨大学
その他:Web出願

神戸大学(工学部)

URL:編入学試験 | 神戸大学大学院工学研究科・工学部
未公開

神戸大学(理学部)

URL:入試情報

岡山大学(工学部)

URL:第３年次編入学試験 | 工学部 | 岡山大学
大学名:岡山大学
学部名:工学部
出願期間:5/28 から 5/31
選抜方法:推薦、一般入試
試験科目:面接＋学科によってさまざま
試験日程:6/16
合格発表:7/6
入学手続き、確約書提出:
過去問:
その他:配点公開、一部単位認定は試験の結果による

岡山大学(理学部)

URL:入試岡山大学 理学部
大学名:岡山大学
学部名:理学部
出願期間:6/11 から 6/19
選抜方法:推薦、一般
試験科目:学科によってさまざま
試験日程:7/8
合格発表:7/27
入学手続き、確約書提出:確約書:9/12 入学手続き:11月下旬
過去問:
その他:配点公開

広島大学(工学部)

URL:工学部第3年次編入学試験 | 広島大学
大学名:広島大学
学部名:工学部
出願期間:5/24 から 5/30(インターネットを利用した情報入力期間5/17 から 5/30)
選抜方法:
試験科目:類によるが、面接＋(筆記)
試験日程:6/4
合格発表:6/18
入学手続き、確約書提出:入学届:7/31 入学手続き:11月下旬
過去問:
その他:ノートパソコン必携化？

広島大学(理学部)

URL:学部入試 | 広島大学
大学名:広島大学
学部名:理学部
出願期間:6/22 から 6/28
選抜方法:一般
試験科目:筆記＋面接
試験日程:7/6
合格発表:7/26
入学手続き、確約書提出:8/24までに入学届の提出
過去問:1年分のみ？
その他:

新潟大学(工学部)

URL:新潟大学 工学部
大学名:新潟大学
学部名:工学部
出願期間:推薦:5/21から 5/24 学力6/25 から 6/28
選抜方法:推薦、学力
試験科目:学科、選抜方法によってさまざま
試験日程:推薦:6/8 学力:7/14
合格発表:推薦:6/22 学力:7/27
入学手続き、確約書:

新潟大学(理学部)

URL:新潟大学理学部 入試情報
未公開

富山大学

URL:編入学試験｜富山大学
大学名富山大学
学部名:工学部
出願期間:推薦:5/21 から 5/25 学力:6/18 から 6/22
選抜方法:推薦、学力
試験科目:筆記＋面接
試験日程:推薦:6/6 学力:7/4
合格発表:推薦:6/15 学力:7/13
入学手続き、確約書提出:7/27日までに確約書提出
その他:

金沢大学

URL:入試情報｜理工系事務部｜金沢大学
大学名:金沢大学
学部名:理工学域
出願期間:5/7 から 5/11
選抜方法:A,B,C選抜
試験科目:それぞれ異なる
試験日程:面接:5/26 筆記:6/23
合格発表:A,B:7/6 C:6/8
入学手続き、確約書提出:確約書:A,B:7/27 C:6/29
過去問:理工学域編入学試験過去問題｜理工系事務部｜金沢大学
その他:

信州大学(工学部)

URL:学部入試 | 入試について | 信州大学工学部
大学名:信州大学
学部名:工学部
出願期間:5/14 から 5/18
選抜方法:一般、推薦
試験科目:
試験日程:6/1
合格発表:6/11
入学手続き、確約書提出:確約書:7/3 入学手続き:3/1 から 3/8
過去問:
その他:

信州大学(理学部)

URL:最新の入試情報 | 理学部入試情報 | 信州大学 理学部
大学名:信州大学
学部名:理学部
出願期間:5/7 から 5/11
選抜方法:学力
試験科目:英語＋(化学、数学、・・・)
試験日程:6/8
合格発表:7/11
入学手続き、確約書提出:入学手続き:8/20 から 8/24
過去問:
その他:

岐阜大学

URL:編入学試験入試日程・募集人数 | 国立大学法人 岐阜大学
大学名:岐阜大学
学部名:工学部
出願期間:推薦:5/7 から 5/9 一般:6/4 から 6/6
選抜方法:推薦:面接 一般:筆記、面接
試験科目:面接、数学、英語、専門、面接
試験日程:推薦:5/26 一般:6/16
合格発表:推薦:6/1 一般:6/29
入学手続き、確約書提出:推薦:6/22 一般:8/10
過去問:
その他:配点公開

三重大学

URL:三重大学 | 編入学試験情報
大学名:三重大学
学部名:工学部
昨年度参照とあります。

山口大学

URL:山口大学■入試関連情報■編入学試験
その他:請求

群馬大学

URL:理工学部第3年次編入学試験 | 群馬大学理工学部
大学名:群馬大学
学部名:理工学部
出願期間:5/18 から 5/24
試験日程:6/8
合格発表:6/19
その他:募集要項は請求

弘前大学

URL:編入学入試 > 資料請求（パンフレット，募集要項等）
大学名:弘前大学
学部名:理工学部
出願期間:5/28 から 6/1
選抜方法:推薦、一般
試験科目:面接、(推薦書)、志望理由及び調査書、成績証明
試験日程:6/23
合格発表:7/6
入学手続き、確約書提出:入学手続き:7/17 から 7/23
過去問:筆記なし
その他:

愛媛大学

URL:入試要項（編入学） | 愛媛大学
未公開

山形大学

URL:学部入試｜国立大学法人 山形大学

福井大学

URL:工学部編入学 ｜ 福井大学

秋田大学

URL:編入学試験情報 - 国立大学法人秋田大学 大学院理工学研究科・理工学部

島根大学

URL:募集要項 | 国立大学法人 島根大学
大学名:島根大学
学部名:総合理工学部
出願期間:5/7 から 5/11
選抜方法:一般、推薦
試験科目:学科によって様々
試験日程:5/25
合格発表:6/5
入学手続き、確約書提出:確約書:6/22まで 入学手続き:12/3 から 12/7
過去問:
その他:配点公開

香川大学

URL:香川大学 :: 編入学
大学名:香川大学
学部名:工学部
出願期間:5/28 から 6/1
選抜方法:推薦、一般
試験科目:推薦:面接 一般:英語、筆記、面接
試験日程:6/30
合格発表:7/10
入学手続き、確約書提出:
その他: 香川大学 :: 願書・資料請求
ここより、募集要項を請求

宮崎大学

URL:工学部編入学｜宮崎大学

東京農工大学

URL:選抜の種類と募集要項（募集人員・日程等） | 編入学：入試情報 | 入試情報 | 国立大学法人 東京農工大学
大学名:東京農工大学
学部名:工学部
出願期間:5/14 から 5/17
選抜方法:推薦、一般
試験科目:
試験日程:
合格発表:
入学手続き、確約書提出:
過去問:
その他:

高知大学

URL:編入学試験情報
5月中旬

佐賀大学

URL:3年次編入学学生募集要項(PDF) ｜ 佐賀大学入試案内
大学名:佐賀大学
学部名:理工学部
出願期間:推薦:7/27 から 8/3 一般:5/7 から 5/14
選抜方法:推薦、一般
試験科目:推薦:小論文、面接 一般:数学、英語、専門科目、面接
試験日程:推薦:8/31 一般:6/1
合格発表:推薦:9/11 一般:6/12
入学手続き、確約書提出:
過去問:過去の問題 ｜ 佐賀大学入試案内

ここより請求
その他:推薦と一般が思ってるのと反対・・・？

岩手大学

URL:岩手大学入試情報 - 学部の入試
大学名:岩手大学
学部名:理工学部
募集要項自体は4/10現在、未公開

首都大学東京

URL:お知らせ :: 入試情報 :: 平成30年度 都市教養学部理工学系・都市環境学部の編入学学生募集要項について | 首都大学東京
大学名:首都大学東京
学部名:都市教養学部理工学系・都市環境学部
出願期間:6/1 から 6/8
選抜方法:一般
試験科目:(物理、化学)+英語、数学、面接
試験日程:7/7
合格発表:7/28
入学手続き、確約書提出:入学手続き:3/2
過去問:
その他:

横浜国立大学

URL:資料ダウンロード （学部入試） - 入試・入学 - 横浜国立大学
大学名:横浜国立大学
学部名:理工学部
出願期間:5/18 から 5/24
選抜方法:一般
試験科目:基礎科目、専門科目、面接
試験日程:7/7
合格発表:7/25
入学手続き、確約書提出:入学手続き:3/13 から 3/15
過去問:
その他:

東京工業大学

URL:募集要項 | 学士課程入学 | 入学案内 | 東京工業大学 高校生・受験生向けサイト
大学名:東京工業大学
学部名:ナントカ院(また、2年次編入の場合有)
出願期間:7/17 から 7/19
選抜方法:学力＋面接
試験科目:調査書、学力検査、面接
試験日程:8/21 , 8/22
合格発表:9/10

京都工芸繊維大学

URL:３年次編入学試験 | 京都工芸繊維大学
大学名:京都工芸繊維大学
学部名:工芸科学部
出願期間:5/10 から 5/17
選抜方法:推薦、一般選抜
試験科目:推薦:面接 一般:英語＋課程によってさまざま
試験日程:推薦:6/9 一般:6/30
合格発表:推薦:6/20 一般:7/18
入学手続き、確約書提出:入学手続き:11月中旬
過去問:３年次編入学 試験問題 | 京都工芸繊維大学
その他: