データサイエンス研究科
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専攻の特色~カリキュラム(博士後期課程)

高度な研究を通じて価値創造し得る人材を育成

データサイエンス分野に特化した大学院として、2020 年4月にデータサイエンス研究科データサイエンス専攻を開設します。
本専攻は博士前期課程と博士後期課程で構成され、データ駆動型社会における社会課題解決を推進できる高度なデータサイエンティスト人材育成のための教育課程を用意しています。博士後期課程では、データサイエンスを深く探求しつつ、独創的かつ革新的なデータサイエンス技術を自ら開発するなど、高度な研究を通じて諸分野の発展に貢献し、データサイエンスの新たな可能性を引き出す人材の育成を図ります。

■専門領域ごとにおける手厚い指導体制
専門的なデータサイエンス力を養うため、理学や情報学、保健学、教育学、農学などといった専門領域ごとに配置されている専任教員のもと手厚い指導を受けられる体制を整えています。また、データサイエンスの研究に求められるアナリティクス力、エンジニアリング力、社会展開力は有機的に絡み合っており、個別的な専門領域に閉じることなく真のデータサイエンス力を身につけることができます。

■育成する人材像
データサイエンスの可能性を次のステージへと高める高度な研究者を育成します。
社会課題に対して学術的考究を加えて一般化し、新たな価値創造を伴う自立した研究活動を遂行できる力を涵養するとともに、革新的なデータサイエンス技術を開発するなど、学術研究から経済社会の発展に貢献できる人材を育成します。

カリキュラム構成と修了要件

DS専攻 博士後期課程プログラム内容

  • 必修科目
  • 選択科目 ※()内は単位数
特別研究・特別演習 共通科目

DS特別演習I(2)

DS特別講義I (2)

DS特別演習II(2)

DS特別講義II (2)

DS特別演習III(2)

DS 特別講究I(2)

DS特別研究指導I(2)

DS 特別講究II(2)

DS特別研究指導II(2)

DS 特別講究III(2)

DS特別研究指導III(2)

DS 特別講究IV(2)

DS特別研究指導IV(2)

 
  • ※「DS特別演習」は博士論文の演習科目
  • ※「DS特別研究指導」は博士論文の特別研究科目
  • ※「DS特別講義」はDS研究科全教員による共同講義
  • ※「DS特別講究」はDS研究科全教員による講究科目
リメディアル科目

「PDS I, II, III」と「DS研究指導I~IV」以外の全ての科目を対象(博士前期課程の科目を履修:0)

修了要件:20単位
特別研究・特別演習:14単位 (ゼミ/博士論文(必修)14 単位)
共通科目:6単位(講義/演習(必修)4単位、講義/演習(選択)2単位以上)

取得学位

博士(データサイエンス) Doctor of Data Science

文理融合型の大学院データサイエンス専攻

今日のデータサイエンスを取り巻く環境においては、すでに文系・理系という区分を設けることが意味をなさなくなっています。そのような状況の中で、文理を融合した、高度なデータサイエンス力を獲得することで、データサイエンスの新たな分野を切り拓き、新たな価値を創出する研究者を育成します。そして、この高度なデータサイエンス力に基づき、国際社会や地域社会に貢献し、より良い社会の実現に向け努力できる力を養います。

前期課程から後期課程へ、充実した専門教育

データサイエンス専攻では、博士前期課程と博士後期課程を設置しています。博士前期課程ではバランスの取れた座学の講義と、実践的データサイエンス演習を通じて、即戦力となる独り立ちレベルのデータサイエンティストを輩出します。
さらに、博士後期課程では、より専門分野に特化した高度な研究活動を通じて、独創性・国際性・実践性を備えた棟梁レベルのデータサイエンティストを養成します。