データサイエンス研究科
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データサイエンス専攻(博士後期課程) 教員一覧

データサイエンス専攻(博士後期課程)


教員氏名 研究分野 研究課題
上田 雅夫 ビジネス・サイエンス、
ビジネス・アナリティクス
マーケティングにおける消費者の行動・態度の定量的な理解に関する研究、並びに、消費者の幸福感に関する実証研究
大西 暁生 都市環境解析 持続可能な都市や社会を構築するため、時空間データをもとに、環境問題などを研究
越仲 孝文 パターン認識・機械学習 人間理解、環境理解のための知能情報処理。音声、音響、言語等の時系列データを対象とした機械学習及び信号処理
佐藤 彰洋 多くの要素(エージェント)の相互作用の結果生じる共同現象の理解、社会・経済システムの分析、モデリング、シミュレーション、設計に関する研究 リスク推計・リスク分析。メッシュ統計に関する数理モデルの構築、メッシュ統計の可視化・定量化アルゴリズムの開発、データ利活用のためのシステム構築、計算機科学に基づく並列分散処理システムの開発
末廣 大貴 機械学習理論、逐次意思決定 統計的機械学習の理論および応用研究。問題の定式化、アルゴリズムの設計、予測誤差や計算量解析等の理論研究を行う。理論的見地に基づき、様々なドメイン・タスクに対する機械学習の応用研究を行う
竹内 由則 医療統計学、薬剤疫学、統計的因果推論 大規模医療情報データを利用した薬剤疫学・臨床疫学研究における統計的因果推論についての方法論研究
土屋 隆裕 統計調査法 統計調査を設計し、調査データを取得するための各種手法の研究。さらに調査データの分析手法に関する研究
戸田 浩之 データマイニング、情報検索、機械学習 データ工学や機械学習等の計算論的なアプローチに行動科学の知見を組み合わせ、ライフログや移動軌跡、SNS等のデータを活用した人の行動や社会現象のモデル化、予測、最適化に関する研究
藤田 慎也 離散数学、理論計算機科学 組合せ論、グラフ理論、アルゴリズム
山崎 眞見 現象の数理モデル 機械学習技術などを用いたデータの背後にある現象のモデル化とビッグデータ処理に必要な情報インフラの方式開発