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 主要担当科目 研究課題
阿部 貴行 データサイエンス特別講究D 医療データの統計解析と臨床研究のデザインと解析の方法論およびデータ解析における欠測値への対処法の研究。
上田 雅夫 データサイエンス特別講究C 社会科学領域(主に経済学、マーケティング)における論文・書籍で利用されている解析手法や理論について、数理統計学びに実務的な活用の観点から講義する。
大西 暁生 データサイエンス特別講究C 費用便益分析や環境影響評価など事業に関する評価を空間的な特徴を加味しながら社会・経済・環境の側面から分析する手法を解説する。
越仲 孝文 データサイエンス特別研究指導Ⅰ~Ⅳ  
佐藤 彰洋 データサイエンス特別講究C 経済社会システムのデータ駆動型モデリング、社会シミュレーション並びに、情報数理に関する発展的内容を取り扱う。
土屋 隆裕 データサイエンス特別講究C 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。
冨田 誠 データサイエンス特別講究D ヘルス情報テクノロジー学における、各種の定量手法(遺伝統計解析、空間統計解析等)を活用して、大規模データベースから専門知見を見出し、ヘルス情報の実用化をはかる方法論に関して、研究指導を行う。
藤田 慎也 データサイエンス特別講究B グラフ理論の基礎的および応用的研究。グラフ理論は組合せ論の一分野として位置付けられる。授業ではグラフ理論に限らず、組合せ論の幅広いテーマについて解説する。
山崎 眞見 データサイエンス特別講究B データの背後にある現象の機械学習技術を用いた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。
汪 金芳 データサイエンス特別講究A ビッグデータ型統計解析法を開発し、得られる情報を目的データに転移させ、新たな客観的ベイズ解析法の構築。また機械学習と統計学を融合した新たなデータ解析法を開発。