学科・専攻等の名称
| 学科・専攻名 | 修業年限 | 取得可能な学位 |
|---|---|---|
| データサイエンス専攻 | 2年 | 修士（データサイエンス） |
| ヘルスデータサイエンス専攻 | 2年 | 修士（ヘルスデータサイエンス） |
教育課程編成・実施方針（カリキュラム・ポリシー）
本研究科では、社会潮流の把握に基づく課題背景の理解を基盤とし、膨大なデータの分析から創出する新たな価値を社会実装することができる人材、すなわちデータサイエンス人材を育成するために必要な教育課程を編成する。
○データサイエンス専攻
データサイエンス専攻が提供するカリキュラムは、データサイエンス力を構成する３つの力について、「データアナリティクス力」、「データエンジニアリング力」を涵養し、「社会展開力」に収れんさせる能力を涵養すべく構成する。一連の科目を履修し、かつ、修士論文を取りまとめることで、上述のディプロマポリシーを達成できる学生を育成することを目指し、以下のように教育課程を編成する。
・問題発見・解決型学習（PBL）の考えに基づいた「実践的データサイエンス演習」（PDS; Practical Data Science）という実践的な教育・研究科目を設置する。
・統計学や機械学習等の「データアナリティクス力」にかかる特論科目だけでなく、データマンジング等の「データエンジニアリング力」にかかる特論科目、デザイン思考特論やデータ倫理等の「社会展開力」にかかる特論科目を配置し、データサイエンティストが具備すべき高度な専門的能力を涵養する教育課程を編成する。
○ヘルスデータサイエンス専攻
教育課程の特色（履修モデル、カリキュラムマップ等）
大学ホームページをご参照ください。
授業科目
授業の方法・内容
年間の授業計画
シラバス等
学生が修得すべき知識及び能力に関する情報
学位授与方針（ディプロマ・ポリシー）
○データサイエンス専攻
<知識・理解>
・現実社会との対話から、各応用分野におけるデータサイエンスの課題を主体的に発見し、データを収集・解析し、その結果を社会に還元・実装する一連のプロセスを会得している。
・現実のデータを価値創造につなげるための整理・分析する能力、諸現象の裏に潜む数理的な法則・関係を見抜く能力を獲得している。
・データサイエンスにかかる高度な理論と技術を習熟し、データサイエンス力を総合的に獲得している。
<汎用的技能>
・課題背景を理解し、分析から社会実装までの一連の流れを可能にする社会展開力を修得している。
・データ解析の理論や手法に関わるデータアナリティクス力を身につけている。
・技術進歩が著しいデータエンジニアリング領域の技術、知見を自らの問題意識に応じて適切に評価し、活用できる能力を身につけている。
学修の成果に係る評価の基準
卒業・修了認定の基準
転学部・編入学等の可否、費用負担
| 可否 | 費用負担 | |
|---|---|---|
| 転学部 | ||
| 編入学 |
転学部・編入学情報補足
専攻分野
専攻分野に関する説明
