学科・専攻等の名称
学科・専攻名 | 修業年限 | 取得可能な学位 |
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データ計算科学専攻 | 3年 | 博士(情報科学) |
教育課程編成・実施方針(カリキュラム・ポリシー)
【博士後期課程】
1.情報科学およびその周辺分野のフロンティアを理解し、自身の研究を深化させるために、データ科学、計算科学、健康医療科学、情報セキュリティ科学の最先端研究を学修する科目を設置する。
2.研究遂行能力、文献調査能力を養成し、学位論文を作成するため、研究指導科目を設ける。
3.学修成果の評価は、試験、レポ-ト、参加度、発表内容、論文の審査結果等により、学修目標に即して多面的な方法で行う。
教育課程の特色(履修モデル、カリキュラムマップ等)
データ科学と計算科学を基盤に、健康医療科学や情報セキュリティの応用分野も網羅した4コース
◆データ科学コース
ビッグデータ時代において、大量のデータを分析することで、新しい事象を発見する能力や実世界の現象のモデル化を行う能力が重要になってきています。そのようなデータ科学の能力を備えた人材が、新しいビジネスモデルの提案や新しい価値の創出によるデジタルトランスフォーメーションの推進を担うことになります。
そこで、本コースではデータ科学の役割や実社会への適用事例について学ぶ講義と、実際のデータを利用したデータ分析スキルを身につける実践的演習を提供します。そして、機械学習を中心とする人工知能、ビッグデータをハンドリングするための数理モデル、アルゴリズム、情報マネジメントなどの知見を活かしたデータ科学の研究を行います。
◆計算科学コース
シミュレーションは、自然科学や社会科学における実験や理論という古典的な手法とならぶ第3の手法として大きな役割を担っています。本学の神戸情報科学キャンパスは、「京」コンピュータの設置とともに、ポートアイランド南地区の同じ敷地に設置され、大規模シミュレーションに関する研究・教育に貢献してきました。2020年には「京」に代わって次世代「富岳」が設置開始されました。計算科学コースでは、この世界有数のインフラを使いこなし、自然科学(気象、生態系、地震、物質など)と社会科学(経済、社会保障、イノベーションなど)に関するシミュレーションの研究に必要な、並列計算、可視化、モデリング、数値解析などの基礎と、流体から建築までの応用を学び、計算科学分野における先端研究を行います。
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)
情報科学研究科においては、博士前期課程と博士後期課程のディプロマポリシー(学位授与方針)をそれぞれ以下のように定める。
【博士後期課程】
1.高度情報社会が直面する諸問題に対する課題設定、新規的な解決策の提案・実現能力を有している。
2.学術的に高度な内容を含む研究を行い、その成果を広く公表し、情報科学の今後の発展に寄与することが認められる。
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 | |
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転学部 | ||
編入学 |
転学部・編入学情報補足
専攻分野
専攻分野 |
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経営情報学 数学・情報科学・統計学 システム・制御工学 情報工学・コンピューター 医療事務・医療秘書・医療情報 総合情報科学 |
専攻分野に関する説明