データサイエンス研究科（博士前期課程）

データサイエンス研究科が目指すのは、統計学と情報学を基盤とするデータサイエンスを発展させ、社会の様々な課題を解決する学術研究者および高度専門職業人の輩出です。この研究科の教育目的を理解し、データサイエンスの理論と実践を意欲的に学修し、データサイエンスの新たな領域を開拓し発展させる意欲をもった学生を求めています。
データサイエンス研究科における教育は本質的に学際的です。まず、データサイエンスの専門知識とスキルは理系的ですが、データサイエンスの対象である価値創造の場は理系的領域だけでなく、社会的・人文的な領域を多く含んでいます。そして、価値創造の鍵となるモデルの決定は、データサイエンスの力量と応用領域に関するしっかりとした知識の双方が必要となります。そのため、一定の基礎学力があれば、統計学や情報学を学んできた学生だけでなく、データサイエンスに広く関連する分野にバックグラウンドをもつ学生も受け入れます。また、企業においてデータサイエンスの理論と実践に関する専門知識とスキルを必要とする社会人も学生として受け入れます。
したがって、データサイエンス研究科の求める人材は次のとおりです。

(ア) データサイエンスの基盤となる統計学および情報学の基礎的知識を持つ人

(イ) 統計学および情報学が融合したデータサイエンスを学修し、価値創造へつなげる意欲を持つ人

(ウ) 多様な応用領域の分野で価値創造に貢献する意欲と適応力を持つ人

(エ) 多種多様な専門性をもつ人々と協働して価値創造するための基礎的なコミュニケーション力を持つ人

(オ) データサイエンスの新たな領域を開拓し発展させる意欲をもつ人

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・2024年度入試、博士前期課程の募集人員を40名から50名に増員した。

上記の配慮事項を含め、受験者個々の申請に基づき、個別に障がいの内容を確認し配慮する内容を検討する。

【早期特別入試・一般入試・外国人留学生入試において修士レベルのデータサイエンスを修めるための基礎的な知識・技能の評価に外部試験を活用】
・統計学については、一般財団法人統計質保証推進協会 統計検定2級・準1級の点数を活用。準1級より上位（1級数理、1級応用）の合格者は満点として換算。
・情報学については、情報処理推進機構 ITパスポート試験の点数を活用。ITパスポート試験より上位（基本情報技術者試験、応用情報技術者試験）の合格者は満点として換算。高度情報処理技術者試験の合格者には加点を行う。
・英語については、一般財団法人国際ビジネスコミュニケーション協会 TOEIC等の点数を活用。
・派遣社会人については、実務経験書に基づき、基準を超える知識・技能を有するとみなすことがある。