【≪方法論とデータをつなぐ≫価値創造人材】
データサイエンス研究科は、データサイエンスに焦点を合わせた日本初の本格的な大学院です。
領域の課題を見つけ、データを取得し、前処理をし、モデルを決め、最適化法を選び、分析結果を解釈してわかりやすく伝え、意思決定に活かせる人材を育成します。
学部・研究科等ごとの目的
データサイエンスの最新の方法論の講義や、データを用いて社会的な課題を解く実践的な演習から成る体系的なカリキュラムを提供することにより、方法論とデータをつなぐことのできる価値創造人材を組織的に育成することを目的とする。
入学者受入方針（アドミッション・ポリシー）
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。
博士後期課程は、学部・修士から博士にストレートに進学する「煙突型」の教育課程を想定している訳ではありません。学問領域としてのデータサイエンスの特徴を考慮すれば、高度な「棟梁レベル」の育成を目的とする博士課程としては、入学者として、あくまでも現場でのデータドリブンな経験を有している人材を想定しているからです。より具体的には、「いずれかの分野の修士号を有し、企業、自治体、研究機関等において、各領域分野でのデータ分析に関わる仕事に従事してきた経験を持ち、データサイエンスの修士レベル相当の専門性とスキルを持つ『独り立ちレベル』の者で、既存技術では解決できない課題に直面し、それを解決するための研究力を身につけたいと希望している者」です。企業等でデータ分析業務に従事する派遣社会人が修士課程を修了し、すぐに博士課程に進学することは想定されますが、データサイエンス学部または他大学・学部から本研究科博士前期課程に入学して修了する者は、いったんデータ分析に関わる仕事に従事し、その後に博士後期課程に戻ってきてほしいと考えています。ただし、データサイエンス領域で高度な専門性を持つ研究者や教員、実務家等を目指す場合には、博士前期課程から後期課程へのストレートな進学も推奨します。
なお、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、データサイエンスに関する修士相当の基礎学力とデータ分析の経験があれば、統計学や情報学だけでなく、データサイエンスに広く関連するいずれかの分野で修士号を有する者も受け入れます。
したがって、データサイエンス研究科博士後期課程のアドミッションポリシーを次のように定め、すべての項目を満たすことを求めます。
(ア) データサイエンスの基盤となる統計学および情報学を含むデータサイエンスに関する高度な知識を持つ人
(イ) 課題の発見、データ収集・前処理，モデルの決定・最適化計算、結果の解釈、そして意思決定につなげる一連の過程を自らのイニシアティブで実施し、価値創造に貢献してきた経験を持つ人
教育課程編成・実施方針（カリキュラム・ポリシー）
1.解決すべき問題が何かを見抜くための広い視点を身につけるために、個別科学を融合する横串となる統計科学と情報学を基盤とする横断的研究分野であるデータサイエンスに関する多様な方法論や領域の専門知識とスキルの核となる部分を統計科学、情報学、個別科学の教員が共同で行う授業において学ばせる。
2.既存技術で対応できない問題を解決するための新たな基盤技術を生み出す研究力を身につけるため、主指導教員及び副指導教員を含む高度な専門性をもつ複数教員が参加し多様な観点から議論する演習において指導を行う。
3.研究成果を実際の問題解決に用いるための実践力を身につけさせるために、企業、自治体、領域の研究者との共同研究プロジェクトに参画する機会を用意する。
1については、自らの修了研究テーマ候補に関する実問題を題材に、各回の授業で学んだ最先端知識をデータから価値を創造する過程のどのステップに活かせる可能性があるかを論じるレポート等により評価する。
2については、プレゼンテーションによる研究進捗報告及びその過程で執筆した論文などにより、新たに生み出した基盤技術が既存技術で対応できない問題をどの程度解決できるかを評価する。
3については、企業、自治体、領域の研究者との共同研究プロジェクトへの貢献度を、成果を報告するプレゼンテーションやその過程で執筆した論文などにより評価する。
学位授与方針（ディプロマ・ポリシー）
1.解決すべき問題が何かを見抜くための広い視点を有している。
2.既存技術で対応できない問題を解決するための新たな基盤技術を生み出す研究力を有している。
3.研究成果を実際の問題解決に用いるための実践力を身につけている。
また、所定の単位を取得した者に対し、次の学位基準に基づいて博士の学位を与えます。
（博士学位） 提出された博士学位論文が以下を満たすこと
データサイエンスおよびその関連分野における新たな成果を含む。
記述の論理構成が緻密であり，学問体系における成果の位置づけが明確で、かつ当該研究課題の周辺領域の専門家にも成果の意義が明快に伝わる。
当該研究分野またはその関連分野の発展に大きく寄与する可能性が認められる。
