学部・研究科等ごとの目的
本研究科は、膨大なデータを収集し、分析に必要なデータ解析の理論や手法にかかる「データアナリティクス力」、及びコンピュータを駆使し、データを意味ある形に変換し、活用できるようにする「データエンジニアリング力」を、社会潮流の把握に基づく課題背景の理解を基盤として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「社会展開力」に収れんさせ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ことを目的とする。
各専攻の目的は次のとおりとする。
(1) データサイエンス専攻
データアナリティクス、データエンジニアリングにかかる知見をベースに、社会的・学術的意義の大きい具体的課題を発見し、適切な課題解決策を提示する能力を有して幅広い社会領域で活躍する、また国際社会にも通用するデータサイエンス人材を育成する。
(2) ヘルスデータサイエンス専攻
データサイエンスにかかる基礎理論と技術に習熟し、人類の抱える健康、医療の諸課題を解決するための論理の定式化を行い、データサイエンスの手法を駆使して諸課題を解決する研究を、立案・施行・評価・改善するプロセス(PDCA)を実行できる人材を育成する。
入学者受入方針（アドミッション・ポリシー）
＜データサイエンス専攻＞
データサイエンス専攻の理念を共有し、データサイエンス力を創造的に活用することで新たな価値を創出できる能力を身につけたいと志望する以下のような学生を求める。
・文理問わず、高度なデータサイエンス力の獲得に意欲を持つとともに、データサイエンスの新たな分野を切り拓き、新たな価値を創出する意欲を持つ人
・物事を論理的に考察して自らの考えを的確に伝達でき、現実社会の中で各応用分野を意識したデータサイエンスによる課題解決に意欲を持つ人
・社会人入学者に対しては、実社会での経験に基づいた問題意識を持ち、データサインス力を身につける強い意欲を持つ人
なお、入学者の修得しておくべき知識等の内容と水準を以下の通りとする。
・入学を希望する専門分野の学問体系を習得するための基礎学力を備えていること。
・研究活動に必要なコミュニケーション能力および語学力を身につけていること。
＜ヘルスデータサイエンス専攻＞
・国家資格を有し臨床経験がある医療従事者、またはヘルス分野で実務経験のある非医療従事者等であって、自身が携わるヘルス分野に関する知識と技術を実務に還元するための具体的な目標を持つ人
・ICT技術の進展と共に蓄積されるデータを解析する技術を修得し、学術課題を研究するために必要とされる能力を身につけたいと志望する人
・既存の枠組みにとらわれず、自身が持つ問題意識をデータサイエンスの手法を融合させてヘルス課題を解決したいという強い意欲を持った人
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
ICTの進展によって蓄積されるヘルス情報を集約し利活用するための方法論として、ヘルス分野のデータを用いてリサーチクエスチョンを解決するための知識、技能、思考法を備えられる体系的な教育課程を編成する。
・「基礎教育」では、ヘルスデータサイエンスの専門家に必要な３つのコア領域（生物統計学、研究デザイン学、ヘルス情報テクノロジー学）の教育を行う。
・「実践教育」では、ヘルス分野の課題解決型学習（Project Based Learning; PBL）を全員に課し、課された研究の企画・実施・発表を通して経験することで、ヘルスデータサイエンスの社会実装について理解を深め、かつヘルスデータサイエンス人材に必要な企画力、説明力、倫理性等を涵養する。
・基礎教育・実践教育に加え、多様な選択科目を用意し、応用性、学際性の高い教育を提供することにより、幅広いヘルス課題に対応できる素養を備えた専門人材養成を目指した教育を行う。
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。
・豊かな表現力で、国内外の様々な分野の人々と円滑にコミュニケーションを図ることができ、自らの課題解決案を発表・討論できる技能を修得している。
<研究能力と創造的思考力>
・現実社会の中で各応用分野における課題を、データから数理的・分析的に考える能力を有している。
・高度なデータサイエンス力に基づき、国際社会や地域社会に貢献を図る高い意識を持ち、より良い社会の実現に向け努力する姿勢を身につけている。
○ヘルスデータサイエンス専攻
<知識・理解>
・ヘルスデータサイエンスにかかる高度で幅広い理論と技術に習熟している。
・ヘルス分野の諸課題に対し、ヘルスデータサイエンスの手法とヘルスの専門知識を融合し、具体的提案を行うための一連の流れを理解している。
<汎用的技能>
・効率的なヘルスサービスの提供や、証拠に基づく保健医療政策（Evidence-Based Health Policy Making）の検討が可能となる学術的意義の高い、かつ具体的な問題（以下「リサーチクエスチョン」という。）を定式化できる。
・ヘルスデータの解析と解釈を通じて、高度な普遍性を持つ研究成果を論理的に説明することができる。
<研究能力と創造的思考力>
・データサイエンスの手法を駆使したヘルスデータの利活用を通じてリサーチクエスチョンを解決するための研究を立案・施行・評価・改善するプロセス（PDCA）を実行できる。
・データサイエンスの手法を駆使したヘルスデータの利活用により、個々の疾病発症・治療反応性や医療資源消費量などを推定し、最適・効率的なヘルスサービスを提供するための提案内容を創造できる。