データサイエンス
プログラム学位名称（修士）工学または
経営情報学
データを通じて現象を理解し、知識の創出と社会への還元をめざします
データサイエンス分野における体系的かつ高度な専門教育を提供し、21世紀の課題解決に貢献する高度データサイエンス人材を育成することを目的としています。
教育における
３つのポリシー
データサイエンスプログラムの教育における３つのポリシーは、
右記PDFからご確認いただけます。
課題解決に必要な「デジタル創造力」を養成する
本プログラムの教育研究について
統計学や機械学習などの方法を活用し、社会やビジネスに応用するデータサイエンスの教育研究を行います。
育成する人材像
高度データサイエンス人材：DX の推進において、データを活用した業務変革や新規ビジネスの実現に向けて、データを収集?解析する仕組みの設計?実装?運用を担う人材
養成する能力
- 科学的で根拠に基づく課題発見?解決を行うために、数学、統計学、情報学の高度な知識や機械学習?AIの最新技術を駆使し、データから価値のある情報を抽出することができる
- データサイエンスの知識?技術と学際的な思考に基づき、分析対象の本質を数理的に理解することができる など
想定している出口
データサイエンティスト、データエンジニア、クオンツシステムエンジニア、プログラマー、データアナリスト、研究職、生産設備制御?監視者、公務員、博士後期課程など
博士後期課程の進学案内
- 博士後期課程プログラム構想中
プログラム専門科目
各科目の詳細は、右記PDFからご確認いただけます。プログラム専門科目の概要はこちら
| 授業科目の名称 | 配当年次 | 単位数 |
|---|---|---|
| 機械学習論 | 1前 | 1 |
| 人工知能論 | 1後 | 2 |
| 確率統計論 | 1前 | 2 |
| 統計解析論 | 1前 | 2 |
| 数理モデリング | 1後 | 2 |
| 応用数値解析 | 1後 | 2 |
| 応用実践データサイエンス | 1後 | 2 |
| 人間情報解析 | 1後 | 1 |
| 音響情報解析 | 1前 | 1 |
| 知識情報論 | 1後 | 1 |
| データサイエンス特別演習 | 1～2通 | 4 |
| データサイエンス特別研究 | 1～2通 | 6 |