東北大学 データ科学国際共同大学院

カリキュラム

カリキュラム

博士前期課程

データ科学基盤科目

それぞれの分野(データ科学I、II、III)から1科目以上(各2単位・必修)履修すること。そのうち、の科目(共通基盤科目)を2単位以上含めること。


◆ データ科学I

~技術創成力~

新しいセンシングや既存データの融合によって新しい技術を開拓する能力、あるいは既存技術を組み合わせてこれまでにないセンシング・蓄積・通信・計算システムを構築する能力

科目一覧


◆ データ科学II

~データ解析力~

課題解決に必要な情報をビッグデータから抽出し、活用する方法をデザインできる能力

科目一覧


◆ データ科学III

~課題構想力~

物事を俯瞰して本質的な課題を発掘し、解決のプロセスを構想できる能力

科目一覧


実践研修科目

データ科学スキルアップ演習(1単位・選択)

データ科学トレーニングキャンプに参加できるスキルを身に付ける

データ科学トレーニングキャンプ I (1単位・必修)

大規模なデータの取扱いや解析方法についてトレーニングを通して学ぶ

データ科学トレーニングキャンプ II (1単位・必修)

トレーニングIで身につけたスキルを使ってグループで実践的な問題解決を行う


短期海外研修

短期海外研修(1単位・選択)

前期課程において短期間(8日~2週間程度)、海外機関を訪問し、実施されている短期学生交流プログラム等に参加する。旅費の支援については、所属する研究科に問い合わせること


修士研修

修士研修(10~16単位・必修)

研修の内容については、所属する研究科に問い合わせること


英語能力補助講義

実践データ科学英語


博士後期課程

プロジェクト実践研修

ビッグデータチャレンジ(2単位・必修)

大規模データの取扱い・解析スキルを駆使し、グループをリードして実践的な問題解決を行う


海外研修

データ科学特別研修(3単位・必修)

6ヶ月以上海外機関に滞在して共同研究を実施
経済支援内容については、こちらを参照


セミナー研修

データ科学先進セミナー I (1単位・必修)

データ科学先進セミナー II (1単位・必修)

対象となるセミナーについては、随時、事務局から周知する


博士研修

博士研修(10~16単位・必修)

研修の内容については、所属する研究科に問い合わせること


※博士後期課程から編入したもので、本来、博士前期課程の必修科目であるデータ科学I, II, IIIが未履修の場合は、この6単位も修得することを修了要件とする。