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
※シラバスは学務情報システムよりご確認ください。
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
- 秋 高性能計算論
- 春 計算機構論
- 秋 ソフトウェア基礎科学（奇数年度開講）
- 秋 インターネットセキュリティ（集中講義）
- 秋 アーキテクチャ学
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
- 秋 データ科学基礎（＊）
- 秋 自然言語処理学
- 秋 統計的モデリング
- 秋 暗号理論
- 秋 Computer Science Fundamentals
- 秋 コンピュータビジョン
- 秋 情報システム評価学（奇数年度開講）
- 春 物理フラクチュオマティクス論
- 春 知能システム科学（奇数年度開講）
- 春 知能制御システム学（偶数年度開講）
- 春 Information Technology Fundamental
- 春 Econometrics I (経済学研究科開講)
- 秋 Econometrics II (経済学研究科開講)
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
- 春 情報倫理学（＊）
- 春 情報生物学
- 秋 学際情報科学論（＊）
- 春 情報法律制度論（＊）
- 春 数理都市解析
- 秋 応用知能ソフトウェア学
- 春 システム制御科学
- 春 応用データ科学
- 秋 空間経済学
- 秋 先端脳生命統御科学特論I (神経ネットワーク) (生命科学研究科開講) (集中講義)
- 秋 先端生態発生適応科学特論II (生態ダイナミクス) (生命科学研究科開講) (集中講義)
- 春 先端分子化学生物学特論II (分子ネットワーク) (生命科学研究科開講) (集中講義)
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）、海外教育機関を訪問し、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（8～16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
- 春 実践データ科学英語
- 秋 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ヶ月以上海外教育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下記をご参照ください。
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（8～16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。