履修要件

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。

情報科学研究科シラバス

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

  • [前期] 計算機構論
  • [前期] 知能集積システム学
  • [前期] 高信頼システム
  • [後期] 高性能計算論
  • [後期] アーキテクチャ学
  • [後期] ソフトウェア基礎科学
  • [後期集中] インターネットセキュリテ

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

  • [前期] 機械学習基礎
  • [前期] 物理フラクチュオマティクス論
  • [前期] 知能システム科学（奇数年度開講）
  • [前期] 知能制御システム 学（偶数年度開講）
  • [後期] 自然言語処理学
  • [後期] 統計的モデリング
  • [後期] 暗号理論
  • [後期] コンピュータビジョン
  • [後期] 先端応用データ解析
  • [後期] 情報基礎科学としての数理情報学
  • [後期] 人工知能基礎学
  • [後期] 情報システム評価学（奇数年度開講）
  • [前期集中] Information Technology Fundamental
  • [後期集中] Computer Science Fundamentals
経済学研究科開講科目
  • [前期] Econometrics I
  • [後期] Econometrics II

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

  • [前期] 情報倫理学
  • [前期] 情報法律制度論
  • [前期] 数理都市解析
  • [前期] システム制御工学 I
  • [後期] 学際情報科学論
  • [後期] 応用データ科学
  • [後期] 情報生物学
  • [後期] 応用知能ソフトウェア学
  • [後期] 空間経済学
  • [後期] 都市交通データサイエンス
  • [後期] 情報コンテンツ学
生命科学研究科開講科目
  • [後期集中] 先端脳生命統御科学特論 I (神経ネットワーク）
  • [後期集中] 先端生態発生適応科学特論 II (生態ダイナミクス）
  • [通年集中 (前期英語・後期日本語)] 先端分子化学生物学特論 II (分子ネットワーク）

実践研修科目

  • [前期集中] データ科学 プログラミング演習 1 単位・選択）
  • [前期集中] データエンジニアリング（１単位・必修）
  • [前期集中] データ科学トレーニング I （１単位・選択）
  • [前期集中] データ科学トレーニング II （１単位・必修）

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（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

プロジェクト実践研修

  • データ 科学 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。

経済サポート

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。