学部・研究科紹介ABOUT
カリキュラム
本研究科では、データエンジニアリング科目、データアナリシス科目、そして両者を基盤とするモデリング科目を学びます。
また、プロジェクトマネージメントや領域固有のモデルについても学びます。そして、課題研究を通じて、実際のデータに触れ、一連の問題解決の流れを体感することで、知識だけでなく、問題解決の成功体験を経験し、生きたデータから実際に価値創造を行えるようになります。
M1（1年次）
修士レベルのデータサイエンスの基礎的能力を身につけます。
様々な領域知識と分析例を学びます。
M2（2年次）
社会的な問題の解決に向けて貢献するような修了研究をします。
本学データサイエンス教育研究センターが企業や自治体、大学等と行う共同研究に参加します。
30単位以上取得
(データエンジニアリング科目・データアナリシス科目・モデリング科目の実践論を4単位以上含むこと。ただし、実践論を履修する場合は、対となる講義も合わせて修得すること。)
実践論では、学術論文などから最先端理論や技術を学び、自らプログラミング実装をしたり最新のソフトウェアを用いて処理や分析をするスキルを身につけます。
データサイエンス研究科における履修モデル
長期履修学生制度
この制度は、職業を有している等のために標準の修業年限で修了することが困難な学生を対象としています。事情に応じて標準の修業年限（2年）を超えて一定の期間にわたり計画的に教育課程を履修し修了することにより学位を取得することができます。長期履修学生として認められた場合の授業料は、2年間（標準の修業年限）分の授業料総額を、あらかじめ認められた一定の修業年限で除した額にして、それぞれの年に支払うことになります。