博士後期課程
データサイエンスに関する多様な方法論や領域の専門知識を背景に、解決すべき問題が何かを見抜くための広い視点と、既存技術で対応できない問題を解決するための新たな基盤技術を生み出す研究力と実践力を有する人材となることを目指す、博士後期課程の特色を紹介します。
先端知識を習得し、プロジェクトで実践
データサイエンスの先端知識を習得後、基盤技術の研究・開発とそれによる問題解決の実践を学び、ビッグデータ解析などに基づく博士論文を執筆します。
- D1（1年次）
データサイエンスの先端知識の習得、修了研究のテーマを具体化するためのサーベイや探究的研究を主に行います。 - D2（2年次）・D3（3年次）
D1（1年次）の予備調査に基づいて、自身の価値創造プロジェクトのための基盤技術の研究・開発を行います。
その後、それらの技術を自身のプロジェクトにおいて実践、評価し、ブラッシュアップを行います。
滋賀大学の研究機関「データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター」が企業や行政、大学などと行う共同研究に参加し、実践力を磨くこともできます。
博士後期課程の科目構成
修了には12単位以上の取得が必要です。データサイエンスに関する先端知識を習得し、既存技術で対応できない問題を解決するための新たな新手法を生み出す研究力と実践力を身につけます。
データサイエンスコア科目（2単位）
先端知識の習得。
- データサイエンス特別レクチャー（必修）：2単位
実務経験のある教員を含むデータサイエンス研究科教員による、オムニバスの最先端のサーベイで、データサイエンス分野を幅広くカバー。解決すべき問題が何かを見抜くための広い視点を身につけます。
価値創造科目（8単位）
新基盤技術の研究と開発、それによる問題解決の実践。
- データサイエンス特別研究1、2、3、4、5、6（必修）：6単位
新たな基盤技術の研究・開発とそれによる課題解決の実践を繰り返すことで、既存技術で対応できない問題を自ら解決できる研究力と、新たな価値創造の場の開拓につなげる実践力を養います。本学「データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター」の共同研究に参加することも可能です。 - データサイエンス特別演習1、2（必修）：2単位
博士論文研究に関する複数教員による指導（主指導教員、副指導教員、その他教員）を行います。
個別科学分野科目（2単位）
汎用基盤技術を実際の問題解決に応用するための目的志向基盤技術を学びます。
大学連携プログラムの受講が可能
本学は「データ関連人材育成プログラム (DuEX)」（大阪大学を中心とした関西の大学連携プログラム）に参加。博士後期課程院生は、このプログラムの講義を受けることができます。
社会人の学びをサポート
博士課程終了レベルの人材が社会で強く求められている今、仕事をしながら学ぶ方へのサポートを用意しています。
博士後期課程早期修了プログラム
一定の研究業績や能力を有する社会人などを対象に、標準修業年限が3年である博士後期課程を最短1年で修了し、課程博士号を取得するプログラムです。
本プログラムでは、社会人として積み重ねてきた研究実績を基にして、指導教員から論文作成の指導を受けて博士論文を完成させます。
希望者には入学試験合格後に、達成度評価システムに基づく入学時履修審査を行います。
長期履修学生制度
仕事をしながらの学びなど、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た制度です。事情に応じて標準の修業年限（3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、修了することで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、授業料は標準の修業年限である２年間分の総額を、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います。
博士論文の執筆
D1（1年次）に授業と博士論文の準備をし、D2（2年次）以降は職場等に戻って博士論文を執筆することができます。
奨学金
日本学生支援機構のほか、都道府県の教育委員会、地方公共団体および財団法人等の奨学金を貸与、給付ともに取り扱っているほか、以下のような独自制度も設けています。
滋賀大学大学院データサイエンス研究科奨学制度
学力が優秀な学生が学業に専念できるよう、本学データサイエンス基金を活用した本研究科独自の奨学制度を設けています。入学年に100万円を、入学試験時の成績優秀者に支給します。