データサイエンスコース

2021年４月、新たにデータサイエンスコース開設！

ビジネス、医療、スポーツなど各分野のＡＩ及びデータサイエンス領域において、次代の道を切り拓く、トップ＆マネジメント層を発掘・育成するため、2021年４月、新たに大学院医学研究科データサイエンスコースを開設します。

学術及びビジネスの最前線でトップとして活躍する教員を招聘。
最先端の研究や技術等に基づいた実践型の講義を提供します。

企業や研究機関との産学連携・共同研究の実績豊富な本学が、データサイエンスコース実現のため、世界的ＡＩ関連企業とのコラボレーションを推進。
応用科目群ではトップクラスの産学連携教育プログラムを受講することができます。

医療データやスポーツデータの2次利用、ヘルスイノベーションなど、本学伝統分野の「医療」「スポーツ」を基礎に、ＡＩとの結合・融合によって、次世代の技術や価値を創造していきます。

キャンパスは御茶ノ水駅徒歩7分。抜群の好立地と言え、都内の各所から容易にアクセスが可能。仕事帰りに学べることが可能です。
また、学費については、多くの社会人に学んでいただけるよう、平均より低く設定しています。

データサイエンスコースでは、ＡＩに関する知識とスキルを修得し、医療・健康・スポーツをはじめ、種々な場面で蓄積されたビッグデータを解析分析し、課題解決策や新たな価値を創造できる人材を養成します。

＊以下の授業科目は、現時点の開講予定科目であり、今後、変更となる場合があります。

授業科目	単位数	必修/選択	開講時期
基礎数学概論（数理科学）	2	選択	1前
基礎数学（線形代数・微分積分）	2	選択	1前
統計モデリング（確率・統計）	2	選択	1前
基礎生物統計学	2	選択	1通年
臨床統計学　　＊1	2	選択	1通年
コンピュータ概論（原理・歴史）	2	必修	1前
プログラミング演習Python	2	必修	1前
人工知能概論（機械学習・深層学習含）	2	必修	1前
力学系・非線形科学入門	2	必修	1後
脳の仕組みと人工知能	2	選択	2前
自然言語処理	2	必修	1後
ＭＡＴＬＡＢを活用した宇宙画像解析（仮称）	1	選択	1後
スポーツデータとＡＩ	2	選択	1後
情報法制（知財・個人情報保護・セキュリティ、研究倫理を含む）	1	必修	1前

＊1：公衆衛生学コースとの共同開講科目

授業科目	単位数	必修/選択	開講時期
医科学特別研究（研究・論文指導）	8	必修	2通年

※所属する研究分野（データサイエンス）が開講する特別研究科目を履修する。研究分野は、入学出願時に選択する必要があります。

基礎教育科目11単位（必修）、専門教育科目から4単位以上、特別研究科目8単位、計30単位以上を修得し、必要な論文指導を受け、本大学院が行う修士論文の審査及び最終試験に合格すること。

学費（授業料について）
他のコース（医科学コース、公衆衛生学コース、遺伝カウンセリングコース、ヘルスコミュニケーションコース）とは授業料が異なりますのでご注意ください。具体的な金額等については学費のページをご覧ください。
入学試験
Ｂ日程（試験日：令和3年1月7日）での実施を予定しています。正式に決まりましたらホームページ、学生募集要項等に掲載いたします。