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【データサイエンスコース】データサイエンス プログラム

【データサイエンスコース】
データサイエンス プログラム

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。

教育の特色

◇AI及びデータサイエンスのトップ人材による講義

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。

◇AI先端企業との産学連携講座

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」「スポーツ」 × AI

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。

◇働きながら研究に打ち込める環境を支援

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。

人材養成の目的

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。
コース名データサイエンスコース
プログラム名データサイエンス
取得できる学位の種類修士(医科学)

大学院生が所属する教育研究分野

  • データサイエンス
    (大学院生の所属先正式名称)
    医学研究科 医科学専攻 修士課程 データサイエンス

授業科目一覧

*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。

基礎教育科目

授業科目単位数必修/選択
コンピュータ概論(原理・歴史)2必修
プログラミング演習Python2必修
人工知能概論(機械学習・深層学習含)2必修
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)2必修
基礎数学概論(数理科学)2選択
基礎数学(線形代数・微分積分)2選択
臨床疫学 ※12選択
統計学実践2選択
力学系・非線形科学入門 2必修
自然言語処理2必修
統計モデリング(確率・統計)2選択
基礎生物統計学2選択
MATLABを活用した宇宙画像解析(仮称)1選択
スポーツデータとAI2選択
脳の仕組みと人工知能2選択
※1:公衆衛生学コースとの共同開講科目

専門教育科目

授業科目単位数必修/選択
医療データの2次利用概論2選択
多変量データ解析2選択
健康寿命延伸とデータサイエンス1選択
サイバーセキュリティ特講1選択
医用画像とデータサイエンス概論1選択
データサイエンス演習Ⅰ(データハンドリング)2選択必修
データサイエンス演習Ⅱ(Web)2選択必修
データサイエンス演習Ⅲ(セキュリティ)2選択必修
データサイエンス研究演習Ⅰ(画像診断)(事例研究)2選択必修
データサイエンス研究演習Ⅱ(医療データ解析)2選択必修
データサイエンス研究演習Ⅲ(ヘルスデータ解析)2選択必修
多次元データビジュアリゼーション2必修
計算論的神経科学2選択
応用生物統計学 ※12選択
データサイエンス概論2選択
医用画像解析入門(医用画像解析の基本と臨床応用)2選択
データサイエンス特別招聘講義2選択
AIヘルスイノベーションと起業2選択
産学連携講座:パロアルトインサイト1選択
産学連携講座:aiforce solutions1選択
産学連携講座:Agoop1選択
産学連携講座:NEC1選択
産学連携講座:富士フィルム1選択
産学連携講座:アラヤ1選択
産学連携講座:IBM1選択
産学連携講座:ジョルダン1選択
※1:公衆衛生学コースとの共同開講科目

研究指導科目

授業科目単位数必修/選択
データサイエンス研究8必修
※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。

修了要件

基礎教育科目12単位以上、専門教育科目6単位以上、研究指導科目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、入学試験等について

  • 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、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。 

本コースに関するお問い合わせ

<連絡先>
研究指導責任者:青木 茂樹 教授
メール宛先:d.science★juntendo.ac.jp
   (★を@に変えてお送りください。)