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滋賀大学大学院

 データサイエンス研究科

データサイエンス

モデリング、データエンジニアリング、データアナリシス　等を学ぶ

価値創造

意思決定とデータサイエンス、領域モデル実践　等を学ぶ

プログラミングスキル

データ分析のための実践的なプログラミングスキルを修得する

プロジェクト管理

ビジネスシーンで必須となるプロジェクトマネジメントを学修

IoT

IoTによるプロトタイピングを実施する

方法論とデータをつなぎ、価値を生み出す人材を育成する大学院

滋賀大学では、データサイエンス学部を2017年に開設。以来「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」の6拠点の一つに選定され、全国のデータサイエンス・AI教育を先導している。2019年にはデータサイエンス研究科『博士前期課程(修士)』を、続いて2020年に『博士後期課程』を開設し、現在に至る。
データで社会課題を解決するには、データから有用な情報を見いだすだけでなく、意思決定に活かす能力が必要だ。これらを網羅した「データ活用のスペシャリスト」を養成するため、学部からの進学者に加え、企業や自治体から多くの有望な社会人学生を積極的に集め、業界・業種・年代を超えた活発なオープンイノベーションの場が創出されている。

実社会におけるデータサイエンスを実践的に学ぶ一気通貫型の教育

博士前期課程では、データ分析に必要な環境の設計・開発、運用を行う「データエンジニアリング」と、構築したデータ基盤に蓄積されたデータを分析する「データアナリシス」の2分野において、スキルの理解・修得のみならず、状況に応じた特別仕様モデルを構築し分析できる“一気通貫型”の人材育成カリキュラムを展開している。
博士後期課程では、上記で育んだ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養う。
いずれも分野第一線の研究家教員および実務家教員から直接学ぶことができる。

データサイエンスを学術的に学ぶための多彩なサポート体制

同研究科は、多様なバックグラウンドを持つ学生の入学を想定し、授業にスムーズに入っていけるようeラーニングによる「プレマスター教育」を実施している。どの科目を履修するかはメンター教員に相談できるなど一人ひとりの興味や関心、レベルに合わせ対応をしている。
また社会人学生の勤務状況に配慮し、集中受講できる短期開講による科目を設定。さらに対面だけでなくオンラインによる遠隔受講も可能。働きながらでも受講しやすい環境を整えている。
さらに同学は、大学連携プログラムに参加しており、博士前期課程の学生は「独り立ちデータサイエンティスト人材育成プログラム(DS4)」「関西広域医療データ人材教育拠点形成事業」を受講できる。

授業科目一例

データサイエンス概論／マルチメディア特論／マルチメディア実践論／Webマイニング特論／Webマイニング実践論／サイバーフィジカル特論／サイバーフィジカル実践論／確率過程理論／確率過程実践論／モデリング基礎理論／モデリング基礎実践論／モデル評価論／モデル評価実践論／教師あり学習／教師あり学習実践論／教師なし学習／教師なし学習実践論／時系列モデリング／時系列モデリング実践論／統計的モデリング／統計的モデリング実践論／強化学習・転移学習／強化学習・転移学習実践論／意思決定とデータサイエンス／領域モデル実践論

在学生の内訳

博士前期課程：1年次　50名（男45名、女5名）、2年次　51名（男46名、女5名）
博士後期課程：1年次　3名、2年次　5名、3年次　6名

同大学院調べ（2023年5月1日現在）