研究室生活について
鈴木研究室で学べる分野を具体的に教えてください。
ベイズ統計、スパース推定、カーネル法、深層学習、関数データ解析、グラフィカルモデル、因果推論
基本的には、数理統計学や機械学習の数理的背景に関係するものでしたら大体のことは学べますが、上記以外の分野を希望する場合は、念のため鈴木教授にご連絡することをお勧めします。
大学院生はどのような学生生活を過ごしていますか。
修士１年目から、研究室ゼミや大学院の授業を通じて研究テーマを決めていきます。研究室ゼミは、先生との個別ゼミ、狩野研・鈴木研の合同ゼミ、学生主体の基礎ゼミ（１年目のみ）、の３種類です。コアタイムが無いため、研究室で勉強する学生もいれば、家や屋外で勉強する学生もいます。研究テーマが定まると、既存の論文等を探して、理解していき、最終的には学生が新たな論文を作成します。
勉強面以外では、コロナ禍ではオンラインでしたが、新歓や狩野研とのBBQ、ビアパーティー、忘年会等、気分転換となるようなイベントも複数あります。
研究室設備はどれぐらい整っていますか。
各々の研究に集中して打ち込められる環境が用意されています。また、デスクやモニターだけではなく、ソファや冷蔵庫、電子レンジ、コーヒーメーカー等ありますので、長時間滞在してもストレス無く過ごすことができます。
大学院入試について
倍率はどれぐらいでしょうか。
年によります。詳しくは言えませんが、データサイエンス自体人気のある分野ですので、、後はご想像にお任せします。
大学院の入試は、阪大生の優遇処置等ありますか。
一切ありません。
修了後の進路、就活について
修士課程、博士課程修了後の進路はどのようになっていますか。
修了後は、IT企業のデータサイエンス職に就職した学生が多いですが、IT以外（製薬、金融等）の統計解析職を志望する学生もいるようです。
学業と就職活動の両立は可能でしょうか。
可能です。インターンや就活の面接等とゼミが重なった場合は日程調整も可能ですし、先生方も応援して下さります。