大学院等高度副プログラム

大学院等高度副プログラムは,所属する専攻で学ぶだけでなく幅広い素養をつけることを目的とした教育プログラムです.

プログラムの申請手続きについて

プログラムへの申請はKOANの「受講ガイダンスシステム」から申請手続きを行ってください.

  • 受講プログラム選択と申請手続き方法
  • 申請受付期間 2023年4月10日(月) 15時00分~4月25日(火)17時00分
  • プログラム授業科目の履修登録は,所属研究科の履修登録期間と,履修希望科目の開講部局の履修登録期間が重なる期間に余裕をもって行ってください.

副プログラムのガイダンス

副プログラムの説明会です.担当教員と副プロ受講生からお話が聞けます.MMDS主催のものと全学主催のものがあります.

数理・データ科学教育研究センター(MMDS)主催

データサイエンス,金融保険,数理モデルの3つの副プログラムの全てが分かります.

MMDSガイダンス(金融・保険,数理モデル,データサイエンスの説明会)
日時:2023年4月14日(金) 18時30分~20時00分
会場:ハイブリット形式にて開催

教育・学生支援部国際共創大学院支援事務室主催

大阪大学が提供するすべての副プログラムの説明があります.

大学院副専攻・高度副プログラム合同ガイダンス2023
日時:2023年4月11日(火)13時30分~15時00分
会場:Zoomにて開催

大学院等高度副プログラム 「データサイエンス」

  • 2022年度まで開講していた高度副プログラム「DSデータ科学」と「データ科学」を合体して,2023年度に高度副プログラム「データサイエンス」を開講しました.

履修についての注意

副プログラム「データサイエンス」の修了要件

プログラムを修了するには、以下の条件を満たす必要があります.

① 副プログラム「データサイエンス」の受講学生として,当該プログラムが定める方法により登録手続きを完了していること.

② 副プログラム「データサイエンス」の選択必修科目から6単位以上、選択科目から2単位以上,合計10単位以上を修得していること.

③ 副プログラム「データサイエンス」申請登録時に在籍している課程を修了すること.(修士号取得退学及び博士後期課程・博士課程単位修得退学を含む.)

④ 課程修了時の総修得単位数が,所属する専攻の修了要件単位数に4単位以上を加えたものであること.

副プログラム申請前に「大学院」で修得した単位について

副プログラム「データサイエンス」申請前に修得したコース該当科目は,基本的にコース修了の単位として認定されます.単位認定を申し出てください. ただし,コア科目「データ科学特論 I 」および「データ科学特論 II 」については認定しないこととしています. これらの科目は副プログラム申請後に(再度)履修してください.

博士後期課程の学生については、博士前期課程で修得した単位は主専攻修了要件単位外の4単位(いわゆるはみだし部分)に充当することはできません.

学部で修得した単位について

コース該当科目で学部と大学院の両方にクロスリスト(合併)している科目の単位を学部で修得した場合,2科目4単位を上限としてコース修了単位に算入することができます.単位認定を申し出てください.ただし,学部で修得した単位は主専攻修了要件単位外の4単位(いわゆるはみだし部分)に充当することはできません. 既修得学部科目認定申請書

部局 大学院科目名称 学部科目名称
基礎工 290350統計的推測 090389統計的推測
基礎工 290865
290866
機械学習の数理Ⅰ or II 090388統計解析
経済 230005計量経済 Ⅰ 030334上級エコノメトリックス I
経済 230006計量経済 II 030335上級エコノメトリックス II
経済 232006統計解析 030309上級統計

データ科学特論 special lecture


プログラム詳細

プログラム名称 データサイエンス / Data Science
実施部局 数理・データ科学教育研究センター
連携部局 基礎工学研究科,経済学研究科
修了要件単位数 10単位
選択必修科目から6単位以上,選択科目から2単位以上,合計10単位以上を修得すること.
履修対象者 修士・博士
プログラム概要
及び教育目標

データ科学には定まった定義はありませんが、データ科学をデータが関わる研究を行う学問と考えるならば、その守備範囲は広大です。大学は学問の府ですから、データが重要な役割を果たす実証研究に直結する研究のデザインやデータのハンドリングの方法(統計手法)の習得が、データ科学の中でも肝要となります。本副プログラムは、こういった意味でのデータ科学の実践的かつ包括的な教育コースを提供します。実証研究のデータ科学を身に付けた修了生は、実社会でもデータに関わる実務においてそのスキルを十分に活かすことができます。

各専攻において基本的なデータ処理の教育はなされています。しかし、それらは十分とは言えません。実際、実証研究を中心に行う専攻では、自身の研究テーマに直結するデータ分析の手続きはよくトレーニングされていますが、データ分析の基礎的な事柄の理解は危うく、状況が変化すると適切に分析できなくなることがあります。一方、数理統計学やデータ科学の基礎を学ぶ専攻では、実際のデータ分析を体験したり批判を受けることは少なく、統計手法の応用上の意味や分析の困難さを学べません。本副プログラムはこのような問題意識に鑑み、データ科学の教育における課題を発見し教育方法の改善に資することを目的に開設します。なお,主専攻とは受講生自身が所属する専攻である。

  • データ科学の基本的な考え方と統計手法の数理的基礎を理解する
  • 主専攻の研究分野に直結する統計手法を体系的に学ぶ
  • 主専攻でない分野におけるデータ科学を知り学際的な視点を養う
  • 最新の統計手法に関する情報を得る

本プログラムには1つのコースがある.

  • データ科学コース

データ科学コースを修了するためには,指定された選択必修科目と選択科目から,それぞれ,6単位ならびに2単位以上,合計10単位以上を修得する必要がある.統計検定(日本統計学会公式認定)の受験を推奨する.

本プログラムは、2022年度まで開講していた「DSデータ科学」と「データ科学」を合体し、分かりやすく整理した内容となっています。多くの異なった分野における固有の技術や概念を学習し、データ科学の観点からそれらを見つめ直すことは、学際的・俯瞰的な視野の醸成に資するでしょう。データ科学における数理的基礎、統計理論を修得するとともに理学、基礎工学、工学、および、社会科学の実証研究において応用される分析手法を学ぶ教育プログラムを提供します。

履修資格・条件

統計関連科目を受講していること.研究や実務等において実データ解析を行った経験があることが望ましい.

前提知識の要否・目安

統計検定2級対応「統計学基礎」東京図書のレベルを基準とする.データ解析環境Rの経験があったほうがよい.

アピールポイント
  • データサイエンスを軸とした学際的,俯瞰的な教育プログラム
  • 数理科学を専攻する学生にとっては,実際のデータ解析の面白さと難しさを学ぶことができる
  • 実証科学を専攻する学生にとっては,データ解析手法の数理的基礎を学ぶことができる
  • 最新の統計手法に関する情報が反映された教育内容の提供
受講してもらいたい人

実証科学を専攻していて,自身の研究でデータ解析を行う方.
数理科学を専攻していて,実際のデータ解析に関心がある方.

学び終えて

データサイエンティストとして活躍するデータ科学のスペシャリストはもちろんのこと,実社会においてデータを扱うすべての職業において,本プログラムが提供する教育内容を活かすことができる.

プログラム構成科目: 2023年度

データ科学コース,主要担当部局:MMDS & 基礎工学研究科 & 経済学研究科

時間割
コード
授業科目名単位数開講
学期
開講部局(課程)備考
選択
必修
選択
290724 データ科学特論 I 2   基礎工学研究科(院前期) 奇数年度開講
290729 データ科学特論 II 2   基礎工学研究科(院前期) 偶数年度開講
290350 統計的推測 2   秋冬 基礎工学研究科(院前期)  
290865 機械学習の数理Ⅰ 2   春夏 基礎工学研究科(院前期) 偶数年度開講
290866 機械学習の数理Ⅱ 2   春夏 基礎工学研究科(院前期) 奇数年度開講
232006 統計解析 2   春夏 経済学研究科(院前期)  
230005 計量経済 I 2   春夏 経済学研究科(院前期)  
230006 計量経済 II 2   秋冬 経済学研究科(院前期)  
3B2509 社会の中の科学技術概論   2 春夏 COデザインセンター (院前期)  
290723 数理特論 II   2 基礎工学研究科(院前期)  
290157 多変量解析   2 秋冬 基礎工学研究科(院前期)  
290352 時系列解析   2 秋冬 基礎工学研究科(院前期)  
290836 統計的学習理論   2 秋冬 基礎工学研究科(院前期)  
232002 オペレーションズ・リサーチ   2 春夏 経済学研究科 (院前期)  
290812 実証型研究法   2 春夏 基礎工学研究科(院前期) 土曜集中
290737 数理特論 III   2 春夏 基礎工学研究科(院前期) 意思決定とデータ科学
290811 DSインターンシップ   1 集中 基礎工学研究科(院前期)