博士後期課程 博士後期課程
カリキュラム
- 修了要件及び
履修方法 - 必修科目12単位、選択科目8単位以上(基盤科目選択必修から2単位以上、専門科目選択必修から6単位以上)、合計20単位以上を修得するとともに、必要な研究指導を受けた上、博士の学位論文を提出して、本研究科が行う審査及び最終試験(論文発表会)に合格すること。
ただし、在学期間については、優れた研究業績を上げた者については、2年以上在学すれば足りるものとする。 - 授業期間等
-
- 1学年の学期区分 2学期
- 1学期の授業期間 15週
- 1時限の授業時間 90分
- 学位論文審査
基準 -
博士学位論文として申請できる論文は、申請者の単著あるいは申請者が筆頭著者であり、以下①②のいずれかの条件を満たすものとする。 ※詳細は入学後に別途案内を行う。
①査読制度のある雑誌に掲載が決定している学術論文であること。
②研究科委員会で認められた国際会議での発表であること。なお、論文を提出し学位を受けようと希望する者は、健康データサイエンス研究科博士後期課程に2年以上在学し、所定の専攻科目について20単位以上取得していなければならない。
- 学位論文内容
- 専門分野における学術的新規性、創造性等を有している。
- 適切な対象・方法を用いており研究倫理に適切に対応している。
- 得られた結果について正しい評価、適切な考察がなされている。
- 研究の意義・課題を認識し、今後の発展について明確な展望を持っている。
- 論文が適切な記述法で論理的に構成されている。
- 発表・質疑応答
- 発表が論理的であり、わかりやすく構成されている。
- 高度な専門知識・技能に裏付けられた適切な回答ができる。
- 学位論文内容
科目区分 | 授業科目の名称 | 配当年次 | |
---|---|---|---|
基盤科目 | 統計学特講 | 1前 | |
人工知能特講 | 1前 | ||
健康医療情報学特講 | 1前 | ||
小計(3科目) | - | ||
専門科目 | データアナリティックス特講1 | 1前 | |
データアナリティックス特講2 | 1後 | ||
データアナリティックス特別演習1 | 2前 | ||
データアナリティックス特別演習2 | 2後 | ||
コンピュータサイエンス特講1 | 1前 | ||
コンピュータサイエンス特講2 | 1後 | ||
コンピュータサイエンス特別演習1 | 2前 | ||
コンピュータサイエンス特別演習2 | 2後 | ||
ヘルスデータサイエンス特講1 | 1前 | ||
ヘルスデータサイエンス特講2 | 1後 | ||
ヘルスデータサイエンス特別演習1 | 2前 | ||
ヘルスデータサイエンス特別演習2 | 2後 | ||
小計(12科目) | - | ||
研究指導科目 | 健康データサイエンス特別研究1 | 1通 | |
健康データサイエンス特別研究2 | 2通 | ||
健康データサイエンス特別研究3 | 3通 | ||
小計(3科目) | - | ||
合計(18科目) | |||
学位 | 博士(健康データサイエンス学) |
・シラバス
健康データサイエンス研究科のシラバスは、JUNTENDO PASSPORTから検索が可能です。 |