博士前期課程 博士前期課程
カリキュラム
- 修了要件及び
履修方法 - 必修科目11単位、選択科目１９単位以上（基盤科目選択必修から4単位以上、専門基礎科目選択必修から4単位以上、研究領域科目選択必修から11単位以上）、合計30単位以上を修得するとともに、必要な論文指導を受けた上、修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、１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 - （詳細検討中）
| 科目区分 | 授業科目の名称 | 配当年次 | |
|---|---|---|---|
| 基盤科目 | 統計学基礎 | 1前 | |
| 人工知能概論 | 1前 | ||
| バイオメカニクス概論 | 1前 | ||
| データサイエンティストのための健康・医学概論 | 1前 | ||
| 学術英語方法論 | 1前 | ||
| セキュリティガバナンス概論 | 1前 | ||
| 研究倫理（技術倫理を含む） | 1前 | ||
| 小計(7科目) | － | ||
| 専門科目 | 専門基礎科目 | 統計学特論 | 1後 |
| 生物統計学特論 | 1後 | ||
| 人工知能特論 | 1前 | ||
| ネットワークセキュリティ特論 | 1後 | ||
| 医療情報特論 | 1前 | ||
| 医療DX・AI特論 | 1後 | ||
| 小計(6科目) | － | ||
| データアナリティックス・ コンピュータサイエンス研究領域科目 |
ポピュレーションヘルスサイエンス | 1前 | |
| 多変量統計解析特論 | 1後 | ||
| 遺伝子と多様性のデータサイエンス特論 | 1後 | ||
| 疫学特論 |
2前 |
||
| 応用数理特論 | 1前 | ||
| 計算科学特論 | 1前 | ||
| 情報可視化特論 | 2前 | ||
| 分散大規模データ処理特論 | 2前 | ||
| 高性能データ処理特論 | 2後 | ||
| ＩoＴセキュリティ対策特論 | 2前 | ||
| サイバーセキュリティ特論 | 2後 | ||
| ヘルスデータサイエンス 研究領域科目 |
データサイエンティストのための健康・医学特論 | 1後 | |
| バイオメカニクス特論 | 1後 | ||
| 臨床倫理データサイエンス特論 | 1前 | ||
| 臨床医療判断特論 | 2前 | ||
| 医療経済・医療政策データサイエンス特論 | 1前 | ||
| 画像解析・画像AI特論 | 1後 | ||
| 医療DX・AI演習 | 2前 | ||
| 小計(18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 | ||
| 小計(2科目) | － | ||
| 合計(33科目) | |||
| 学位 | 修士(健康データサイエンス学) | ||
・シラバス
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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。 |