履修生募集中
2024年4月開始の第11期生を
募集しています。
募集要項を掲載しました。
詳しくはこちらをご覧下さい。
01 実世界データの取得:
「機械系」「社会系」「人間系」の3領域から主領域と副領域を選んで、各領域におけるデジタルデータ化の理論・手法について学びます。
02 実世界データの解析:
実世界データの様々な解析手法とデータツールの利用知識を横断的に学びます。
» 特別実践コース「Data Tools Hands-On」
03 実世界データの実装:
実世界データ循環システムのケーススタディを行い、解析結果の実装方法について学びます。
高年次では、企業など学外の分担者から、より実践的なケースについて学びます。
04 実世界ワーク:
インターンシップや産学官プロジェクトワークなどの産業経験と、サマースクールや海外共同研究などによる国際経験の場で、経験的な知識を獲得します。
高い専門知識+リーダーとしての実践力+博士としての研究成果を養う5年間
本プログラムのカリキュラムは
の3つで構成されています。
実世界データ循環学の基礎知識習得と並行して、国内外の様々な現場での実践的教育を積み重ねていけるカリキュラムです。博士学位取得のための研究成果を完成させられるよう、研究指導を並行して行います。
*コースワークは「データの取得」→「データの解析」→「データの実装」の順に実世界データ循環に関する基礎知識を学びます。このローテーションを3年かけて2巡することで、実世界データ循環学がカバーする「機械」「社会」「人間」の領域を広く学べるように設定しています。
「実世界データ循環」を創造するための基礎と実践
| RWDC特別実践コース「Data Tools Hands-On」 | 特別実践コース入門編「Data Tools First」 | 特別実践コース「Data Tools Next」 |
|---|---|---|
| 実世界データ取得科目 | 機械系 | 画像信号処理、ヒューマンシステム工学、バイオメカニクス |
| 社会系 | 上級計量経済、ミクロ経済、社会システム情報学、社会システムデザイン論 | |
| 人間系 | 分子神経学、医療情報学、人間情報処理、人間支援メディア処理 | |
| 実世界データ解析学特論 | データベース、信号処理、機械学習、パターン処理、因果推論、オミクス解析、テキスト処理 | |
| 実世界データ循環システム特論I | スマートグリッド、ゲノム医療、知能ロボット、地域医療情報システム、マーケットデザイン | |
| 実世界データ循環システム特論II | 企業等からの分担者によるケーススタディ | |
| 領域基礎科目群 | 動的システム論、メディア科学特論、エコノメトリクス、生化学、生理学、形態学 | |
| リーダーセミナー | ビジネスリーダー、マネージャーとして必要な実務に関する講義や演習、セミナーなどを、外部講師や他のリーディングプログラム、本学ビジネス人材育成本部と強調して実施。 | |
博士研究論文と併せて、「開発研究と基礎研究」の循環を体験することが目的。企業と連携し、プロジェクト型グループワークやインターンシップなどに取り組む。
| 産学官プロジェクトワーク | 本学産学官連携コーディネーターが修士プロジェクト演習内容と企業ニーズとをマッチさせた半年間程度のプロジェクトを立案、大学から企業に対して研究提案を行う事を目的として、各々がプロジェクトチームに参加し、役割をもって研究を行う。学内で進むイノベーションストリーム事業とも連携する。 |
|---|---|
| 研究インターンシップ | 工学・情報科学研究科が行っている共同研究型インターンシップや、企業独自のプログラムも含め研究現場でのインターンシップに参加する。 |
日本国外での一定期間の体験を通して、産業の世界循環及び国際協働について経験的に習得する。
| グローバルチャレンジI | 日系企業の主な海外生産拠点都市にて、NUSIP(国際自動車技術コース)のサマースクール開催サポートに従事する。 場所:ハノイもしくはイスタンブールを予定 期間:2週間程度(M2年次前期に実施) |
|---|---|
| グローバルチャレンジII | 海外研究機関等において、「海外滞在研究」を行う。 場所:カーネギーメロン大学、マサチューセッツ工科大学、クイーンズランド大学、南デンマーク大学、イスタンブール工科大学、ハノイ工科大学のいずれか 期間:3か月程度(D1年次からD2年次に実施) |
| フォローアップビジット | 異なる専門の学生と共にグループで、各自が滞在した研究機関を順次再訪問する。 期間:1〜2週間(D2年次からD3年次に実施) |
分野の垣根を超えた研究を促すため、中間指導および博士論文研究指導は履修生が自ら選んだ教員が担当します。学外研究機関の担当者に指導してもらうことも可能です。
| 修士論文研究 | 入学時の専攻の教員を指導教官として、「実世界データの取得、解析、実装という循環」に関する自由な課題について研究を行い、修士論文を作成する。 |
|---|---|
| 博士論文研究計画(中間指導) | D1年次に、中間指導教員のもとで、博士論文研究計画書と研究計画発表の準備を行う。準備では、実世界データの循環に基づき、その完成に向けた具体的な問題解決のための研究計画を、自ら立案する。 |
| 博士論文研究 | 博士指導教員のもとで、立案した研究計画に基づいて博士論文を作成する。博士指導教員が学内教員の場合は、学外のプログラム担当者が副指導教員に加わる。 |
履修生の着実な学びを保証
本プログラムでは、修了までに2回の中間審査(Qualifying Exam/QE)を設けています。これは、学生がモチベーションをもって学修に取り組めるシステムを設定するとともに、2階の中間審査にパスすることで、プログラムを通して一定の水準の能力を修得したことを保証することを目的としています。
QE1:各専攻が行う修士学位(修士論文審査)の審査とは独立に、修士論文研究内容を中心に審査する。「研究内容を、具体的な実世界データ循環の中に適切に位置づけることができるか」を主要な観点を評価の観点とする。
QE2:「実世界データ循環による価値創造」を具体的に構想し、この構想に資する博士研究の計画立案について審査する。研究計画書は審査に合格するまで何度でも修正を繰り返すことができる。
「eアゴラ」が実現する「開かれた学修」が、履修生の活動を多角的にサポート
eポートフォリオとは、学習の記録をブログやドキュメントの形で保存・整理し、自身の学習を随時振り返るとともに、他の履修生や教師、そしてネットワーク内の仲間とシェアするためのシステムです。
本プログラムでは、履修生のみなさんの学びをサポートし、常にみなさんが向上していけるよう、独自のeポートフォリオシステム「eアゴラ」を導入しています。
大学院博士前期課程入学試験合格者にセレクションプログラム、書類選考、面接・筆記試験を課し、総合点により履修生を選抜します。
例えば... 将来はデータサイエンティストになりたい。そして実際に世界で活躍するために、実務に役立つ専門的な知識と経験を身につけたい。
例えば... これまでの実務経験を活かし、関連分野の専門的な知識を身につけ、社会に寄与する研究成果を生み出したい。(社会人学生のための短縮コースを設定しています)
例えば... 名古屋大学の強みである自動車分野や、このプログラムでしか学べない実世界データ循環学を学びたい。(秋入学を実施します)
講義や研究指導では獲得できない実践的な知識や能力の獲得のために、産業現場での活動を通して、開発と基礎研究の循環を体験できます。
①産学官プロジェクトワーク(「チーム」での課題解決を経験できます。)
大学側が設定した半年間程度の産学官連携研究プロジェクトチームに加わり、各々が役割を持って研究を行います。
②研究インターンシップ(「企業」で組織を経験できます。)
企業の研究現場でインターンシップを行い、企業のマネジメントを経験します。
連携先企業(予定)
世界の産業循環を経験的に理解し、また異文化協働を体験するために、
アジア企業でのサマースクールや海外研究機関での研究に従事します。
①グローバルチャレンジI
(「世界」で異文化との協働を経験します。)
ハノイもしくはイスタンブールの生産拠点都市で、現地学生や若手技術者に対する2 週間程度のサマースクールに参加、グローバル産業における国際分業の具体的な姿を体験します。
②グローバルチャレンジII
(「世界」で最先端を経験します。)
3カ月間程度海外研究機関等において「海外滞在研究」を行います。世界最先端の研究現場で行われている競争に触れ、世界トップレベルの若手研究者との交流を深めます。
③フォローアップビジット
(「世界」でつながりを経験します。)
プログラムを通じて各自が滞在した研究機関を、異なる専門の学生とともにグループで1〜2 週間かけて再訪問し、異なる分野の研究の最前線を知るとともに、人的つながりを組織的繋がりに広げます。
また、本プログラムは履修生の国際活動をサポートするために以下の環境を整えています。
eポートフォリオとは、学習の記録をブログやドキュメントの形で保存・整理し、自身の学習を随時振り返るとともに、他の履修生や教師、そしてネットワーク内の仲間とシェアするためのシステムです。
本プログラムでは、履修生のみなさんの学びをサポートし、常にみなさんが向上していけるよう、独自のeポートフォリオシステム「eアゴラ」を導入しています。
実世界データ循環学は、実世界データの「取得、解析、実装」を扱う学問です。その過程において必要不可欠となる要素は、工学、情報科学、医学、経済学の複数の分野に跨って有効活用できるデータ処理ツールの習得です。
プログラム履修生の実世界データ循環学に関する基礎スキルの統一化を図り、実践的な演習方式を採用した全国的に見ても極めて珍しいカリキュラムを用意しました。
実世界データ循環学に必要なツールを一通り体験し、「どのツールで何ができる」というセンスを身に付けます。
学修したツールを使って実世界データ循環システムを開発し、「どのツールで何が作れる」という経験を身につけます。
リーダーズサルーンには、ラボ・スタイルのスペースとカフェ・スタイルのスペースがシームレスに共存しています。異なる研究科・研究室に所属する様々な背景知識を持つプログラム履修生が自由に集って交流し、最先端のIT技術を駆使してディスカッションやプレゼンテーションなどのコミュニケーションスキルを磨くことを促します。
テーブル上にタブレット端末の画面を投影し、タッチパネルとして操作できます。
多人数が肩を寄せ合いやすいデザインで、議論の状態なども可視化でき、コミュニケーションを活性化します。
パーティションのガラス面にデジタルポスターを表示し、タッチパネルなどを用いた直感的な操作が可能です。
プレゼンテーションの状況を記録する機能を備えています。
たくさん失敗すること、それはたくさん挑戦しているということです。
私は、履修生のみなさんに、「失敗しても大丈夫」と伝えたい。
未知の領域に踏み込めば、そこにいろいろな失敗が待っているのは当たり前のことです。しかしそこにはそれ以上に、たくさんの可能性も眠っています。可能性は人間を成長させます。
だから、履修生のみなさんは、失敗を恐れずにたくさんのチャンスにチャレンジして、自分の可能性にどんどん気付き、成長していってください。このプログラムは、みなさんが「失敗する場」であり、「可能性に気付く場」です。
プログラムコーディネーター 武田 一哉
大学院情報学研究科 知能システム学専攻・教授
近年の医学・医療研究において、患者・組織・細胞から得られる情報量の爆発が起きています。
情報の取得方法の劇的な進展に比して、得られた情報の中から意味のある情報を抽出し、個別の医療ならびに医学の発展に還元をする手法が現在開発途上です。
ビッグデータから意味のある情報を抽出するためには情報科学研究手法に加えて医学・医療の知識基盤が必要です。
このプログラムを通して、情報科学研究手法に興味がある学生、情報科学研究手法を修得してきた学生が、最先端の医学・医療の研究手法・研究成果を修得し、医学・医療におけるビッグデータ解析のリーダーになることを願っております。
大野 欽司
大学院医学系研究科 基礎医学領域 神経遺伝情報学 教授
今は新しいアイディアが思いついたら、それを速攻で具体化できる時代です。
実世界データ循環学はそのようなセンスを身につけるための学問です。
このリーディングプログラムでは、履修生のための専用の部屋を用意しました。
その部屋では、最先端の設備を使ってプレゼンテーションやディスカッションを行ったり、思いついたアイディアを具体的な形にするために3Dプリンタなどを使うことができます。
私は、みなさんのスキルを向上させるためのお手伝いをします。
奮ってご参加ください。
長尾 確
大学院情報学研究科 知能システム学専攻 教授
あなたは一生、日本語が通じる職場で働けると思っていませんか?
あなたは一生、日本国内にある職場で働けると思っていませんか?
実世界ではグローバル化の波が容赦なく襲ってきています。いずれならなくてはならないなら、先手を打って今から、グローバルに通用する人材を目指してみませんか?
本プログラムのグローバル教育担当として、皆さんのグローバル化を支援したいと思います。
井手 一郎
大学院情報学研究科 知能システム学専攻 准教授
世界がどんどんグローバル化する中、世界的な視点でニーズを見出し、新しい社会的価値を創造し、それを社会に還元できるグローバルリーダーを養成しようという本プログラムは、大きな魅力に溢れています。
このような先進的なプログラムが実施されるタイミングで大学院博士課程で勉強する機会を得られる学生諸君はとても幸運だと思います。
日本全体では海外への留学生数の減少が憂慮される中、海外にどんどん出て行ってさまざまな経験を積み、世界のリーダーへと育っていくことを期待しています。
藤井 俊彰
大学院工学研究科 情報・通信工学専攻 教授
近年の情報化、データ化の波は、私たちの生活の様々なところに想像を上回るペースで押し寄せています。
最近では、ビックデータと呼ばれる大規 模なデータの獲得も様々な分野でよく耳にします。
社会にあふれる不確実な現象の背後には一体何があるのでしょうか?
適切にデータを収集し、解析することで、これに迫る学問領域はデータサイエンスなどと呼ばれますが、今後、その専門家は社会の様々な分野で必要となることは確実です。
あなたもデータサイエンティストになってみませんか?
松井 茂之
大学院医学系研究科 臨床医薬学講座 生物統計学分野
これからの産業のカギは各部門に埋没している膨大なデータの有効活用にあると言っても過言ではありません。
市場データ、設計データ、製造データ、顧客データ等、各部門には様々なデータが日々蓄積されています。
部門間の壁を超えてこれらのデータに内在する本質的価値を見出し、そこから得られる普遍的価値のもとで組織全体をグローバルにコントロールできる強いリーダーが求められています。
本プログラムで体得するデータ解析と活用のための最先端知識を駆使して、本プログラム修了生が組織全体の最適戦略を描けるグローバルリーダーになることを願っています。
鈴木 達也
大学院工学研究科 機械システム工学専攻 教授
私は名古屋大学に2013年4月に着任しました。
学部学生さんの2倍以上の年齢ですが、新しい環境での研究と教育の生活を楽しんでいます。
本プログラムでは、海外での活動を含めてカリキュラム全般で皆さんのお手伝いをします。
何事においても成功の秘訣は、夢をもつこと、楽観的なこと、粘り強いこと、そして追い風に乗ることです。
実世界データ循環学という大きな追い風に乗って新しい体験をし、人生をとことん楽しんで下さい。
では、4月にリーダーズホームルームでお会いしましょう!
関 浩之
大学院情報学研究科 情報システム学専攻 教授
