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TOP 教育 カリキュラム 教育 カリキュラム 基礎知識から最先端の学びまで、実践力を養うカリキュラム。 1年次は一般教養や専門基礎科目によって幅広い知見と教養を深め、2年次には各分野のスペシャリストの講義を通して、数理統計、コンピュータサイエンスといったデータ分析の基礎知識と、健康・医療・スポーツ領域の基本知識を学んでいきます。3年次以降は、本学附属病院や企業でのインターンシップや実務家講師による授業を通じて、現実の課題に対する実践力を身につけていきます。さらに、本学の医学部やスポーツ健康科学部とも連携した学びを取り入れることで、現場で必要とされるヘルスデータサイエンティスト像をとらえ、即戦力として活躍できる人材を育てていきます。 何をどう学ぶか？ 専門基礎科目 1・2年次 コンピュータ科目 データを扱う上で欠かせないコンピュータ知識と技術を基礎からしっかり身につけます。コンピュータの基本原理からプログラミング（Python、R言語、C言語）、インターネットを含むネットワークの基本的な仕組み、さらにそれらの応用例について学修します。 数理統計科目 不確実性のあるデータから現象の特徴を捉え、予測や因果等の推測を行うためには、統計の知識が不可欠となります。様々な種類のデータに対する統計モデルを学修するとともに、多変量解析などの統計的手法も身につけます。 健康医療スポーツ科目 健康な体の仕組みと構造を知ること、スポーツでは筋肉や骨格の形と動きの基本的知識を知ること。このような知識があって初めて、医療やスポーツの専門職者とともにデータ分析を行い、適切な課題解決や提言が可能となります。本学の強みを活かし、医療や健康、スポーツに関する知識やノウハウを学修します。 専門展開科目 3・4年次 コンピュータ科目 計算科学は、最先端のコンピュータシステムによるシミュレーションを用いて科学の研究を行う分野であり、様々な分野で欠くことができない研究手段です。スーパーコンピュータを用いた解析方法など、高度かつ専門的な内容を学修します。 応用統計科目 統計学の本質は応用にあります。医療やスポーツ等の様々な応用分野における統計方法論の実践適用法を学修するとともに、データマイニングの手法、機械学習についての様々な基礎理論から機械学習を応用した画像認識等の人工知能技術について学修します。 サイバーセキュリティ科目 企業等において情報システムを構築・運用する上でセキュリティ対策は欠かせないものとなっています。複雑化・巧妙化したセキュリティ攻撃を理解し、情報セキュリティインシデントの様々な対応技術を知り、リスクに応じた適切な対策を選択できる力を演習を通じて身につけます。 健康医療データサイエンス科目 健康医療データサイエンスのスキルを修得するとともに、リアルな医療データの活用など本学ならではの強みを活かし、実データ解析とシミュレーション実験等を通じて健康医療データ解析について幅広く理解します。 スポーツデータサイエンス科目 スポーツデータサイエンスは、勝敗分析や戦略支援に限らず、「人生100年時代」に向けて、健康分野にもその活用が期待されています。実践型プロジェクト等を通じて、スポーツマーケティングの手法からデータ解析について幅広く理解します。 総合研究 3年次から研究室配属とします。指導教員の指導のもと、個々の研究テーマに応じた研究を進めていき、得られた成果等をもとに卒業研究論文としてまとめます。自身の進むべき将来像を具体的にイメージすることも目標とします。 大学院 大学院（修士課程）進学 ビジネス、医療、スポーツなど各分野のAI及びデータサイエンス領域において、次代の道を切り拓く、トップ＆マネジメント層の発掘・育成を目的に、2021年に、本学医学部・大学院医学研究科医科学コースに「データサイエンス 学位プログラム」を開設しました。AI及びデータサイエンスのトップ人材による講義やAI先端企業との産学連携講座など本学の強みを活かした応用科目群を数多く展開しているのも特長の一つで、理工系学部出身者や社会人も数多く研究しています。 詳細はこちら 研究センター（順天堂大学AIインキュベーションファーム） 順天堂大学では、人工知能(AI)、Internet of Mdedical Things(loMT)、デジタルヘルス等に関わる研究・開発・社会実装における産学官民連携の強化、及び産業創出の好循環を生み出す次世代医療エコシステム形成を目指し、2021年12月、大学院医学研究科に研究センター「AIインキュベーションファーム」を設置しました。将来的に、健康データサイエンス学部との研究交流や共同研究はもとより、教育交流も行う予定です。 詳細はこちら カリキュラム 1年次 コンピュータ科目 コンピュータ概論 コンピュータ基礎演習 プログラミング演習Ⅰ オペレーティングシステム 情報通信の仕組み データサイエンス概論 数理統計科目 微積分学Ⅰ・Ⅱ 線形代数学Ⅰ・Ⅱ 確率と統計Ⅰ・Ⅱ 2年次 コンピュータ科目 プログラミング演習Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ 情報通信の仕組み 情報セキュリティⅠ コンピュータアーキテクチャ コンピュータネットワーク データ構築とアルゴリズム データベース 数理統計科目 多変量データ解析 統計モデリング 1・2年次 健康医療スポーツ科目 臨床医学総論Ⅰ・Ⅱ 医療データマネジメント論 医療画像解析基礎 医療情報学 スポーツ健康科学Ⅰ・Ⅱ スポーツと科学コミュニケーション スポーツと心理 ヘルスプロモーション 3年次 コンピュータ科目/サイバーセキュリティ科目 情報可視化演習 情報セキュリティⅡ 数理統計科目 機械学習/機械学習演習 人工知能 健康医療データサイエンス科目 健康医療データ解析Ⅰ・Ⅱ 医療画像解析演習 スポーツデータサイエンス科目 スポーツとマーケティング スポーツデータサイエンスⅠ・Ⅱ 総合研究 総合演習 4年次 コンピュータ科目/サイバーセキュリティ科目 情報セキュリティⅢ ネットワークセキュリティ 数理統計科目 人工知能演習 健康医療データサイエンス科目 臨床研究とデータサイエンス 医薬品情報とデータサイエンス スポーツデータサイエンス科目 スポーツと流体力学 バイオメカニクスと運動計測 総合研究 卒業研究 3・4年次 総合研究 健康データサイエンス実践論 インターンシップ スポーツデータサイエンス実践 ページの先頭へ --> Juntendo University Facebook Twitter Instagram Youtube LINE 〒113-8421　東京都文京区本郷２丁目１番１号　 TEL： 03-3813-3111（代表） お問い合わせ サイトマップ このサイトについて プライバシーポリシー Copyright © JUNTENDO All rights reserved.