未 来 は デ ー タ で
見 え て く る 。

横浜市立大学大学院 データサイエンス研究科

データサイエンス専 攻2018 年 4 月にデー タサイエンス学 部 を開 設し、先 駆け てデー タサイエンティストの 育 成に 取り組 んだ YC U。
そして 2020 年には デー タサイエンス研 究 科 を開 設 。デー タサイエンス専 攻 では 、博 士 前 期 課 程と博 士 後 期 課 程 を擁し 、デー タを 活 用した社 会 課 題 解 決 を推 進 するデー タサイエンティストを育 成します 。

データサイエンス専 攻
４つ の 特 色

01 ３つの力でデータサイエンス力を鍛える
データサイエンス分 野に特 化した大学院として、2020 年 4 月にデータサイエンス研究科 ※1 データサイエンス専 攻を開設しました。本 専 攻は博士
前 期 課 程と博士後 期 課 程で構成され、データ駆 動 型社会における社会課 題 解決を推 進できる高度なデータサイエンティスト人材 育成のための教 育 課程を用意しています。本 専 攻の大きな特 徴は、従 来のデータ解 析における 現 場の知 識の重要性に対する認 識不足 を解消し、前 期 課程のうちから PBL ※2 を中心とした「実 践 的データサイエンス演習」を通して、データサイエンス力を育むことです。データアナリティクス力、データエンジニアリング力、社会展開力の涵養を中心とした教育・研究を展開します。

日々蓄 積される膨 大なデータから新たな価 値 を創 造し、社 会 課 題の解決に挑 む。

基 礎 的・基 盤 的 能 力

そんな人材 を 特 徴 的なプログラムにより

実 社 会 に お ける 課 題 発 見・解 決 力育成します。
● 統計学特論● 機械学習特論

政策

環境

教育

データ

● 実践的データサイエンス演習

アナリティクス 力

デ ー タ サ イエ ンス に よる 価 値 創 造
データ
エンジニア

社会展開力リング力●ビッグデータ処理基盤特論●デザイン思考特論

ビジネス都市※1 横浜市立大学大学院データサイエンス研究科は、データサイエンス専攻とヘルスデータサイエンス専攻の 2 専攻から構成されます。 ※2 Project-Based Learning

02■ 専門 領 域ごとにおける手厚い 指 導 体 制■ 全 員 必修の実 践 的 演習

■ ユニークな 独自カリキュラム

専 門 的 なデー タサイエンス 力を 養うため、理 学 や 情 報 学、経 営 学、基礎理論を学びながら、実践的データサイエンス演習を中心に据えた

カリキュラムは、データアナリティクス力、データエンジニアリング力、教育学、環境学などといった専門領域ごとに配置されている専任教員学びを行います。学生が反省的思考や観察により現場の問題を認 知

社会展開力の3 つの力を涵養するようバランス良く配置しています。のもと手厚い 指 導 を受けられる体 制を整 えています。また、データしたうえで明確にし、仮説を立て、研究計画を立案、仮説の妥当性の特に課 題 解決 型学修に根ざした、「実 践的データサイエンス演習」のサイエンスの研究に求められるアナリティクス力、エンジニアリング力、検 証 や それに 基づく推 理を行 います。社 会 実 装 などにより理 論 の設置が大きな特徴となっています。

社会展開力は有 機的に絡み合っており、個別的な専門領域に閉じる有用性を検 証する、という一連のプロセスを通してデータサイエンスことなく真のデータサイエンス力を身に付けることができます。

力を身に付けることができます。

科目一 例

実 践 的データサイエンス演習

統 計学 特論機 械学習特論

データマンジング特論

ビッグデータ処 理基 盤 特論

デザイン思考 特論

現実 社会においてデータサイエンス一般化線形モデルを基軸に据え、様々機械学習における理論的背景をもとあ るフォーマットデ ー タか ら、他 のビッグデ ー タに 適した 処 理 基 盤 のデザイン思考について知識修得を目的の力によって解決すべき課題を、それな統計モデルが一般化線形モデルとしに、プログラムを組んで実際の問題フォーマットに変 換することを指す

実 例とそれらを 支 える 技 術 要 素 にとして、参 加 型デザインの方 法 論 をに直面している実務者との連携によりて統一的に議論できることを理解すへ活用する方法まで、最新の成果をデータマンジングを効率的かつ確実ついて、近年注目されている事例を講義し、デザインワークショップの運営実装する一連のプロセスを学ぶ。

るための統計的推測法を学ぶ。

踏まえて学ぶ。に行うための手法を学ぶ。

踏まえながら学ぶ。と参加の手法を体験を通じて学ぶ 。

03 文 理融 合 型の大学院データサイエンス専 攻
今日のデータサイエンスを取り巻く環 境においては、すでに文系・理系という区分を設けることが意味をなさなくなっています。そのような状 況の中で、文理を融 合した、高度なデータサイエンス力を獲 得することで、データサイエンスの新たな分 野を切り拓き、新たな価値を創出する研究者を育成します。そして、この高度なデータサイエンス力に基づき、国際社会や地域社会に貢献し、より良い社会の実現に向け努力できる力を養います。

04 前 期 課程から後期 課程へ、充実した専門教 育
データサイエンス専攻では、博士前期課程と博士後期課程を設置しています。博士前期課程ではバランスの取れた座学の講義と、実践的データサイエンス演習を通じて、即戦力となる独り立ちレベルのデータサイエンティストを輩出します。さらに、博士後 期課程では、より専門分野に特化した高度な研究活動を通じて、独創性・国際性・実践性を備えた棟梁レベルのデータサイエンティストを養成します。
※データサイエンス専攻の一部の科目は、みなとみらいサテライトキャンパス（横浜ランドマークタワー）において実施します。

みなとみらいサテライトキャンパス

研究科概要研究科名称2025 年 度 デー タサイエンス専 攻 入 試 概 要

博士前期課程データサイエンス研究科

博士後期課程

試験区分

一般選抜

社会人特別選抜

一般選抜

募集人員

16 名 ( 若干名)

若干名 ( 若干名)

3 名（若干名）■データサイエンス専攻（博士前期課程、博士後期課程）
研究科の［授与学位］

専攻構成

・修士（データサイエンス）

及び授与学位

Master of Data Science
・博士（データサイエンス）

2024 年 7月22日（月）〜 7月24 日（水）消印有効

2024 年 8月19日（月）〜 8月21日（水）消印有効（2025 年1月6日（月）〜 1月8日（水）消印有効）（2025 年1月6日（月）〜 1月8日（水）消印有効）試験日

2024 年 8月21日（水）（2025 年 2 月8日（土））2024 年 9月21日（土）（2025 年 2 月8日（土））

選抜方法

・筆記試験（基礎的数学）
・統計検定成績・英語資格成績・面接試験

書類審査及び面接試験

出願期間

Doctor of Data Science■ヘルスデータサイエンス専攻（博士前期課程、博士後期課程）［授与学位］
・修士（ヘルスデータサイエンス）
Master of Health Data Science
・博士（ヘルスデータサイエンス）
Doctor of Health Data Science●（キャンパス

金沢八景キャンパス・みなとみらいサテライトキャンパス

初年度学費

［入学金］

）内は第 2 期募集を実施する場合の情報です。第1期募集の結果によっては、第 2 期募集を実施しない場合があります。

専 攻 長 メッセージ
本学のデータサイエンス専攻には、専門領域が異なる多彩な顔ぶれの教員が揃っています。この多様性

市内出身者および横浜市立大学卒業生 / 141,000 円

こそが、本専攻が持つ魅力の一つです。

市外出身者 / 282,000 円（2024 年度実績）［授業料］

書類審査及び面接試験

VUCA と言われるこれからの時代の課題に取り組んでいくには、高い専門性とともに、幅広い見識が535,800 円（年額）求められます。狭小な学問分野における知識技術や価値観だけで、昨今の社会課題に太刀打ちできる［その他の納入金］ 学術研究会費 / 2,000 円

ものではありません。データサイエンスは方法論に関する学問であり、方法論ゆえに、多くの異分野間後援会費 / 30,000 円

で共通言語としての基盤的役割を担うことができます。あらゆるドメインに浸透することで、多種多様な分野に対してお互いの交流を促し、新たな刺激を与え、各学問分野の更なる活性化や発展に寄与する

サテライトキャンパス

2020 年 4 月、横 浜ランドマークタワー 7 階に産学連携の拠 点として、「横 浜市立 大学みなとについてみらいサテライトキャンパス」を開設しました。
本拠点から多くのイノベーション人材やベンチャー企業、新規事業等を輩出することで、横浜市が掲げる「イノベーション都市・横浜」の実現を目指します。同サテライトキャンパスにおいて、とともに、これからの時代には必須となる多面的かつ俯瞰的な視座を得るために貢献できる学問が土屋 隆裕
データサイエンス専攻長

データサイエンス研究科をはじめとする大学院教育などを実施します。

データサイエンスであると言えます。
本専攻には、データというキーワードを核として、多種多様な人々が集まってきています。数理的な理論を学ぶ講義から、現場を重視した実践的データサイエンス演習まで、充実したカリキュラムを用意しています。本専攻において、皆さんが教員と交流を深め、仲間たちと切磋琢磨し、どのような知の化学反応を引き起こしてくれるか、大いに期待しています。

お問い合わせ先入学を考えている方でご質問のある方はお 気 軽にお問い合わせください。

横 浜市立 大学 アドミッションズセンター

質問を記 載したメール を右 記までお送りいただければ、

Tel： 045-787-2055

専任 教 員・スタッフより直 接ご回答いたします。

E-mail： ycuadm@yokohama - cu.ac.jp

横浜市大 DS 研究科https://www.yokohama - cu.ac.jp/ds/