1. 教育プログラムの名称
データサイエンスエキスパートプログラム
2. 教育プログラムにおいて身に付けることのできる能力
（1）諸課題の現れる現場で独り立ちし、データサイエンスによりソリューションを創出する能力
（2）ソリューションを社会実装し、その展開までを視野に入れたDXを推進する能力
3. 受講対象
大学院博士前期課程 創成科学研究科（工学系）大学院生
※プログラムの難易度を考慮して，データサイエンス応用基礎プログラムを修了していることが望ましい。
4. 修了要件
以下の科目の単位（合計10単位以上）を全て修得すること。
- DX特論（1単位）
- DX技術（1単位）
- DX発展科目群より合計4単位以上
【DX発展科目群】- 研究者行動規範特論（1単位）
- ＩＴプロジェクトマネジメント特論（2単位）
- IoT特論（1単位）
- ソフトコンピューティング特論（1単位）
- 画像認識特論（1単位）
- パターン認識特論（1単位）
- データベース特論（1単位）
- 大規模データ解析特論（1単位）
- DX演習（2単位）
- DX実践（2単位）
5. 開設される授業科目、 授業の方法及び内容
| 科目群 | 科目名 | 単位 | 区分 | 備考 |
| 基礎 | DX特論 | 1 | 必修 | DXの背景や活用されるデータ・技術に関しての基礎知識を習得するとともに、データの前処理や読解を実践する方法を学ぶ。 |
| DX技術 | 1 | 必修 | DXの推進に求められるデータサイエンス力に加え、ビジネス力とデータエンジニアリング力、さらにプロジェクトマネジメント力の能力並びに技術を講義、そのスキルを身に付ける演習を行う。 | |
| 発展 | 4以上 | 選択必修 | DX発展科目群より合計4単位以上を選択必修とする。 | |
| 演習 | DX演習 | 2 | 必修 | DXプロジェクト（AI/データ分析～DX）を一気通貫で疑似体験する（まなびDX 実践的なデジタル人材育成のためのデータ付き教材） |
| 実践 | DX実践 | 2 | 必修 | 社会課題を解決するDXプロジェクトを実践するPBLあるいはインターンシップを行う。 |
| 合計 | 10以上 |
6. 実施体制
情報・データ科学教育センターが各学部と連携し本教育プログラムの計画・実施・評価・改善を担っている。
情報・データ科学教育センター名簿
情報・データ科学教育センター組織図
7. 評価と改善
当該プログラムに関する諸活動の改善・進化サイクルを機能させるため，自己点検・評価委員会を組織し，継続的な活動を実施している。詳細は以下のページを参照されたい。