情報学とコンピューティングの博士号

学生の研究と教育は、さまざまな学術、政府、および民間団体との幅広いコラボレーションを通じて強化されています。

利用可能な重点分野：

• 生物工学情報学-強調
• サイバーおよびソフトウェアシステム-強調
• 生態学的および環境情報学-強調
• 健康とバイオインフォマティクス-強調

情報学とコンピューティングの博士号により、学生は、人口の健康、生物情報学、リモートセンシング、生態学的モデリングワイヤレスセンサーと通信システム、サイバーフィジカルシステムなど、幅広い情報学とコンピューティング分野で研究集約型の研究コースに参加できます。 、ソフトウェアアーキテクチャと視覚化、コンピュータグラフィックス、モデル駆動型設計、機械学習、ウェアラブルコンピューティング、サイバーセキュリティ。

私たちの5年間の学位プログラムは、献身的なメンターシップと専門家育成トレーニングによって強化されており、学生は、生物工学イノベーションセンター、微生物遺伝学およびゲノム学センター、生態系科学センターを含むがこれらに限定されない幅広いコラボレーションとパートナーシップの恩恵を受けています。 and Society、Merriam-Powell Center for Environmental Research、Department of Biological Sciences、Department of Physics and Astronomy、School of Earth Sciences and Environmental Sustainability、School ofForestry。

地域の研究協力者には、トランスレーショナルゲノミクス研究所、北アリゾナヘルスケアおよびフラッグスタッフメディカルセンター、ノースカントリーヘルスケア、米国地質調査所、および北アリゾナ惑星科学同盟が含まれますが、これらに限定されません。

大学の要件

Northern Arizona Universityで哲学博士号（Ph.D.）を取得するには、少なくとも60〜109単位の大学院レベルのコースの範囲で、1つ以上の分野から計画されたコースのグループを完了する必要があります。ほとんどの計画には、調査、論文、および包括的な試験が必要です。すべての計画には、フルタイムの研究に従事するフラッグスタッフキャンパスで過ごす時間に関する居住要件があります。

大学の要件に加えて：

個別の計画要件を完了します。

学生の学習成果

このトレーニングプログラムの卒業生は、次の高度な能力とプログラム学習成果（PLO）を示します。

PLO1：インフォマティクス主導の科学と工学を推進する主要な理論、研究方法、技術的アプローチ、およびこれらの要素が社会に与える影響を特定、説明、評価します。

PLO2：大規模なデータ表現と編成、さまざまなタイプのプログラミング言語、ソフトウェア開発方法、データ処理、情報抽出と機械学習、統計分析など、情報学の基本概念を特定、説明、統合、適用します。

PLO3：コアインフォマティクスと、次の重点分野の1つを定義する詳細な専門知識の学際的な組み合わせを特定、説明、統合、および適用します。

• 健康とバイオインフォマティクス、遺伝的およびゲノム分析、集団の健康、および病気の伝染に焦点を当てています。
• 生態学的および環境情報学、生態学的および環境分析とリモートセンシングに焦点を当てています。
• サイバーフィジカルおよび大規模ソフトウェアシステムの設計と実装に焦点を当てたサイバーおよびソフトウェアシステム。
• 生物工学アプリケーションにおけるデータ分析と制御に焦点を当てた生物工学情報学。

PLO4：情報学の重点分野内の科学文献から情報を特定、調査、分析、整理、および批判的に抽出し、未解決の研究の質問を創造的に特定します。

PLO5：独自の専門知識、方法、およびツールを、元の情報学研究の質問に対処する調査の創造的な設計、実行、および評価に独立して適用します。

PLO6：情報学分野で非常に効果的な書面および口頭でのコミュニケーションを作成し、従事します。学術的な普及、資金提供の要請、業界、一般のコミュニケーションなど、さまざまな書面および口頭でのコミュニケーションにおいて、明確な議論と論理的な結束を示します。

情報学とコンピューティングの哲学博士と私は何ができますか？

博士号情報学とコンピューティングのプログラムは、国のニーズの重要な分野への情報学とコンピューティングの応用における有意義で充実したキャリアのために卒業生を準備します。私たちは、学生が産業界や政府の研究所のリーダー、学界の教員や研究科学者、または最先端の情報学応用分野の起業家になる準備をすることを目指しています。

生物学、生態学、コンピューターサイエンス、電気工学、統計学などの幅広い正式な学歴を持つ学生を受け入れますが、すべての学生は、独自の研究に有意義に取り組み、貢献するために、主要な基礎分野を十分に習得している必要があります。これらの領域には、プログラミング、データ構造、ソフトウェア開発方法、および統計が含まれます。プログラムの教員は、プログラムに入学した学生が、追加の学部または大学院のコースに登録することにより、これらの分野の欠陥を修正することを要求する場合があります。