研究と同時に大きな力を注いで来たのが次世代の研究者の養成です。

正直なところ、大学院生がここまでたくさんのことを学べるラボは他にないと自負しています。一例をあげれば、

1. 机・椅子・ロッカー
2. デスクトップコンピューターおよび高速Wifi環境
3. ラボ共通図書 (関連書300冊)
4. スーパーコンピューターSHIROKANE最上級モード(D9モード) およびデータストレージサーバーSHIRAUMEアクセス権 (家からでも利用可)
5. MATLAB, Mathematica, Illustrator, Gaussianといった研究を行う上で不可欠の有償ソフトウェア
6. 配属前に学習するオンライン予習教材 (200時間分の演習教材)
7. 実験や情報解析に関わる膨大なオンライン教材・リソース (1万ページ以上、在宅で勉強可能)
8. (希望者のみ) 一通りの分子細胞生物学実験環境および共用の専門実験機器
9. (希望者のみ) 3Dプリンターを含む先端技術へのアクセスと企業との連携の場
10. 生命科学や医学を未履修者を対象にした集中勉強会 (2ヶ月)
11. ライフサイエンス系学術論文に頻用される図表の読み方を集中的に学ぶ勉強会 (1ヶ月)
12. 米国マサチューセッツ工科大 (MIT) ・人工知能研究所 (CSAIL) で使われているのと同じ教材を使ったML特論 (2年コース)
13. システム生物学, 数理生物学, 合成生物学, 量子情報科学等の多様な周辺領域を学ぶCS (convergence science) 特論 (2年コース)
14. アットホームなラボ環境、ラボメンバーおよびM&Dデータ科学センター
15. JR御茶ノ水駅から徒歩3分、東京のど真ん中にあるので各種学びの機会にも参加しやすい環境
16. 国内でもトップクラスの優秀な同期・先輩後輩と切磋琢磨する場
17. バイオメディカルデータサイエンスとその関連領域における人脈ネットワーク (清水研は30年続くので今後同門の方がたくさん輩出されるでしょう)
18. ラボメンバーからの建設的な批判によるプロジェクトの軌道修正
19. ほぼ毎週ある研究に関する個別ミーティングを通じた論理的思考回路の構築
20. 多様な研究プロジェクトを見聞きする中で広範な科学領域に対する理解の提供
21. 主体的に貪欲に学び続ける習慣と、それを人にシェアすることで自らのさらなる学びとする機会の提供
22. 教員による補佐のもと、博士課程学生は修士の学生を、修士課程学生は学部学生を指導するという、高等教育の経験
23. マイプロジェクトとして自らの興味に応じてプロジェクトを0から立ち上げる経験
24. 最先端の学術論文やテクノロジーを毎週学ぶ機会
25. 英語運用能力の向上
26. 発表プレゼンや書類等の手直しを通じた、研究者として生き残るための「聴衆への上手な見せ方」指南
27. 倍率5倍, 10倍, 20倍の競争率に勝ち採択された過去の学振DCやグラントの申請書をシェアすることで、近い将来不可欠になる採択される申請書を書く秘訣を学ぶ機会の提供
28. 最初は促されつつも、いずれは自主的に全国規模のセミナー等でみなの前で発言できるだけのセンスと度胸の養成
29. 2年に1本以上の頻度で筆頭著者として英語学術論文を国際誌に発表できる可能性
30. 書籍、各種記事等を執筆する機会
31. (研究成果に特許性がある場合は) 特許出願経験 + 特許収入
32. (研究成果に社会的インパクトがある場合は) プレスリリース、記者会見経験
33. 少なくとも2ヶ月に1回の清水との面談・雑談により研究以外の困っていることを自由に相談できる環境
34. (希望者のみ) 週に1回昼食をともにしながらデータ科学関連の他分野の先生、学生との交流
35. (希望者のみ) 年に1回以上の国内学会発表機会の提供
36. (希望者のみ) 各種奨学金申請書サポート
37. (希望者のみ) 本学が実施する「データサイエンス人材育成プログラム」無料受講 (本来は受講料25万円)

といったハード・ソフト両面のbenefitを提供しています。

また、経済面では各種給付型奨学金の申請を支援している他、清水研独自の大学院生への経済支援制度も用意しています。さらに、企業からも清水研卒の人をほしいとうメールを多数いただいており、清水研の教育は大きな注目を集めています。

最高の教育・研究環境で、大学院生として私たちと一緒に数理科学を駆使して生命現象の謎解きをしませんか？