滋賀大学におけるデータサイエンス教育

滋賀大学 データサイエンス学部
高田聖治

平成30年10月27日
サイエンティフィック・システム研究会『拡がるデータサイエンス教育-高校から大学まで-』

項目
１．データサイエンティストへの社会的ニーズ
２．滋賀大学データサイエンス学部の目指すもの
３．滋賀大学データサイエンス学部のカリキュラム
４．企業との連携
５．大学院データサイエンス研究科の設立

１．データサイエンティストへの社会的ニーズ
データサイエンス分野への社会的ニーズ「ビッグデータ時代に対応する人材の育成 」（平成26年9月 日本学術会議 情報学委員会
Ｅ-サイエンス・データ中心科学分科会、北川源四郎委員長）
滋賀大学の改革構想 ― 文理融合大学への変革

・ビッグデータ活用の重要性とデータサイエンティスト育成の必要性を指摘
・データ中心科学を専門とする教育組織の設置を提言
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政府でもデータサイエンティストの育成の重要性を認識• 「ビッグデータ時代を迎え、データの利活用により付加価値を生み出す新事業・新サービスの創出が重要、第4次産業革命を支える基盤技術：AI、ビッグデータ、IoTなど」 （日本再興戦略2016等）
滋賀大学の改革構想 ― 文理融合大学への変革• 「欧米等と比較し、データ分析のスキルを有する人材や統計科学を専攻する人材が極めて少ないという危機的状況」 （科学技術イノベーション総合戦略2015)
現実にはこの分野で日本は著しく立ち遅れ← 一つの要因として、大学に統計学部・学科がなかった
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平成29年4月 日本初の「データサイエンス学部」
滋賀大学に誕生•

専任教員15名、特別招聘等8名でスタート
数理統計学、計算機科学、応用領域（行政、防災、交通、経済、医学、品質管理等）を幅広くカバー→現在では専任教員18、助教10、特別招聘等８に•

募集定員は1学年100名•

男子：女子 ＝ ８：３•

文理融合 理系：文系 ＝ ６：４•

北海道から鹿児島まで、幅広い地域から進学２．滋賀大学データサイエンス学部の目指すもの
統計学と情報学の統合＋人文知との融合

文系的
理系的

理系的

データ収集・加工・処理（データエンジニアリング）

データ分析・解析

価値の発見・創造（価値創造）（データアナリシス）

データサイエンス
文理融合6

データサイエンスに必要なスキル
データサイエンティ
ストは、理系のスキルと文系のマインドを持った人材。
滋賀大学データサ
イエンス学部の新入生も4割が文系。

©Drew Conway Data Consulting滋賀大学の目指す育成人材像
データサイエンスの滋賀大モデル

大規模データを分析・解析するための専門的知識とスキル（統計学）

大規模データを加工・処理するための専門的知識とスキル（情報工学・コンピュータ科学）

新たな知見

ビジネスや政策などの領域で課題を読み取り、データエンジニアリングとデータアナリシスによる知見を現場の意思決定に生かして、価値を創造する（演習：領域分野での成功体験）

8データサイエンス学部における育成人材像
文理融合 逆Π型 人材《多様な価値創造のフィールド》• マーケティング• ファイナンス、保険• 企業会計• ビジネスエコノミクス• 医療・健康・福祉• バイオ、製薬• 環境、防災、気象• 教育• 公的統計• 社会心理• 地域文化情報

価値創造の経験とノウハウ＆領域における専門知識

文系的領域を複数経験

理系的データサイエンスの専門知識とスキル
データアナリシス
大規模データの分析・解析
専門知識とスキル（統計学）文理融合は、進路指導の高校の先生には好まれない!

データエンジニアリング
大規模データを加工・研磨・処理専門知識とスキル（情報学・コンピュータ科学）と価領ノ値域
ウ創①
ハ造
ウの経
験と価領ノ値域
ウ創②
ハ造
ウの経
験

データサイエンスの専門知識とスキル

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３．滋賀大学データサイエンス学部のカリキュラム(1)滋賀大学のカリキュラム構成• データ分析スキルの取得– データを処理・加工する情報スキル– データ分析を行うための統計スキル• 文理融合人材の育成– 応用分野の多くは人文科学分野• 各分野の知識や分野特有の事情に対する理解• 他分野の人とのコミュニケーション力• 他分野の人に対するプレゼンテーション力• データ分析の経験を積む– 実務家によるデータサイエンスの実例紹介– 企業のデータを用いた課題演習
10カリキュラムのコンセプト
ビッグデータ解析のための発展的科目
データマイニング、テキストマイニング、機械学 習、ベイズ理 論、最適化な ど 統計学、コンピュータ科学・情報工学から構成
 相対的に統計分析によるアナリシスを重視
 汎用解析ソフトの利用・訓練

 文理融合の実践を重視
 データサイエンスを応用する多様な領域を準備
•
•••
•
•••
•
••

マーケティング
ファイナンス
会計
医療・健康・福祉
ビジネスエコノミクス
環境
教育
保険・リスク
公的統計
心理
地域文化情報本学DSプログラムの真骨頂―現場のデータを利用した価値創造PBL演習での成功体験 DS教育研究センターにおける価値創造プロジェクトが企業、自治体、非営利団体等の現場とデータを提供
 外部に開かれた実践の場でのコミュニケーション力やチームワーク形成力の鍛錬11

1年生

2年生

１セメスター

２セメスターデータ
サイエ ンス入門

データ
サイエ ンス
入門演習

３セメスター

５セメスターデータ
サイエ ンスフィールド
ワーク演習

プ レゼン テーショ ン論
データサイ エン ス
実践論Ａ

3年生
４セメスター

８セメスター

データサイエンス上級実
践価値創造卒業演習I・II

価値創造方法論
価値創造実践論

価値創造各論（マーケティン グ論、ファイナンス論、財務諸表分析論、
ビ ジネスエコノミクス論、環境政策論、公的統計、保険戦略論、地域文化情報論、生命科学方法論、教育社会論、心理分析論）

実践データ概論Ｂ

実践データ概論Ａ

７セメスター

データサイエンス実践価
値創造演習I・II

情報倫理
データサイ エン ス
実践論Ｂ

4年生
６セメスター

演

経済学部開講科目（ミクロ 経済学Ａ・Ｂ、マクロ 経済学Ａ・Ｂ，簿記会計Ａ・Ｂ、経営学、財務会計総論I・II、管理会計総論I・II 、証券分析とポートフォ リオ・マネジメン トI・II、計量経済学）

データ構造とアルゴリズム

情報科学概論

応用数学

情報理論

データベース

情報ネットワーク
情報セキュリティ

プ ロ グラミン グ設
計

プログラミングＩ
計算機利用基礎

演

プログラミングＩＩ演

基礎情報活用
演習Ｂ

基礎情報活用演習Ａ

プログラミングＩＩＩ

情報活用演習Ｂ
情報活用演習Ａ

基礎データ分析

大学入門科目

解析学
線形代数

統計学要論

実験計画法
テキストマイ ニング演
統計数学
回帰分析
多変量解析入門

時系列解析入門

演パターン 認識総論

演

ベイズ理論

シミュレーショ ン技法

統計学特論Ａ
統計学特論Ｂ

最適化理論

確率論

空間統計

統計学特論Ｃ
統計学特論Ｄデ ー タ アナリシス系科 目（発 展的 科目 ）

品質管理

時系列解析
生存時間解析

質的データ解析入門
ノン パラ メトリック
解析入門
機械学習入門価値創造基礎・応用科目
標本調査法

質的データ解析ノン パラ メトリック解析
機械学習

DS基礎・専門科目（データアナリシス系科目・データ解析系科目）

DS専門科目（調査系科目）

情報学特論（人工知能）
情報学特論（モバイ ル
コン ピ ューティン グ）
データマイ ニン グ総論

多変量解析

データ駆動型PBL演習

DS基礎・専門科目（データエン ジニアリン グ系科目）

ビ ジュアルプ ロ グラミン グ

デ ー タ エンジニアリン グ系科目（発展的科目）

社会調査法Ｉ

社会調査法ＩＩ

社会調査実践演習

メモ
演： 講義＋演習がある科目
赤字は必修科目

充実した語学教育
第１外国語（必修）English
第２外国語（必修）Python：初学者にもとっつきやすいプログラミング言語ながら高度なこともできるのでGoogleやFacebookで採用。
機械学習分野などではデファクトスタンダード化。

第３外国語（必修）

Ｒ：統計分析に強いフリーソフトウェア。
世界中の研究者によって最新のデータ解析手法のパッケージが追加されており、データサイエンティストにとっては必須アイテム。
その他、必要に応じて、Ｊａｖａ，Ｃ，ＪＭＰ，ＳＰＳＳ，ＳＡＳなども

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(2)課題解決型（ＰＢＬ）演習
学生が、現実のデータを使って、自ら試行錯誤を繰り返しつつ、課題解決を目指す
・1年次から４年時まで繰り返し実施。本学の大きな特徴。
・１－２年次では、各界のデータサイエンティストの成功体験を聞いて価値創造の実例を学ぶとともに、グループ演習によりデータ分析に取り組む。
グループ演習：コミュニケーション力の育成
様々なアイデアの試行錯誤
コンピュータープログラミングでの助け合い

・３－４年次では、研究室に配属され、企業との共同研究等を通じて、データによる価値創造に取り組む。

成功体験が不可欠！

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ＰＢＬ演習の例①
スーパーマーケットのＰＯＳデータを用いた分析
・ＰＯＳデータの分析会社と提携し、データを利用・「何が売れるか」（販売予測）、「どう売ればいいのか」（アソシエーション分析）、「顧客属性別の販売戦略」（クラスタリング）等
・学生は自分のアイデアで販売戦略を立てる

都道府県／市町村別のデータの整理・分析
・地域別分析／地域比較は、企業や自治体で必須のスキル。
・各種統計を組み合わせ、データ分析を実施。
・「なぜ滋賀県は健康寿命日本一か」など。
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ＰＢＬ演習の例②
健康診断データの分析
・大学の保健管理センターと協力し、学生の定期健診データ（匿名加工）を利用
・「体格の経年変化」、「体格と留年率の関係の有無」等を分析

モバイル空間統計の分析※「モバイル空間統計」は、株式会社NTTドコモの商標です。

・携帯電話の位置情報を用いて、「彦根駅前に、ある月の昼（ないし夜）の時間帯に、どのような属性の人が滞在しているか」を分析。（集計データを有償で購入）
・彦根に来る人の特性を分析し、「彦根市の観光戦略」
等を立案
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ＰＢＬ演習の例③
ソーシャルメディアデータの分析
・Twitterで特定のキーワードがつぶやかれている回数等を集計（無料ソフトのIFTTTとGoogle Driveを連携させて集計）
・「特定のキーワードをつぶやいている人の属性」「どのような言葉が同時につぶやかれているか」

購買記録データの分析・アンケート調査会社と提携し、消費者の購買記録情報を利用（オンラインの集計システムを利用）。
・「S社のお茶とC社のお茶の購買層の違い」、「それを踏まえた販売戦略」等。
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(3)文理融合型カリキュラム
データエンジニアリング：コンピューター・・理系
データアナリシス：数学・統計学 ・・理系
価値創造
：各領域学問 ・・文系
三位一体で、価値創造ができる人材を育成
価値創造科目
１-２年次：「データサイエンス実践論」「実践データ概論」
第一線で活躍しているデータサイエンティストから、価値創造の実例を学ぶ
３年次 ：価値創造各論（マーケティング論、財務諸表論、生命科学方法論、ビジネスエコノミクス論、etc.）
各分野における基礎知識を学ぶとともに、演習により、データによる価値創造を実践。
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(4)データサイエンスによる価値創造• 価値創造は講義では教えられない• 現場のデータを利用した価値創造PBL演習での成功体験が重要• DS教育研究センターにおける価値創造プロ
ジェクトを通じて、企業・自治体等の現場とデータを提供• 外部に開かれた実践の場でのコミュニケー
ション力やチームワーク形成力の鍛錬
多数の企業・自治体等との連携
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４．企業との連携• 共同研究の推進
製造業、IT企業、金融業等、幅広い共同研究• 企業における人材育成への協力
企業研修への出講、研究指導
研究生の受入れ
大学院生としての企業派遣受け入れ• 現役データサイエンティストによる本学学生への講義、教育用データの提供

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５．大学院データサイエンス研究科の設立
高度な能力を持つデータサイエンティストへの需要⇒平成31年春に大学院修士課程を設立
ビッグデータ解析等に基づく修士論文
モデリング科目（モデル化の方法論)
価値創造科目・教師あり学習 (必修) ・時系列モデリング
・同実践論
・同実践論
・教師なし学習 (必修) ・統計的モデリング
・同実践論
・同実践論

・強化学習・転移学習
・同実践論
・確率過程とその応用・同実践論

最先端の基盤技術を学び、実践する力を養う

アナリシス科目

エンジニアリング科目

・欠測・外れ値対処法 (必修)・同実践論・モデリング基礎論 (必修)・同実践論
・モデル評価論
・同実践論

・Webマイニング特論 (選択必修)
・同実践論
・サイバーフィジカル特論 (選択必修)
・同実践論
・マルチメディア特論 (選択必修)
・同実践論

プロジェクトマネージメント特論 (必修)領域モデル実践論
課題研究1,2,3,4 (必修)
企業等との共同研究参加:〔学部新卒等入学者〕 中期インターンシップ〔社会人入学者〕 企業での具体的課題の解決

自らモデルを立てるスキルを実践的に鍛錬

入 門 科 目モデリング概論 (人材像とそのレベルに達するためのステップ、そして基礎的概念)