日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 3 巻 第 1 号（2019 年 3 月）

特集：データサイエンス人材育成

データソン：統計数理研究所におけるデータ分析ハッカソン
神谷 直樹†1

宮園 法明†1

概要：我々は，統計数理研究所統計思考院における統計思考力人材育成事業の一環として，データ分析ハッカソン（データソン）を実施している．ハッカソンはコンペティションの一形態として知られているが，人材育成という観点に立つと，アクティブ・ラーニングの一形態といえる．人材育成という観点に立ったときのデータ分析ハッカソンに求められる要件をまとめ，これまでに実施してきたハッカソンにおける課題と対策について報告する．
キーワード：データソン，データ分析ハッカソン，データサイエンティスト，人材育成

1.1 ハッカソンとは

1. はじめにハッカソン (Hackathon)とは Hack と Marathon を掛け合

統計数理研究所では 2016 年からデータ分析ハッカソン

わせた造語で，もともとはソフトウェア開発分野で実施さを実施している [1, 2]．データサイエンティストには，統計れていたイベントである．課題によっては，様々な呼称を学や統計的機械学習などのデータサイエンス力に加え，情つけられることもある．例えば，マーケティング分野にお報学やソフトウェア工学などのデータエンジニアリング力けるハッカソンはマーカソン (Markathon) と呼ばれる [7]．とビジネスを理解し推進するビジネス力というスキルが必

また，近年はデータサイエンス力やデータエンジニアリン要である．これらのスキルを有機的に獲得するためにはアグ力が必要スキルの中核となるハッカソンをデータソン

クティブ・ラーニング型 [3, 4] の育成が不可欠である [5]．

(Datathon) [8, 9] と呼ぶようになってきている（図 1 参照）．

例えば，ハッカソンは Harvard Business Review 誌でデータ

ただし，ハッカソンで扱う課題が異なっても実施形態はほサイエンティスト [6] が取り上げられてからは特に，インぼ同じで，参加者は数人のチームで，（多くの場合）正解をダストリ，アカデミア，非営利組織や自治体・政府機関に決めにくい課題に一定期間集中的に取り組み，その成果をおいて様々なテーマで実施されて注目が集まってきている

競う．

（図 1）．本稿では，これまでに統計数理研究所で実施した

1.2 データサイエンティスト育成に向けたデータ分析ハ

計 3 回にわたるデータ分析ハッカソンの取り組みについてッカソンのあり方紹介する．

人材育成に関わると考えられるコンペティションを表 1にまとめた．統計数理研究所データ分析ハッカソンの参加者は，制限されたデータ分析・開発環境でオープンな課題（正解を決めにくい課題）に取り組んでいる．人材育成に向けたハッカソンの要件の一つは，制限されたデータ分析・開発環境で実施することである．統計学や統計的機械学習などのデータサイエンス力や情報学やソフトウェア工学などのデータエンジニアリング力は，分析・開発環境のハードウェア性能に影響されることが容易に推測される．例えば，「大きな」統計的機械学習モデリングを行うためには相応のハードウェアが必要になり，そのような環境を用意できた参加者が必然的に有利になってしまう．ハッカソンに対する学習ツールとしての注目も集まっている中 [5]，データサイエンス力，データエンジニアリング力のいずれでもない要因が成績に影響しない環境を提供することが必要

図 12012 年 1 月から 2019 年 1 月までの“hackathonである．

（“datathon”を除く）”，“datathon”， “data scientist”に関する毎月の Google トレンド† 1 統計数理研究所（連絡先：nkamiya@ism.ac.jp）ⓒ2019 Japan Social Data Science Society2日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 3 巻 第 1 号（2019 年 3 月）
表 1

人材育成に関わるコンペティションの分類

制限された
分析・開発
環境

オープンな分析・開発
環境

正解のある

オープンな

課題設定

課題設定

国際大学対抗プログ
ラミング・コンテス
トThe Data Science
Bowl, Kaggle など多数

統数研データ分析
ハッカソン ， enPIT「クラウドアプリケーション開発演習」
データビジネス創造コンテスト，スポーツデータ解析コ
ンペティションなど

一方で，参加者がデータサイエンスやデータエンジニアリングの最新技術を利用可能な環境を提供することも重要である．技術革新が日進月歩の速さで進む現代においては，参加を通じて最新技術をより使いこなせるようになることが人材育成を目的としたハッカソンに求められる要件と考えられる．
また，参加者が触れることのできるデータに対しても一定の配慮が必要である．日本では，データやモデルの流通に関して制度などの整備 [10, 11] が始まったばかりで，その社 会 受容 が 進む か どう か は今 後 の課 題 にな っ てい る
[12]．企業内で実施されビジネス上のインサイトを得ることがハッカソン実施の目的になっていない場合であっても，ハッカソン実施期間中だけでなく終了後において，データが流出しないことが保証できる環境を用意することが必要である．

（大学生，大学院生）であった．
(1) 課題あるエンターテイメント系企業から提供していただいた
およそ 1.5 年分，合計約１千万レコードのデータから，売上向上の施策を提案することを課題とした．
(2) 分析環境
分析環境は，統計数理研究所共用クラウド計算システムを利用した．このシステムは DELL 社製サーバー69 ノード（合計 138CPU，1380 コア，16.4TB メモリ）と，大規模共有ディスク装置（合計 364TB）を中心として構成されている．このクラウド上に同一環境のインスタンスを 8 つ用意した．参加 6 チームへインスタンスを 1 つずつ提供し，運営側の管理・バックアップ用インスタンスとして 1 つずつ用意した．各インスタンスは，4 コア，64GB メモリ，500GBHDD の仮想ハードウェアを持っていた．そして，これらのインスタンスを 1 つの仮装サブネット内に配置した．参加者は自分の PC から VNC 仮想デスクトップ経由で各インスタンスにアクセスした．一方，運営側は SSH 経由でこれら全てのインスタンスにアクセスすることができた．
OS は Fedora23 とし，標準的な Linux 環境を用意した．
また，データ分析ツールとして，オープンソースで入手できる MySQL Workbench（データベース用の GUI），R （統計分析パッケージ）/ RStudio（その GUI），Python 2.7 /Anaconda （Python 用の統計分析ライブラリをパッケージしたもの）/ Spyder（その統合開発環境）を用意した．各言語の追加パッケージは，参加者からのリクエストに応じて全チームのインスタンスに対して一律にインストールした．
さらに，プレゼンテーション用として，オフィス統合環境である LibreOffice を提供した．
(3) 審査2. 統計数理研究所におけるデータ分析ハッカ
ソン

カデミア 2 名，インダストリ 2 名からなる審査員が審査を1.2 節で述べた要件をふまえて統計数理研究所で実施し行った．審査の基準として，創造性，有用性，技術力，表てきたデータ分析ハッカソンは，第１回とそれ以降では実現力の４つの観点について採点し，それを集計した後，審施形態に変化がある．以下では，それぞれのデータ分析ハ査員全員の討議を経て，最優秀賞，優秀賞，審査員特別賞ッカソンに分けて記述する．の 3 賞を決定した．

2.1 第 1 回データ分析ハッカソン(4) 参加者からのフィードバック

各チームに課題についてプレゼンテーションを求め，ア

第 1 回データ分析ハッカソンは文献 [1] で詳細に報告さハッカソン参加者の提出課題，ならびにハッカソン終了れているので，ここではその概略をまとめる．統計数理研

後に行った参加者に対するヒアリングの結果は以下の 3 点

究所では，文部科学省科学技術試験研究委託事業「データに集約することができる．①データ分析は探索的で，手法サイエンティスト育成ネットワークの形成」を通じインタありきでは上手くいかない．その分野の定石に従って分析ーシップ・プログラムを活用して，学生に企業におけるデしても，与えられたデータによっては必ずしもうまくいくータ分析の実際を経験してもらう試みを推進してきた．ことは限らない．定石に拘るあまり制限時間内に成果が出せれに対して，我々自身が実際に学生にデータ分析の機会をないことがあった．②限られた計算資源を有効に利用する与える方法の 1 つとして，2016 年 2 月 20 日から 21 日にかことが重要である．各インスタンスに管理者権限を与えず，けての 2 日間，統計数理研究所においてデータ分析ハッカ

一つの ID をチームで利用させていたことが原因の一端とソンを実施した．参加者は 1 チーム 3 名，6 チームの学生考えられるが，提供ツールの利用方法によってはそれがクⓒ2019 Japan Social Data Science Society

3日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 3 巻 第 1 号（2019 年 3 月）

データ ⽤スト レ ージ

SN S⽤W eb サーバ

動作検証／バッ ク アッ プ⽤イ ンスタ ンス

ccmin01

ccmin02

バッ ク アッ プ⽤
スト レ ージ

参加者⽤イ ンスタ ンス

ccmin11

ccmin12ccmin13

ccmin14ccmin15

ccmin16…

仮想サブネット
共⽤ク ラ ウド 計算システム
ログイ ンサーバ

Team１

Team 2

主催者側管理PC

図 2……
統計数理研究所データ分析ハッカソンのネットワーク環境ラッシュしてしまうことがあった．③チーム作業には当都合がつかないなどの理由によって希望者の参加機会を然のことであるが，分散して分析・開発するよりもリーダ制限してしまう．そこで，仮想サブネット内に Web サーーシップを発揮する人材の存在が重要である．

バーを用意しチーム内限定のチャット・システムを構築(5) 改善点して提供し，審査のためのプレゼンテーションを除いた

文献[1]には 7 つの改善点がまとめられているが，中で全ての実施をオンライン上に移行した（図 2）．第 2 回デも以下の 2 点の改善が喫緊の課題といえた．一つは，分ータ分析ハッカソンは，2018 年 1 月 22 日から 3 月 15 日

析ツールの利便性である．例えば，2014 年に IPython かにかけて 2 ヶ月弱の間実施し 3 月 20 日に審査を行った．

ら 派 生 し た Jupyter Project [13] の プ ロ ダ ク ト で あ る

参加者は公募し，1 チーム 3 名，6 チームの学生と社会人

Jupyter Notebook は Web ベースのデータ分析・開発ツールが参加した（学生チームは 2 チーム，社会人チームは 4 チとして広く使われているが，ブラウザ設定の制約から１ーム）．

チーム 1 人しか使用できなかったため，設定を見直す必(1) 課題要があった．また，さらなるカーネルやパッケージ追加を株式会社 LIFULL から提供していただいた日本全国の検討することも必要であった．もう一つは，フォールバッ

賃貸物件データ（1 年分，賃料，面積，立地，築年数，間ク・プランの用意である．特にインフラに障害があったと取り，建物構造，諸設備などのデータ）から新しい不動産

きのデータや各チームのそれまでの作業などをバックアテック，あるいは現状の不動産テックにおける課題を解ップするシステムを構築して提供していかなくてはなら決する方法を提案することを課題とした．

ない．

(2) 分析環境

2.2 第 2 回データ分析ハッカソン

分析環境は第 1 回データ分析ハッカソンと同等とした．

第 2 回データ分析ハッカソンは，前節で述べた点を改

ただし，分析環境の OS などは最新のバージョンで提供善するとともに，実施形態そのものも見直した．通常のハし，ブラウザ設定を見直して Jupyter Notebook などの Web

ッカソンは数日間の短期集中，対面形式で実施される．数ベースのデータ分析・開発ツールをチーム全員で使用で日間の短期集中型で実施することは，チーム間のコミュきるようにした．各言語の追加カーネルやパッケージのニケーションが促進される環境設定である一方．数日間インストールは，分析環境のデザインも含めてチームごという実施期間を設定することによって，参加したいがとの特色を出すために，リクエストをしたチームのインⓒ2019 Japan Social Data Science Society

4日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 3 巻 第 1 号（2019 年 3 月）
スタンスごとに行った．前回のデータ分析ハッカソンでは，運営側が参加者の作業進捗状況を常に確認することはリクエストに応じて全チームのインスタンスに対してができる．しかし，オンライン上で実施する場合には，ど一律にインストールしたが，自分たちがリクエストしたのタイミングで作業を促せば良いのか，作業ログからだパッケージでないものを利用することは稀であった．

けでは容易に判断できない．したがって，参加者間の交流フォールバック・プランとして 2 種類用意した．一つも含めて，作業進捗を運営側が対面で確認する機会を設は，データを各インスタンスにインストールして提供すける必要がある．また，今回から追加したチームワークとるのではなく，各チームのインスタンスとは別に用意しいう審査項目について，チャット・システム内のやりとりたストレージに集約した．各チームにはこのデータ用スの分析は比較のための指標になり得なかったので，チートレージにアクセスし，分析・開発に必要なデータを自分ム内の作業やチームの構造を分析する手段を再考する必たちのインスタンスにコピーして使用するように教示し要がある．

た．さらに，実施期間が 2 ヶ月弱と，通常のハッカソン

2.3 第 3 回データ分析ハッカソンに比べて長期であるため，１週間ごとにバックアップ用

第 3 回データ分析ハッカソンは前回と同様オンラインストレージに各インスタンスの作業内容をバックアップ上で開催した．2018 年 8 月 8 日から 10 月 31 日にかけてした．なお，このバックアップ用ストレージにはチームご3 ヶ月弱の間実施し，11 月 9 日に審査を行った．また，9との領域を割り当てたので，参加者は過去の作業内容の月 26 日には参加チームのうち希望したチームを統計数理参照やチーム内でのファイルのやりとりも可能であった．

研究所に集め，作業内容確認などのために中間報告会を(3) 審査実施した．この中間報告会には審査員 3 名も参加し，中各チームに課題についてプレゼンテーションを求め，間時点での作業内容や方向性について議論した．なお，参アカデミア 2 名，インダストリ 2 名からなる審査員が審加者は，1 チーム 3 名，7 チームの学生と社会人であった査を行った．審査の基準として，前回の審査基準である創（学生チームは 1 チーム，社会人チームは 6 チーム）．

造性，有用性，技術力，表現力に加え，チームワーク（リ(1) 課題ーダーの元でチームとして機能していたか）を加えた 5 つ株式会社インサイトテックが運営する Web サービスの観点について採点し，それを集計した後，審査員全員の「不満買取センター」に一般ユーザが投稿した様々な不討議を経て，最優秀賞，優秀賞，審査員特別賞の 3 賞を満に関するデータ（約 2 年 3 ヶ月分，約 130 万件の本文決定した．チームワークについては，チャット・システムとカテゴリデータ，約 7 万人分の投稿者プロフィール情内のやりとりを分析することを想定していたが，このチ報も付随）とカテゴリ別不満特徴語辞書を用意した．これャット・システムの利用は特定のチームに偏っていた．しに加えて，株式会社日本データ取引所が提供しているデたがって，その分析結果は比較のための指標になり得ず，ータカタログ内のデータを用意した．これらのデータかプレゼンテーション内容から想像するに留まってしまっら，データ分析に基づいて，多くのステークホルダーが利た．

益（金銭に限らない）を得られる（相利共生）方法を提案(4) 参加者からのフィードバックすることを課題とした．

ハッカソン参加者の提出課題，ならびにハッカソン終(2) 分析環境

了後に行った参加者に対するヒアリングの結果は以下の分析環境は第 2 回データ分析ハッカソンと同等とした．

2 点に集約することができる．①作業の進捗についてしっ

ただし，分析環境の OS などは最新のバージョンで提供しかり時間管理しなければ，参加者にとって効果的なコンた．

ペティションになり得ない．審査時に統計数理研究所（東(3) 審査京都立川市）に集まってもらうことを除いて，データ分析各チームに課題についてプレゼンテーションを求め，や開発作業は参加者の所在地を問わず実施できていたが，アカデミア 3 名，インダストリ 2 名からなる審査員が審逆にいつでも作業を行うことができるという環境がチー査を行った．審査の基準としては，前回の審査基準である

ムによっては作業の遅延を生じさせ，成果に結びつかな創造性，有用性，技術力，表現力，チームワークという 5かった．②チームワークを評価するための指標が十分でつの観点について採点し，それを集計した後，審査員全員はなかった．通常，データ分析関連業務はチームで行われの討議を経て，最優秀賞，優秀賞，審査員特別賞の 3 賞ることが多い．コンペティションを学習ツールとみなすを決定した．チームワークについては，チャット・システ

場合 [5]，その効果測定のためにチーム内の作業やチームム内のやりとりを分析することを想定していたが，今回の構造を分析する必要がある．

も利用が特定のチームに偏っていたため，その分析結果(5) 改善点は比較のための指標になり得ず，プレゼンテーション内参加者を一箇所に集めて実施する通常のハッカソンでⓒ2019 Japan Social Data Science Society

容から想像するに留まった．チームワークに対する評価

5

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 3 巻 第 1 号（2019 年 3 月）は審査参考資料として扱った．

わゆる座学による一方的な教授方法の対極に位置する．

(4) 参加者からのフィードバック

これまで述べてきたハッカソンは，参加者にオープンなハッカソン参加者の提出課題，ならびにハッカソン終課題を与えて解決させているので，アクティブ・ラーニン

了後に行った参加者に対するヒアリングの結果を以下のグに分類される問題解決学習 (Problem Based Learning;

3 点に集約することができる．①計画的に取り組めたチーPBL) ， あ る い は 課 題 解 決 学 習 (Project Based Learning;

ムとそうでないチームに分かれた．特に社会人参加者のPBL)といえる．

場合，業務の合間を縫って参加することになったが，役割アクティブ・ラーニングについては，概念的な整理 [3,分担をすることで効率的にできたというコメントがあっ

4] が十分進んでいるが，文献 [14-17] などにあるようにた一方で，役割分担はしていたが約 2 ヶ月間は作業してその効果測定は定性的であり続けている．統計数理研究いなかったため課題提出期限に間に合わなかったという

所データ分析ハッカソンは，オンライン上に実施形態をチームがあった．前者のようなチームは中間報告会に参移行させたことによって，効果測定のための客観的なデ加したチームの典型で，後者のようなチームは参加しなータを収集可能な状態にある．アクティブ・ラーニング型

かったチームの典型であった．②使い慣れたアプリケー

人材育成において，参加者にどのようにアプローチしてションを使いたい／インスタンスの管理者権限を参加者いくことが参加者の効果的な学習につながるのか [18]に与えて欲しい．③第 2 回データ分析ハッカソンに続き，を検討していくことができると考えている．

チームワークを評価するための指標が十分ではなかった．
仮想サブネット内においたチャット・システムのマニュアルを見直すなど，その利用を促す措置を施したが十分

4. 今後の展望に機能しなかった．参加チームの多くは対面で集まってデータサイエンティストに必要と考えられているデー

議論したり，Skype などの他のコミュニケーション・ツータサイエンス力，データエンジニアリング力とビジネスルを利用していた．

力全てにおいて高水準である人材は稀であり [19]，各自(5) 改善点の得意スキルを生かしてチームで業務に当たることの方計画的にデータ分析ハッカソンに参加することは効果が多い．統計数理研究所データ分析ハッカソンは，チーム的なスキルアップにつながると考えられる．参加者が計参加を基本としているので，各参加者が得意スキルを伸画的に取り組めるように各チームにメンターを配置するばす環境として使えると考えている．また，育成目標のデことが最も効果的かもしれないが，中間報告会を実施すータサイエンティストとしては，クロスファンクショナるだけでも参加者の作業進捗を管理する上で効果がある

ル・データサイエンティスト，シニア・データサイエンテ

ので，中間報告会への参加を義務付けることを検討してィストやデータプロダクト・マネージャーなどが考えらいきたい．

れる．

分析環境について，参加者が希望を伝えやすい環境を検討する必要がある．参加者には，事前にインスタンスの謝辞

概要ともに，各種分析ツールの詳細を伝えてあった．さら生，社会人各位，そして審査員を務めていただいた皆様にに，これまでのデータ分析ハッカソンでは常に，データか感謝する．参加者の皆様には十分とはいえない環境にもらデモグラフィなどを抽出するサンプル・プログラムを関わらず，実力を発揮し，参加を楽しんでくださった．審

提供してきた．しかし，通常業務場面や学習場面で商用ツ査員の皆様には，参加者に対して審査だけにとどまらず，ールしか使用していない参加者に対しては，オープンソさらなるスキルアップのための示唆を与えていただいた．

ースで入手できる分析・開発ツールの使用方法のインス

第 1 回データ分析ハッカソンを指導していただき，我々トラクションをより充実させる必要があるかもしれない．

を運営に携わらせていただいた丸山氏（現在は Preferred

第 2 回データ分析ハッカソンに続いて，チャット・シハッカソン実施にあたり，参加していただいた学

Networks 株式会社

PFN フェロー）に感謝する．現在まステム内のやりとりの分析は比較のための指標になり得でのデータ分析ハッカソンの企画・運営・実施に対して重なかった．チーム内の作業やチームの構造を分析する別要なインサイトを与えてくださった．そして，これまでのの手段を講じなくてはならないことが明らかになった．

全てのデータ分析ハッカソン運営に協力していただいた
統計数理研究所の篠崎支援員に感謝する．最後に，データ

3. 人材育成を目的としたハッカソンの課題
ハッカソンは，アクティブ・ラーニング型人材育成の一形態に分類できる[5]．アクティブ・ラーニングとは学習者が能動的に学習に取り組む学習方法の総称であり，いⓒ2019 Japan Social Data Science Societyを提供してくださった企業とその担当者の方に最大限の謝意を表する．

参考文献[1] 丸山宏, 神谷直樹, 宮園法明, “クラウド環境を利用したデー6

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 3 巻 第 1 号（2019 年 3 月）
タ分析ハッカソンの計画と実施,” Estrela, No.272, pp.30-37(2016).
[2] 神谷直樹, “データ指向キャリアへの効率的支援プログラムとしてのデータ分析ハッカソンの設計・実施.” 統計数理研
究所公募型共同利用重点型研究「データサイエンス人材育成メソッドの新展開」研究集会, (2019).
[3] Jonassen, D., “Designing Constructivist Learning Environment,” inReigeluth, C. M. (ed.), Instructional-Design Theories and Models:
A New Paradigm of Instructional Theory, Volume Ⅱ, pp. 215-239,
Lawrence Erlbaum Associates, Mahwah: NJ (1999).
[4] Reigeluth, C. M., Beatty, B. J. and Myers, R. D., InstructionalDesign Theories and Models: The Learner-Centered Paradigm ofEducation, VolumeⅣ, Routledge, New York: NY (2017).
[5] Briscoe, G. and Mulligan, C., “Digital Innovation: The Hackathon
Phenomenon,” (2014).
https://qmro.qmul.ac.uk/xmlui/bitstream/handle/123456789/1141
8/Briscoe%20Digital%20Innovation:%20The%20Hackathon%20
Phenomenon%202014%20Published.pdf?sequence=2 （ 2019 年02 月 22 日アクセス）[6] Davenport, T. H. and Patil, D., “Data Scientist: The Sexiest Job of
the 21st Century,” Harvard Business Review, Vol. 90, No. 10,
pp.70-76 (2012).
[7] Calco, M. and Veeck, A., “The Markathon: Adapting the Hackathon
Model for an Introductory Marketing Class Project,” Marketing
Education Review, Vol. 25, No. 1, pp. 33-38 (2015).
[8] Bigdata Doctor, “The Datathon and How to Make the Most of It,”2016.6.28. Big Data Doctor Website http://bigdatadoctor.com/datathon-how-to-make-the-most-of-it/（2019 年 02 月22 日アクセス）[9] Anslow, C., Brosz, J., Maurer, F. and Boyes, M., “Datathons: AnExperience Report of Data Hackathons for Data Scienceⓒ2019 Japan Social Data Science Society

Education,” Proceedings of the 47th ACM Technical Symposiumon Computing Science Education, pp. 615-620 (2016).
[10] “官民データ活用推進基本法,”
http://elaws.e-gov.go.jp/search/elawsSearch/elaws_search/lsg0500/detail?lawId=428AC1000000103（2019 年 02 月 10 日アクセス）[11] “AI・データの利用に関する契約ガイドライン,”
http://www.meti.go.jp/press/2018/06/20180615001/20180615001.html（2019 年 02 月 10 日アクセス）[12] 独立行政法人情報処理推進機構 AI 白書編集委員会，「AI 白書 2019」，角川アスキー総合研究所 (2018).
[13] “Jupyter Project,” https://jupyter.org/ （2019 年 02 月 10 日アクセス）[14] Prince, M., “Does Active Learning Work? A Review of theResearch,” Journal of Engineering Education, Vol. 93, No. 3, pp.
223-231 (2004).
[15] Felder, R. M. and Spurlin, J. “Applications, Reliability, andValidity of the Index of Learning Styles,” International Journal ofEngineering Education, Vol. 21, No. 1, pp. 103-112 (2005).
[16] Freeman, S., Eddy, S. L., McDonough, M., Smith, M. K.,
Okoroafor, N., Jordt, H. and Wenderoth, M. P., “Active Learning
Increases Student Performance in Science, Engineering, andMathematics,” Proceedings of the National Academy of Sciences,Vol. 111, No. 23, pp. 8410-8415 (2014).
[17] Huppenkothen, D., Arendt, A., Hogg, D. W., Ram, K., VanderPlas,
J. T. and Rokem, A., “Hack Weeks as a Model for Data Science
Education and Collaboration,” Proceedings of the National
Academy of Sciences, Vol. 115, No. 36, pp. 8872-8877 (2018).
[18] Skinner, B. F. Upon Further Reflection, Pearson, (1987).
[19] Patil, D. and Mason, H., Data Driven: Creating a Data Culture,
California, O’Reilly Media, (2015).

7