データサイエンス⾼度⼈材育成プログラム
リ ー デ ィ ン グ DAT (Leading Data Analytics
Talents)
ハイポテンシャルな⼈材を対象として、リーディングDAT講座に加えて実践的な問題の演習や特別講演などを含めた集中的なトレーニング・コース。
リーディングDAT養成コースを完了した者には修了認定証を交付。

献

棟梁レベル
データサイエンティストの育成に貢

ハイポテンシャル
人材の錬成

リーディングDAT養成コース

人材基盤の拡大

リーディングDAT講座

L‐B1, L‐B2

「棟梁レベル」をめざすデータサイエンティストに必須の統計数理の知識を効率的に習得させることを⽬的とし、新たに編成された講座。
2017年度は「実践ベイズモデリン グ 」 (L-B1) と 「 機 械 学 習 とデータサイエンスの現代的⼿法」（L-B2）の2講座を実施。

L‐A (2018年前期から）リーディングDATの全体像
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2017年度リーディングDAT
2018年2⽉15⽇・16⽇開催
L-B1講座実践ベイズモデリング「統計モデリングのためのベイズ統計ミニマム」
伊庭幸⼈（統計数理研究所）「GLMから階層ベイズモデリングへ」久保拓弥（北⼤・環境科学院）「状態空間モデル⼊⾨ / KFASによる状態空間モデリング」
野村俊⼀（統計数理研究所）「空間データのベイズモデリング」村上⼤輔（統計数理研究所）

2018年2⽉22⽇・23⽇開催
L-B2講座機械学習とデータサイエンスの現代的⼿法「イントロダクション」伊庭幸⼈（統計数理研究所）「カーネル法︓基礎から最近の発展まで」福⽔健次（統計数理研究所）「因果推論⼊⾨」⽴森久照（精神保健研究所，統計数理研究所客員）「ニューラルネットワーク⼊⾨」庄野 逸（電通⼤院・情報理⼯）「教師なし学習と⾏列分解」⽥中未来（統計数理研究所）「スパース推定⼊⾨」池⽥思朗（統計数理研究所）

2017年度リーディングDAT養成コース

上記２講座受講に加え、2018年3⽉に課題のレポート講評と特別講演を⾏い、講座への出席と課題の採点をクリアした受講⽣には修了認定証を交付。
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2017年度実施概要

 「L‐B1 実践ベイズモデリング」「L‐B2 機械学習とデータサイエンスの現代的⼿法」の受講登録者はそれぞれ61名。
 リーディングDAT養成コースへの参加者は34名で、規定のコースを修了した25名に修了証を授与。
 講座、養成コース共に受講者は8割以上が企業からの参加。講義をもとに⾃習・補習⽤の教材の整備を⾏った。

2018年度計画
 L‐A講座「データサイエンスの基礎」
を9⽉19⽇〜21⽇に開催。
 L‐B1講座、L‐B2講座は都⼼(筑波⼤学東京キャンパス[茗荷⾕])で開催。
 オンライン教材の拡充
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健康科学分野における大学等とのネットワーク形成に基づく統計教育者人材育成および研究・専門性の強化）概算要求H２９から
現状・背景・課題

目的・手段・方策

健康科学
基礎医学
臨床医学

保健・看護学公衆衛⽣・疫学

⼤学・附属病院の医学研究者・医療従事者（指導者レベル）に対する統計教育

⼼理学
スポーツ科学等

主要プロジェクト

周辺環境の急速な変化①系統的教育コース

 バイオ技術の進展︓ ハイスループット 技術（次世代シーケンサー，画像解析等）
 個別化医療へのパラダイムシフト︓分⼦標的治療・分⼦マーカー開発
 診療情報収集体制の整備

少⼈数制︓最新の統計的⽅法を網羅的に分かりやすく提供（データ解析OJTプログラム）

統計数理研究所における個別データ解析
実務指導②特化公開講座・関連公開講座

現状の課題

医療・健康科学に「特化」した公開講座と「関連」した公開講座を組成

本来、健康科学分野の学部・⼤学院で統計教育を担う⽣物統計家が全国的に不⾜③共用教材クラウドサーバーの開発■⼤学・附属病院の研究者・教育者の統計学的素養・データ解析スキルは不⼗分■学術論⽂誌の要請に耐えうる統計的⼿法を実践できていない■⽇本の学術競争⼒の低下(主要3論⽂誌シェア:臨床系）

データ解析教材コンテンツの開発
GPGPU
遠隔講義・ｅ-learning教材の開発
分析実習⽤データと統計解析メニュー④コミュニティ創生事業

主要⼤学医学研究科や⽣物統計研究機関と医療健康データ科学研究ネットワークを創設・運営

１２位(1998－2002)→19位(2013－2014)＊

健康科学系学部・⼤学院単独・⼤学間協働では解決が難しい⇒ 統計数理研究所の統計研究・統計教育の実績とノウハウを活⽤医療・健康プロジェクト（所内8名、客員11名、外来3名）9年間の活動実績
 健康科学における統計ネットワーク

 全国規模の研究者コミュニティ、シンポジウム等，7年間の活動実績

全体シンポジウムを（国際シンポを含め物理乱数発生装置年２回）および分科会活動を企画、運営
先導的海外諸国での情報収集

改組・再編

課題解決の⺟体となる組織・活動
 統数研・リスク解析戦略研究センター⑤コミュティ・アクティビティ

効 果

教育力UP

 健康科学研究者・医療従事者の統計リテラシー・スキルの向上
 データ解析を伴う健康科学研究への貢献・教育者育成

研究力UP
 ⾼度な統計的⽅法の実践による健康科学先端的研究への貢献
 国際⼀流誌の統計レビューに耐えうる研究の実施
 → ⽇本⼈の論⽂採択率の向上
 健康科学と統計科学の相互理解の向上
研究者ケースワークのサポート

医療健康データ科学研究センター
統計数理研究所のシーズ

統計ソフトウェア、機械学習、因果推論、ベイズ統計など必要なスキルのエキスパートが充実＊医療産業政策研究所(2015)：政策研ニュースNo.44

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本事業をモデルケースとして他分野への統計専門教育・人材育成へ波及
特定分野：リスク科学、工学の品質管理
特定スキル：イメージデータの解析系統的教育コース

医療健康データ科学研究ネットワークと統数研教育事業との関係
統計数理研究所 人材育成 ５つの主要活動テーマ
・高度専門的教育プログラム（系統別教育コースとＯＪＴ）・専門的公開講座・健康科学における統計教育教材開発およびe‐learning環境開発
・健康科学における統計家の交流シンポジウムおよび分科活動
・協力機関の組織化（健康科学研究ネットワーク）

教育ニーズに関する情報
受講者の供給講師候補者の情報
教材コンテンツの供給

教育事業の提供
教材・E‐ラーニング環境の提供
研究組織化、活動支援
ネットワーク事務局の運営管理

医療健康データ科学研究ネットワーク

会員組織

運営委員会
会長
運営委員

医療健康データ科学研究ネットワーク事務局

データ分析コンペティション：実践的な⼈材育成環境をデザイン
正解のある問題設定

オープンな問題設定
統数研データ分析ハッカソン

制限された分析環境

国際⼤学対抗プログラミン
グ・コンテスト

オープンな分析環境

統数研データ分析チャレンジ、 データビジネス創造コンテス
The Data Science Bowl, Kaggle, ト、スポーツデータ解析コン
ペティション等
and so on and so forth【このハッカソンの他の特徴は、チーム参加、今⽇的課題、最新分析環境の提供等】

http://www.ism.ac.jp/shikoin/training/dac/index.html

Training of Data Scientists
ComputingSkills

Statistics& Math(coding and infra-structure design)

Communication;
SubstantiveExpertise

Data Scientists combine several
different skills in one profession• For human resources (such as doctoral degree holders) who have alreadyexperienced using big data and acquired research methodologies to someextent in various fields of science, reeducate aimed at career paths for
successful participation in industry and academia, and give a clue forlearning necessary.
• Intensive programs for working adults, graduate students and others withpractical work experience as data scientists. Experience cutting edge
techniques in the field through PBL, learn the latest accomplishments invarious applied domains through case studies.
参考資料：『ビッグデータの利活⽤のための専⾨⼈材育成について』情報・シス
テム研究機構 ビッグデータの利活⽤に係る専⾨⼈材育成に向けた産学官懇談会,2015.
← 参考資料：Patil and Mason, Data Driven: Creating a Data Culture, California:
OʼReilly Media, 2015など

データ分析ハッカソンのネットワーク構成〜統計数理研究所共⽤クラウド計算システムを利⽤〜
データ ⽤ サーバ

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 サーバ

参加者⽤ イ ン スタ ンス

ccmin11

ccmin12ccmin13

ccmin14ccmin15

ccmin16…

仮想サブネット
ク ラ ウド イ ンスタ ンスの概要•••

4 コ ア 、 64GB メ モ リ 、 500GB
HDD
OSはFedora。gcc、perl、java等の⼀般的なソフトウェア開発環境を含む。
提供する基本的なGUI解析ツー
ルは以下の通りで、課題ごとに必要と考えられる各⾔語の関連ライブラリやパッケージも⽤意。

MySQL Anaconda RStudioWorkbench Spyder

Jupyter

Libre
Office共⽤ ク ラ ウド 計算システム
ログイ ンサーバ

Team１
主催者側管理PC

Team 2……

参加者の声• データ分析は探索的• ⼿法ありき、では上⼿くいかない• 資源有効利⽤の重要性• リーダーシップの重要性