育成レベル（イメージ）

ビッグデータの利活⽤のための専⾨⼈材育成について（総括説明）
平成27年7⽉30⽇⼤学共同利⽤機関法⼈情報・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

佐賀⼤学における産学官連携データサイエンス教育
・理⼯学研究科（データサイエンスコース）

佐賀⼤学

・理⼯学部（数理サイエンスコース、知能情報システム⼯学コース）
・サブスペシャリティ（データサイエンス）

理⼯学部理⼯学科情報部⾨⼤学院理⼯学研究科データサイエンスコース
皆本晃弥
1

2020年2⽉28⽇

教養科⽬・専⾨必修科⽬
でデータサイエンス関連科⽬を必修化
2

データサイエンス基礎⼒を有する⼈材育成の輩出

31＋

知識産業の振興
地域課題の解決
地元就職率向上1

地元企業・⾃治体等

30

平成 年度より︑理⼯学部で﹁データサイエンス１・２﹂を開講︵ 年次必修︶共通教材を開発

28

平成 年度より︑⼤学院教養科⽬﹁データサイエンス特論﹂を開講

31

平成 年度よりデータサイエン
ス・インターンシップ︵低学年から参加可能︶を実施

31

平成 年度︑⼤学院理⼯学研究科
データサイエンスコース設置

平成 年度にサブスペシャルティ
コース﹁プログラミング・データサイエンス﹂を開設

平成 年度より基本教養科⽬﹁データサイエンスへの招待﹂を開講
30

平成29年度より教職員向けデータサイエンスFD研修を実施

2016年5⽉30⽇：マイクロソフトイノベーションセンター（MIC) in SAGAを核とした五者（佐賀⼤、佐賀県、佐賀市、マイクロソフト、パソナテック）による連携協定の締結
2016年10⽉1⽇：MIC佐賀・開設 2019年6⽉：七者（パソナテックに代わり、キャリアバンク、EWMファクトリー、佐賀電算センターが参画）による協定として更新

MAIC佐賀サポーター企業等

1.

株式会社佐賀電算センター

2.

株式会社 ウェアサーブ

21.

株式会社E＆I

3.

株式会社ホットスタートアップ

22.

九州国際情報ビジネス専門学校

4.

佐賀経済新聞23.

株式会社九州コーユー

5.

セキュテック株式会社

24.

佐賀コンピュータ専門学校

6.

デジタルハリウッドスタジオ佐賀

25.

公益財団法人 佐賀未来創造基金

7.

ナレッジネットワーク株式会社

26.

特定非営利活動法人鳳雛塾

8.

ビジップ株式会社

27.

FabLab Saga

28.

株式会社 アイ.リフル

29.

ジョブカフェSAGA

30.

株式会社ザイナス

9.

株式会社キーワードマーケティング

10.

株式会社Faber Company

11.

日本中小企業情報化支援協議会

12.

NPO法人学生ネットワーク

13.

PORTO3316IMARI

33.

SBIビジネスサポート株式会社

14.

株式会社とっぺん

34.

社会保険労務士 暁事務所

15.

カトリープロモーション合同会社

35.

株式会社 EWMファクトリー

16.

SAGA innovation & creative Lab

36.

ピノー株式会社17.

株式会社フィロソフィア

37.

日本マイクロソフト株式会社

18.

株式会社アイティーインペル

38.

キャリアバンク株式会社

19.

株式会社ファミリア

39.

株式会社パソナJOB HUB

20.

エスエイチケイコーポレーション40.

佐賀市地域雇用創造協議会

31.

株式会社NEL&M

32.

株式会社アイセル

4

IT企業との協定等

教職員向けデータサイエンスFD研修• 2017年10⽉20⽇• 平成29年度• 佐賀⼤学と株式会社オプティムとの共同拠点 開所記念式典及び記念祝賀会を挙⾏• ⽇本初、国⽴⼤学内に上場企業本店を移転• 佐賀⼤学内に先端技術と地域が融合したイノベーションの起点、オプ
ティム・イノベーションパークを開園• 佐賀県によるデータ活⽤事例紹介• 福博印刷によるデータ分析事例紹介および演習• 平成30年度• ⼤阪⼤学、滋賀⼤学の事例紹介• 2018年03⽉22⽇• 令和元年度• 佐賀⼤学が⽊村情報技術と「学⽣⽀援システム」共同開発へ• 学業や就職活動の⼀助に• 「データ駆動型社会におけるデータサイエンス教育の重要性」（渡辺 美智⼦ 慶応義塾⼤学⼤学院健康マネジメント研究科教授）
5

6

理⼯学研究科におけるデータサイエンスコースの⽬標

学士課程から博士前期課程，修士課程への接続（完成年の進学イメージ）【学士課程】

理 ⼯ 学 部 （480名）
理⼯学科➣ 数理サイエンスコース➣ 知能情報システム⼯学コース➣ 情報ネットワーク⼯学コース➣ ⽣命化学コース➣ 応⽤化学コース➣ 物理学コース➣機械エネルギー⼯学コース➣メカニカルデザインコース➣電気エネルギー⼯学コース➣電⼦デバイス⼯学コース➣ 都市基盤⼯学コース➣ 建築環境デザインコース

医 学 部 看護学科（60名）➣ 看護学科

農 学 部 （145名）
⽣物資源科学科➣ ⽣物科学コース➣ ⾷資源環境科学コース➣ ⽣命機能科学コース➣ 国際・地域マネジメントコース

2019年度改組【修士（博士前期）課程】
理⼯学研究科➣ 理工学専攻
・数学コース
・物理学コース
・データサイエンスコース
・知能情報工学コース
・機能材料化学コース
・機械エネルギー工学コース
・機械システム工学コース
・電気電子工学コース
・都市基盤工学コース
・建築環境デザインコース

先進健康科学研究科➣ 先進健康科学専攻
・⽣体医⼯学コース
・健康機能分⼦科学コース
・医科学コース
・総合看護科学コース

農学研究科➣ 生物資源科学専攻
・生物科学コース
・食資源環境科学コース
・生命機能科学コース
・国際・地域マネジメントコース•

数学やコンピューターに関する知識と応⽤⼒を有し，多種多様なデータおよびその利活⽤に取り組む現場の状況を理解した上で，データから価値のある知⾒や法則を発⾒し，それを課題解決に活かす能⼒を備えた⾼度な⼈材を養成する。
基本的な思想は
DS:Discovery Science• 「統計」という⽂⾔はない• データを扱えば、「統計」は必然• Wavelet Analysis(FunctionalAnalysis), Topological DataAnalysis, Numerical Analysis、AIのホワイトボックス化などを想定
8

インターフェース科⽬・サブスペシャリティコース（プログラミング・データサイエンス）

⼤学院教養プログラム• 平成30年度後期より「データサイエンス特論」（1単位：全8回）を開講• 企業・⾃治体がデータ分析事例を紹介• グループワークあり• ほぼすべての⼤学院⽣が履修（約250名）1研究科を除き必修• 3教室同時中継による遠隔授業• 理⼯学部5名、農学部3名、医学部2名、芸術地域デザイン学部1名、全学教育機構1名、アドミッション・センター1名の教員で実施• 協⼒企業・⾃治体• プログラミング・データサイエンスⅠ（2単位）• 2年前期、初めてのプログラミング• プログラミング・データサイエンスⅡ（2単位）• 2年後期、統計学⼊⾨• プログラミング・データサイエンスⅢ（2単位）• 3年前期、ワンボードマイコンプログラミング• プログラミング・データサイエンスⅣ（2単位）• 佐賀県• 福博印刷• FabLab SAGA
• フィロソフィア• SHKコーポレーション• オプティム
• 佐賀電算センター• アイセル• 3年後期、データサイエンス実践
これ以外のサブスペシャリティのコースから2科⽬4単位、合計12単位を修得することで、副専攻が認定される。

定員30名程度
理⼯学部以外の学⽣が対象
平成31年度より実施

9

理⼯学部共通教育科⽬

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チャレンジ・インターンシップ（データサイエンス）• データサイエンスⅠ（2単位、必修、1年前期）• チャレンジ・インターンシップA（データサイエンス）1単位45時間• チャレンジ・インターンシップB（データサイエンス）2単位90時間• 履修者約520名（理⼯学部1年⽣全員）• 5⼈の教員が5クラスに分けて担当• 担当教員全員が同じ教材を利⽤• 定期試験は同⼀時間帯に実施• 内容は基本的な確率・統計とExcelによる演習••••• データサイエンスⅡ（2単位、必修、1年後期）• 履修者約520名（理⼯学部1年⽣全員）• 5⼈の教員が5クラスに分けて担当• 担当教員全員が同じ教材を利⽤• 内容は基本的な検定・多変量解析のExcelによる演習
教材開発は、理⼯学部共通教育データサイエンス部会（担当教員全員）で実施11

学部1年⽣から参加できる
成績評価はルーブリック評価
複数の会社で1科⽬を担当する場合あり
週刊ダイヤモンド 2017年3⽉4⽇号にて紹介
協⼒企業• 福博印刷• フィロソフィア• アイセル• 九州コーユー
12データサイエンス・インターンシップ• 令和元年度より実施• 対象は、理⼯学研究科データサイエンスコースの学⽣• 期間は2週間（2単位）• （株）オプティムが受け⼊れ学部教養科⽬• 基本教養科⽬「データサイエンスへの招待」（2単位）を平成30年度より後期に開講• インターフェース科⽬「プログラミング・データサイエンス」の導⼊科⽬としての位置づけ• データサイエンスに興味を持ってもらいたい• ほぼすべての学⽣は、数学B（確率分布と統計的な推測）を学んでいない、という事実を踏まえて実施• eStat, RESASの利⽤、Excelによる演習• 全学部全学年が対象（平成30年度は28名が受講、令和元年度は52名が受講）• 課題発⾒のための質問作りも重視• 令和元年度からは、クロスアポイントメント制度によりオプティム社員も授業を担当
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基本的な⽅針• 全学的なデータサイエンス教育の⽅針は⼤学が策定• 2019年4⽉に佐賀⼤学全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室が設置予定• 数理・データサイエンス教育推進に関する事業を⾏い，全学的な数理・データサイエンス教育の浸透を図ることにより，佐賀⼤学本学の教育の質の向上に資することを⽬的• データサイエンスの実例については、地元企業と連携して提供• 地元就職率の向上も図る• 現在、インターンシップのみ協定書を締結している

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