データ関連 人材 育成プログラムとは

データ関連 人材 育成関西地区コンソーシアム実 施体 制

文部科学省平成29年度科学技術人材育成費補助事業「データ関連人材育成プログラム」にデータ関連人材育成関西地区コンソーシアム（代表機関：大阪大学）が選定されました。本事業は、日本が第4次産業革命を勝ち抜く上で求められるデータ関連技術を高度に駆使し、データサイエンスとの掛け算ができる人材（高度データ関連人材）の発掘・育成・活躍促進を一貫して行うことを目的としています。具体的には、高度データ関連人材となり得る人材を発掘し、関連する知識・スキルの習得に加えて、キャリア開発までを一貫して行う取組を支援することで、高度データ関連人材の活躍を促進し、データ利活用社会のエコシステム構築への貢献を目指すものです。データ関連人材育
成関西地区コンソーシアムでは、関西地区において大学・企業・自治体が連携し、データ関連人材育成の広域拠点を形成し、データ関連人材の輩出を起点とした産業構造の変革を実現するため、学生および社会人を対象に育成プログラムを提供します。

関西地区はバランスのとれた産業構造で大阪を中心とした大都市消費地域とその周辺地域に優れた企業が位置しています。また産業連関が強く、産業分野を超えた企業間ネットワークが形成されており、医療産業クラスターも存在します。大学においては統計学・情報科学の分野でそれぞれ特色あるデータサイエンス人材育成拠点が存在します。これらを背景に大学・企業・自治体が連携しデータの統合利活用を促進し、データ関連人材の育成と産業の活性化を目指します。

［ D - DRI V E ］データ関連 人材 育成プログラム（全国ネットワーク）
関西地区と同様のコンソーシアムが全国に５つあり、大阪大学を幹事機関として、全国ネットワークを形成しています。

育成プログラムの特 色
産学連携

公開講座・出前講義

電気通信大学

e-Learningの完備

インターンシップ・研修の実施

幹事機関 大阪大学（データアントレプレナーフェロープログラム）

協働機関 東京大学

大阪大学

A データサイエンス『 基 礎コース 』

ビジネス創出や社会問題解決において、課題設定、データサイエンス全体俯瞰能力向上、データ収集・統合、データ分析、データ解釈の能力を身につけさせる座学講義

座学講義

基礎コース
『修了証』

早稲田大学

数理人材育成協会（データ関連人材育成関西地区コンソーシアム）

人材 育成プログラム

Aコースカリキュラム

東京医科歯科大学（医薬・創薬データサイエンスコンソーシアム）（高度データ関連人材育成プログラム）

北海道大学（次世代スマートインフラ管理人材育成コンソーシアム）

e-Learning

産学連 携 関西地区コンソーシアム

修了者像（能力･スキル） １．課題設定力・ 全体俯瞰力（ビジネス創出政策立案など） ２．データ活用能力（データ収集・統合、データ分析、データ解釈）
課題設定力

全体俯瞰力

データ収集･統合力

データ分析力

データ解釈力

何を課題として何を求めるかデータの相互関係構造とモデルを作り上げる

データをどう集め統合するか

データをどう見るか

データをどうやって価値情報にするか

価 値 創 造サイクル（ データ→ 情 報→ 知 識 → 知 恵【 価 値 】）

関西地区8大学

大阪大学

数理・データ科学教育研究センター（MMDS）
データビリティフロンティア機構（IDS）

滋賀大学

データサイエンス教育研究センター
データサイエンス学部

神戸大学

数理・データサイエンスセンター

奈良先端科学技術
大学院大学

データ駆動型サイエンス創造センター

和歌山大学

データ・インテリジェンス教育研究部門

大阪府立大学

数理・データ科学教育研究センター

京都大学

データ科学イノベーション教育研究センター

大阪市立大学

Bコースカリキュラム
業 が 公 開するデータを活用した問 題 解決 型（実 践 型）P r o j e c t B a s e d
B データサイエンス『 実 践コース 』 オープンデータ・企
Learning、インターンシップ、共同研究型研修（実習）プログラム

PBL・実習企業インターンシップ データサイエンスに興味を持つ若共同研究型研修

手研究者が企業でインターンとして働ける、新たなキャリアパスを支援。
学生が企業から与えられた課題に取り組み、企業が求めるものとマッチした場合にインターンシップを実施するインタラクティブマッチングを実施。

（インタラクティブマッチング）

認定者像（能力･スキル）
価値創造サイクル
Bコーススタディグループ広報動画＋（スタディグループ）

各企業が提供する実際のサンプルデー
タを使った課題解決型授業を提供。

（使いこな せる）https://mmds-elearn.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/rpv/

基礎コース
『修了証』

実践コース
『認定証』

閲覧用のパスワードが必要です。
ご希望の方はお問い合わせください。

Cコースカリキュラム
C 医 療データ『 基 礎 実 践コース 』
座学講義

スタディグループ・PBL

Cコーススタディグループ広報動画

理化学研究所AIP
産業技術総合研究所
統計数理研究所
国立情報学研究所

自治体･教育大学
技 術を深 堀する力

医師・医療従事者が持つ医療データを分析・解析・解釈し、自らの医療スキル向上や学会発表につなげたいというニーズに基づいた短期集中型研修。医療データの収集・統合・分析・解釈の知識・ス
キルについてのe-Learningと実際の医療への適用についてのe-Learning自習と研修を実施。

e-Learning

医療データ 基礎実践コース『修了認定証』

http://www-mmds.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/faculty/personal/suzuki/movie/MMDS̲Video.mp4

企業･産業界等

国立研究所

大阪府
大阪市
奈良教育大学大阪教育大学京都教育大学鳴門教育大学兵庫教育大学

ArchiTek（株）
クリロン化成（株）
日本生命保険相互会社 メック（株）
アクサ生命保険（株）
京阪ホールディングス（株） 日本電気（株）（NEC） （株）りそな銀行
伊藤忠商事（株）
コクヨ（株）
パナソニック（株）
K4 Digital（株）
伊藤忠テクノソリューションズ（株） サラヤ（株）（株）プロアシスト（株）AIoTクラウド（株）イトーキ（株）三社電機製作所（株）堀場製作所
シャープ（株）
大阪大学データビリティフロンティア機構
弁護士法人英知法律事務所
塩野義製薬（株）
Math Works Japan
小林製薬（株）江崎グリコ（株）
シーホネンス（株）
丸一鋼管（株）日東電工（株）大阪ガス(株)ジャトー（株）
丸紅（株）（株）日立システムズ
大阪精工(株)（一社）数理人材育成協会 味覚糖（株）（株）ハースクレイ（株）カウネット
田辺三菱製薬（株）
みずほ証券（株）（株）オークワ
川崎重工業（株）
中西金属工業（株）（株）三井住友銀行(一社)関西経済同友会
西日本電信電話（株）
三井住友信託銀行（株） （一財）日本気象協会
関西電力（株）西日本旅客鉄道（株）
三菱電機（株）協和テクノロジィズ（株）（株）日本経済新聞社（株）三菱UFJ銀行

Center for Mathematical Modeling and Data Science, Osaka University

大阪大学 数理・データ科学教育研究センター

一般社団法人 数理人材育成協会 HRAM
Human Resource Association of Mathematics〒560-8531 大阪府豊中市待兼山町1-3
TEL（06）6850-6091／8294
FAX（06）6850-6092
Email：mmds-questions@sigmath.es.osaka-u.ac.jp
URL：http：//www-mmds.sigmath.es.osaka-u.ac.jp〒560-8531 大阪府豊中市待兼山町1-3
大阪大学 数理・データ科学教育研究センター内（豊中支部）TEL（06）6850-8392
Email：info@hram.or.jp
URL：https：//hram.or.jp/

2 0 21年 度

データ関 連 人材 育成プログラム
データ関 連 人材 育成 関 西地 区コンソーシアム
一 般 社 団 法 人 数 理 人材 育成 協 会

2021.04

各コースの開講 科目 2021年度開講科目

データ関連 人材育成関西地区 コンソーシアム（DuE X）
2021年度より新設

高大 接 続 特別コース

講

高大接続特別コースとは《例1》【博士課程学生・ポスドク】工学博士号を取得したがより高度なスキルを身につけて産業界で活躍したい。
A・Bコース

義A コース 修了要件 下記科目から5単位以上修得

次代を担う高度データ関連人材育成と高等学校における探究的学習促進を目的として、大学院生を含む博士人材・社会人・高等学校を科目分類

対象に、「 データ関連人材育成関西地区コンソーシアム（DuEX）」が提供するプログラムの一環として開設した実践型データサイエンス

数学基礎※e-Learning開講 （△）e-Learningあり

科目名

実施大学

単位数

データ科学のための数理 △

大阪大学

2

データサイエンス概論

滋賀大学

2

教育プログラムです。大学院におけるデータサイエンス分野の特別コースと、データサイエンス教育において先進的取組を行う高等学

情報幾何入門大阪大学

2校と連携した高等学校への博土人材派遣プログラムの両軸を特色としています。座学に加え、高等学校におけるデータサイエンス教

多変量解析

大阪大学

2

データ科学と意思決定△

大阪大学

数理統計入門
データ科学特別講義

育・課題研究サポートを通して高校生の多様な要求に対応することで、受講生が生きたデータサイエンスリテラシーを身につけるコースとして設計されています。※定員10名

特別コース修了要件

数理モデル

選択必修２単位

修了要件
選択必修

２単位修得

必修

１単位修得

選択・認定

１単位修得

必修１単位

選択１単位

e-Learningコンテンツ受講

模擬授業

スタディーグループ参加

DuEX Aコース
指定e-Learningコンテンツ

特別コース独自科目

DuEX Bコース
スタディーグループ

課題設定能力、データサイエンス俯瞰力等基礎学力の習得。

課顆研究授業の一環として高校
か らの 技 術 相 談 を 受 けスタ
ディーグルーブを実施。

データサイエンスをテーマとした課題研究授業計画を作成し公聴会で発表し審査を受ける。

計4単位修得
認定１単位

認定１単位

認定１単位

探究学習アドバイス参加

SEEDS※2プログラム

TA参加

TA参加

CHEGA ※1（大阪大学）
探究学習アドバイス

体感コース

学部科目
「文理融合に向けた数理科学I」

学部科目「数理・データサイエンス・AI活用PBL」

数理 ・ データサイエンス•Al 教
育リテラシーレベ ル モデルカ
リュラム対応科目にてTAとして補助的な教育業務を実践。

西日本アライアンス大学 共同
PBLにてTAとして補助的な教育業務を実践。

高大接続サポーターとして高校生探究学習のアドバイスに参加。

アシスタントとして7月末〜3月で10回の参加。1回毎に教員の講義を聴き、グループディスカッション「めばえ道場」のファシリテーターをする。

単位数

大阪大学

各1

データサイエンス インターンシップ

大阪大学

2

データサイエンス インターンシップⅠ・Ⅱ

大阪大学

各1

数理工学PBL

大阪大学

1

2

データサイエンスコンテスト型PBL実習

神戸大学

1

大阪大学

2

大阪大学

2

日本総研 神戸大学 オープンイノベーションワークショップ「金融ビジネスと情報システム工学」

神戸大学

1

ビッグデータ解析

大阪大学

2

データサイエンス特論2

神戸大学

1

科学技術のための統計学

大阪大学

2

実践的データマイニング1・2

和歌山大学

各2

確率的グラフィカルモデルと因果推論※

大阪大学

2

データサイエンス特別レクチャー

滋賀大学

2

データサイエンスPBL Ⅰ（データマイニング、バイオデータ解析）

奈良先端科学技術大学院大学

1

モデリング基礎理論

滋賀大学

2共同研究型PBL

各大学

工学への数値シミュレーション大阪大学

2

実践データ科学演習A・B

神戸大学

各1

△
データ科学（機械学習）

大阪大学

2

教師あり学習滋賀大学

2

スパース推定の数理と機械学習への応用with R/Python※

大阪大学

2

教師なし学習

滋賀大学

2

神戸大学

1

機械学習特論大阪府立大学2

ニューロサイエンス特論

大阪府立大学2

機械学習の実践大阪大学

2

カーネルの機械学習への応用※

募集開始

派遣の可否を審査

必修

5月

選択

Bコース
スタディグループ

6月

高等学校へ派遣・研修・補講・課題研究指導

DuEX コAース
指定 e-Learning
受講

模擬授業

認定

文理融合に向けた数理科学I
<TA>

3月

マッチング
認定

SEEDSプログラム
体感コース参加認定

数理•DS•AI活用PBL
<TA>

認定

高校生への探究学習アドバイス
CHEGA
報告会

科目名

C コース 修了要件

2

科目分類

2

数理腫瘍学

ナレッジマネジメント特論

大阪府立大学2

人間情報システム特論

大阪府立大学2

データサイエンス特論

大阪府立大学

2

実施大学

単位数

大阪大学

2

プログラミング 医療・創薬データサイエンス プログラミング実習Ｉ・Ⅱ

大阪大学

各1

スタディグループ CコーススタディグループI 〜Ⅳ

大阪大学

各1

Cコース PBL

大阪大学

1

PBL

科目名

科目名
数理医学概論

提供大学

単位数

提供大学

単位数

データ科学のための数理Ⅰ・Ⅱ

大阪大学

各1

数理腫瘍学 I（入門）

大阪大学

1

データサイエンス基礎 Ⅱ

大阪大学

1

数理腫瘍学Ⅱ（基礎）

大阪大学

1

大阪府立大学

1

数理腫瘍学Ⅲ（数学）

大阪大学

1

文系のための統計学

大阪大学

2

数理腫瘍学Ⅳ（応用）

大阪大学

1

理工系のための統計学 I 〜Ⅳ

大阪大学

各1

数理腫瘍学Ⅴ（実践）

大阪大学

1

データ科学（社会統計）Ⅰ・Ⅱ

大阪大学

各1

数理腫瘍学Ⅵ（中級）

大阪大学

1

データ科学と意思決定 I・Ⅱ

大阪大学

各1

医学統計学各論（線形回帰分析）

大阪大学

1

ベイズ統計学入門

大阪大学

1

確率的グラフィカルモデルと因果推論

大阪大学

2

医学統計学各論
大阪大学（ロジスティック回帰分析と一般化線形モデル）

1

データサイエンス基礎 Ⅰ

大阪大学

1

医学統計学総論（医学統計学入門）

大阪大学

1

Data Science Ⅰ

大阪大学

1

医学統計学各論（生存時間解析）

大阪大学

1

データ科学のアルゴリズム

大阪大学

1

医学統計学続論

大阪大学

1

大阪大学

1

数値シミュレーション法 I

大阪大学

1

医療情報公開講座Ⅰ（生体情報の数理モデリングと統計解析）

大阪大学

1

工学への数値シミュレーション

大阪大学

1

医療情報公開講座Ⅱ（医療情報分析の実際）

大阪大学

1

数理モデルの基礎

大阪大学

1

大阪大学

1

医療情報公開講座Ⅲ（データサイエンスが切り拓く生命科学と生体工学の未来）

大阪大学

1

大阪大学

1

医療情報公開講座Ⅳ（医療 AI）

大阪大学

1

データ科学（機械学習）I・Ⅱ

大阪大学

各1

バイオインフォマティクス

大阪大学

1

スパース推定と機械学習への応用100問

大阪大学

1

バイオインフォマティクス解析

大阪大学

1

スパース推定の数理と機械学習への応用

大阪大学

1

診療データからの臨床研究データの蓄積

大阪大学

1

ガウス過程と機械学習入門

大阪大学

1

臨床疫学：治療の有効性・安全性の評価

大阪大学

1

離散データからの計算論的学習

京都大学

2

臨床疫学：診断法の精度評価・診断プロセスの理論 ※作製中

大阪大学

1

人工知能・機械学習概論

大阪大学

1

大阪府立大学1

カーネルの機械学習への応用

大阪大学

2

機械学習のための数理with R/Python

大阪大学

2

Pythonプログラミング I・Ⅱ

滋賀大学

各1

Pythonを用いたデータマイニング入門Ⅰ・Ⅱ

和歌山大学

各1

Pythonを用いたテキストマイニング入門

和歌山大学

1

Pythonサウンドプログラミング

和歌山大学

1

Pythonによる機械学習プログラミング

和歌山大学

1

情報セキュリティ入門

大阪大学

1

線形代数1

数理モデル

※作製中

Cox比例ハザードモデル
数値シミュレーション法 II

機械学習

プログラミング

情報学基礎

座学はe-Learningで学び、医療関係者にフォーカスした短期集中型のＰＢＬでスキル・知識を身につけよう。
企業への共同研究提案も可能。医師であることは医療データ活用分野では即戦力。
「すぐに使える」データサイエンス技術を短期間に学べる。

《 受 講 対 象 者と募 集 予 定 数 および 履 修 登 録 に ついて 》

A・B
コース

学部生、修士課程学生、博士課程学生、社会人Cコース

医学系および数理情報系の大学院学生、研究者、医師、医療従事者【募集予定数】

全コース合わせて70名

A・B・Cコース同時受講が可能です。詳細は http://www-mmds.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/ でご確認ください。
履修登録については、https://duex.jp/ で登録してください。社会人の方はe-Learningコンテンツ自習と研修で認定証を発行します。
受講については一般社団法人 数理人材育成協会（TEL.06-6850-8392）
までお申し込みください。

DuEX HPはこちら

奨 励 金 制 度 について条件

協定校の博士（後期）課程に在籍する学生で、下記条件をすべて満たした者の内、成績順上位者に対し、奨励金を支給します。

◆協定校の博士（後期）課程に在籍していること◆上記課程在籍中にAコースの座学として開講する科目等およびBコース科目「データサイエンス インターンシップ」を修了すること複数年で修了の場合も対象となります。
詳しくはHPをご確認ください。

C コース

科目分類

統計学

【医学部博士課程学生・医師・医療従事者】医師としてデータ活用力の向上を図りたい。
医療データを活用できる医師はこれからの社会で求められる存在。新しい医療機器・サービスにも関わりたい。

2021年10月1日現在

A コース

数学基礎

《例2》
Cコース

下記科目から「Cコース スタディグループ・PBL」1単位を含む3単位以上修得

e-Learning 教材

教職課程のための統計学

4月

演習

大阪大学

年間スケジュール表
説明会
講習会

PBL

大阪大学

く「認定」科目逐次追加予定＞

選択必修

実施大学

スタディグループ
インターンシップ

課題の捉え方と必要なデータの収集法、分析、解釈の方法を学び、製造業との共同研究型研修で実践力を身につけて、工学＋データサイエンスを武器としてキャリアに生かそう。

Aコース修了または同等学力の認定および下記科目から2単位以上修得

科目分類

プログラミング 機械学習のための数理with R/Python※※大阪大学生のみ※1 CHEGA:大阪大学高等教育・入試研究開発センター（Center for the Study of Higher Education and Global Admissions :略称CHEGA）※2 SEEDS :CHEGAの活動の一つ（Science & Engineering Enhanced Education for Distinguished Students）B コース 修了要件

数理・データ スタディグループ I 〜Ⅳ

データサイエンス特論Ⅰ
機械学習情報学基礎認定１単位※大阪大学生のみ

統計学

プ ログラムの 狙いとキャリア 開 発

※作製中

科目分類

数理腫瘍学

医薬統計学

医療情報学

臨床疫学

科目名

病気と健康に関する調査研究

※作製中

※作製中

Aコース「スパース推定の数理と機械学習への応用」、Cコース「数理腫瘍学（基礎編）」のe-Learningダイジェスト動画がHPにて公開されています。
https://duex.jp/news/detail/73

スタディグループ

インターンシップ「データ関連人材育成関西地区コンソーシアム」で取組んでい大阪大学、神戸大学、和歌山大学、滋賀大学、奈良先端科学技る短 期 集中型の共同 研 究 型 研 修です。協力企 業より課 題や術大学院大学、大阪 府立大学、大阪市立大学のいずれかに在データの提供を受け、参加する博士人材等による少人数のワー

籍している、データサイエンスに興味を持つ修士課程及び博士キンググループを形成します。その中で、自由討論などのワー課程学生の学生が対象で２週間から３ヶ月実施します。下記いキングを行い、最終的な成果を課題提供者と参加者に提示しずれかの条件を満たした場合にDuEX Bコース「データサイます。必要に応じて秘密保持契約を結び、事前調査や事後共エンスインターンシップ」２単位修了とします。

同研究を実施します。場合により、ワーキング前にチュートリア

ａ）インターンシップ実施日数が実働７日間以上14日未満で１単位とし、２単位で修了
ｂ）インターンシップ実施日数が実働14日以上90日以内で２単位を修了

ル講演を開催します。