２科学
YOKOHAMA D-STEP
坂巻 顕太郎・汪 金芳
横浜市立大学第 17 回 統計教育

坂巻・汪

方法論

Data Science as Mode 2 Science

Yokohama City University

1 / 53

Road Map

1Data Science as Mode 2 ScienceScience Revisited
From Data Analysis to Data Science
Teaching Data Science
Teaching Mode 2 Data Science at YCU
Data Science Club: Learning by Practicing
Data Science PBL for Juniors

Practical Data Science in Master’s Program

2

YOKOHAMA D-STEP

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

Yokohama City University

2 / 53

1

Data Science as Mode 2 Science
Science Revisited
From Data Analysis to Data Science
Teaching Data Science
Teaching Mode 2 Data Science at YCU
Data Science Club: Learning by Practicing
Data Science PBL for Juniors

Practical Data Science in Master’s Program

2YOKOHAMA D-STEP

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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Science: Oxford Dictionary

Definition (Science)

The intellectual and practical activity encompassing thesystematic study of the structure and behaviour of thephysical and natural world through observation andexperiment.
a particular area of science.
a systematically organized body of knowledge on aparticular subject.
archaic knowledge of any kind.
123坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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4 / 53Science: Wikipedia
https://en.wikipedia.org/wiki/ScienceDefinition (Science)
Science (from the Latin word scientia, meaning “knowledge”) is asystematic enterprise that builds and organizes knowledge in the formof testable explanations and predictions about the universe.
Modern science is typically divided into three major branches.
1
natural sciences (e.g., biology, chemistry, and physics);
2
social sciences (e.g., economics, psychology, and sociology)
3
formal sciences (e.g., logic, mathematics, and theoreticalcomputer science).
Disciplines that use existing scientific knowledge for practical purposes,
such as engineering and medicine, are described as applied sciences.

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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Mode 1 Science
Gibbons, M. et al. (1994, pp.3-8) The New Production of Knowledge: The Dynamics of Scienceand Research in Contemporary Societies. Sage Publications.

Definition (Mode 1 Science)

The essential ingredients of Mode 1 Science are
academic context;
disciplinary;homogeneity;autonomy;
traditional quality control(peer review),
123

4

5

坂巻・汪

Data Science as Mode 2 Science

Yokohama City University

6 / 53

1

Data Science as Mode 2 ScienceScience RevisitedFrom Data Analysis to Data Science
Teaching Data Science
Teaching Mode 2 Data Science at YCU
Data Science Club: Learning by Practicing
Data Science PBL for Juniors

Practical Data Science in Master’s Program

2YOKOHAMA D-STEP

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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Science: Tukey (1962)
John W Tukey (1962). The future of data analysis. AMS, 1-67.

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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Data Analysis as ScienceJohn W Tukey (1962). The future of data analysis. AMS, 1-67.

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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Huber (2011) on Tukey (1962)
Peter J. Huber (2011). Data Analysis: What Can Be Learned From the Past 50 Years

坂巻・汪Data Science as Mode 2 ScienceYokohama City University10 / 53

Huber on Tukey
Peter J. Huber (2011). Data Analysis: What Can Be Learned From the Past 50 Years

Half a century ago, Tukey, in an ultimately enormously
influential paper redefined our subject... [The paper]
introduced the term data analysis as a name for what
applied statisticians do, diﬀerentiating this term fromformal statistical inference. But actually, as Tukey
admitted, he stretched the term beyond its philology
to such an extent that it comprised all of statistics.

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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Driving Forces on Tukey’s “Data Analysis”
David Donoho (2015,
https://courses.csail.mit.edu/18.337/2015/docs/50YearsDataScience.pdf)

Tukey identified four driving forces in the new science:
The formal theories of statistics;
Accelerating developments in computers and display
devices;
The challenge, in many fields, of more and ever larger
bodies of data;
The emphasis on quantification in an ever wider varietyof disciplines.
1234坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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12 / 53

Science and Data ScienceDavid M. Bleia and Padhraic Smythd (2917). PNAS, 114(33), 8689–8692.

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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Causal Inference through Data Science (1/2)

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

Yokohama City University

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Causal Inference through Data Science（2/2）

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

Yokohama City University

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Mode 2 Science
Gibbons, M. et al. (1994, pp.3-8) The New Production of Knowledge: The Dynamics of Scienceand Research in Contemporary Societies. Sage Publications.

Definition (Mode 2 Science)

The essential ingredients of production of knowledge byMode 2 Science arecontext of application;transdisciplinary;heterogeneity/diversity;reflexivity/social accountability;
novel quality control source.
123

45坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

Yokohama City University

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Mode 1 vs. Mode 2 Science

ProblemRelation withother displines
InstituteGoalCriterion

坂巻・汪Mode 1
Academic context
Disciplinary

Mode 2
Context of application
ransdisciplinary

Homogeneity
Autonomy

Heterogeneity
Reflexivity/social accountability(social accountability)
Novel quality control

Traditional quality control(peer review)

Data Science as Mode 2 Science

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1Data Science as Mode 2 ScienceScience Revisited
From Data Analysis to Data ScienceTeaching Data ScienceTeaching Mode 2 Data Science at YCU
Data Science Club: Learning by Practicing
Data Science PBL for Juniors

Practical Data Science in Master’s Program

2YOKOHAMA D-STEP

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

Yokohama City University

18 / 53More DA and Communications
John W Tukey (1962). The future of data analysis. AMS, 1-67.

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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How to Teach DA: Tukey (1962)
John W Tukey (1962). The future of data analysis. AMS, 1-67.

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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Teach DS Based on John Dewey’s Structured ReflectiveThinking(1) 問題認知/ScientificQuestions(5) 仮説検証 Evaluation/Reporting(4) 仮説練 上/Validation
坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science(2) 問題明確化/Munging/DataExploration(3) 仮説提案/Modelling

Yokohama City University

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1

Data Science as Mode 2 Science
Science Revisited
From Data Analysis to Data Science
Teaching Data Science
Teaching Mode 2 Data Science at YCU
Data Science Club: Learning by Practicing
Data Science PBL for Juniors

Practical Data Science in Master’s Program

2YOKOHAMA D-STEP

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

Yokohama City University

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Data Science Club:Learning by Practicing

坂巻・汪Data Science as Mode 2 ScienceYokohama City University

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Data Science Club坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

Yokohama City University

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Sports Data Competition#$”7087”7坂巻・汪

01040

9007

Data Science as Mode 2 Science

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25 / 53Cann’t Open File!

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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Most of Time Spent on “what to do””

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

Yokohama City University

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Data Science PBL for Juniors

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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Industry and Government Oriented Problems

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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PBL Programs
PBL47(•47!!) 42)#!

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2019.08.02

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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Practical Data Sciencein Master’s Program

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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Curriculum of Master in Data Science

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

Yokohama City University

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PDS Based on John Dewey’s Structured ReflectiveThinking(1) 問題認知/ScientificQuestions(5) 仮説検証 Evaluation/Reporting(4) 仮説練 上/Validation
坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science(2) 問題明確化/Munging/DataExploration(3) 仮説提案/Modelling

Yokohama City University

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Practical Data Science I
I. 課 題 発 見(1) 問 題 認 知
Asking scientific questions
II-1.
探索(2) 問題 明確化
Munging & Data Exploration
III-1.
(3) 仮 説 提 案
ModellingM1 前期 2 単位 (Semester 1, 2 credits)

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

Yokohama City University

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Practical Data Science II
II-2.
探索(2) 問題 明確化
Munging & Data Exploration
III-2.
(3) 仮 説 提 案
ModellingIV-1.
推論(4) 仮説 練 上Validation

M1 後期 2 単位 (Semester 2, 2 credits)

坂巻・汪Data Science as Mode 2 ScienceYokohama City University

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Practical Data Science III
III-3.
(3) 仮 説 提 案
Modelling
IV-2.
推論(4) 仮説 練 上Validation
V. 仮 説 検 証(5) 仮説 検証 Evaluation & Reporting

M2 前期 2 単位 (Semester 3, 2 credits)

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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Data Science for Sustainable Insurance

学

産産学

Actuary

SDGs
Data Analy

Data Engin
YCU

坂巻・汪

Data Science as Mode 2 Science

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PDS for Sustainable Insurance (I)PDS I:Semester 1, 2 credits

I. Problem
Finding
Sophisticted
Pricing
SophistictedMarketingComplaintHandlingII-1. Data
Exploration
・medical chart・drivingrecords
・accident data・questionnaire・purchasehistory
・web browsing

III-1. Modelling・linear model・generalized
linear model
・discriminant
analysis・clustering・principal component analysis

・accidents
・claim history
・accident report
坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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PDS for Sustainable Insurance (II)PDS II:Semester 2, 2 credits

II-2. Data
Exploration
descriptive
statistics
correlation
visualization
application of
linear models

坂巻・汪III-2. Modelling・linear model・generalized
linear model・Bayesianmodels
・discriminant
analysis・clustering・principal component analysis
・Bayesiannetworks
・decision trees
Data Science as Mode 2 ScienceIV-1. Inference
least squares
maximum likelihood
bayesian estimation
model selection
LASSO
model averaging
Yokohama City University

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PDS for Sustainable Insurance (III)PDS III:Semester 3, 2 credits

III-3. ModellingIV-2. Inference

optimum prediction model

least squares

theoretical validity

maximum likelihood

empirical validity

bayesian estimation

・Proposal ofSophisticted
Pricing
・Proposal ofSophistictedMarketing・Proposalof ComplaintHandling

optimum
bayesian model
optimum discriminantmodelmodel selection
LASSO
model averaging

坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

V. Validation

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文理融合・実課題解決型データサイエンティスト育成

YOKOHAMA D-STEP
Data Scientist Educational Program

D-STEPの取り組み
横浜市立大学 データサイエンス推進センター
坂巻顕太郎
sakamaki@yokohama-cu.ac.jp

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Yokohama D-STEP

2

坂巻・汪

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Yokohama D-STEP

https://d-step.yokohama/3

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Yokohama D-STEP

講義概要（A, Bコース）
Aコース: 課題発見・解決型データサイエンティスト育成コース
Bコース: データ分析型データサイエンティスト育成コース
授業科目
A B 開講時期 単位
統計学基礎◎e-learning1
応用線形代数◎e-learning1
データ分析基礎◎e-learning
1
ITセキュリティ・情報倫理 ◎ ◎ e-learning1
多変量データ解析
○ ○
前期
2
標本調査法
○ ○
前期
1
欠測データ解析○ ○前期
2
ノンパラメトリック法
○ ○
前期
2
最適化理論
○ ○
前期
2
数理ファイナンス*○ ○前期
2
デザイン思考◎ ◎ 前期集中1◎: 必修科目, 〇: 選択科目，△: 選択必修科目

授業科目
A B
統計・機械学習モデリング◎ ◎データマンジング○ ○最適化と計算機科学○ ○非構造化データ特論○ ○実験とシミュレーション特論 ○ ○プログラミング特論○ ○計算機統計学特論○ ○時系列データ解析特論○ ○都市環境データ解析特論○ ○データ可視化特論
○ ○
数理医学
○ ○

授業科目
政策課題解決PBL
ビジネス課題解決PBL単位
22A◎◎

B
△△

開講時期
前期後期

開講時期 単位
後期
1
後期
2後期
2
後期
1
後期
1
後期
1
前期集中
1
前期集中
1
前期集中
1
前期集中
1
集中
2

https://www.yokohama-cu.ac.jp/academics/ds/syllabus.pdf
4坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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Yokohama D-STEP

政策課題解決PBL

本講義では、個票データ（擬似データ）を用いて、グループワークを通じた実践的な形で問題解決の一連のプロセスを学習する。ビジネス経験、データ分析経験が豊富な講師陣が、各グループのアウトプットに対するフィードバックを提供する。問題解決における他者との協働を身に着けるだけでなく、模擬インタビューやプレゼンテーションを実施し、問題解決に必要な能力の素地を総合的に養う。

講義概要

授業計画1 講義①（データ分析における心構え）
2 講義②（ロジカルシンキング）
3 課題説明4 講義③（データ分析）
5 講義④（インタビューの心得・インタビューによる情報収集）
6 グループワーク（課題設定・データ分析）
7 グループワーク（データ分析・発表資料作成）
8 中間発表9 講義⑤（解決策提言に向けたストーリー構築）
10 グループワーク（中間発表でのレビューを踏まえた再検討）
11 グループワーク（データ分析・発表資料作成）
12 グループワーク（データ分析・発表資料作成）
13 最終発表リハーサル
14 最終発表に向けた資料のアップデート
15 最終発表
5坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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Yokohama D-STEP

プロジェクトゴール• ゴール：今年の滞納未回収額を10%削減• A市の納税課では、「1年で滞納未回収額を10%減」という目標値を設定しています。
• 今年度中の回収額増加を狙うため、6月末までに施策をつくる必要があります。
• 大きな社会環境変化は見込まれないため、何も施策を行わなかった場合、今年度も約50億円の未回収が発生するものと想定しています。

6坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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Yokohama D-STEP

督促業務
20日以内10日以降一定期間に最大4回まで架電実施

納付期限
（年4回）

電話催告

督促状送付

1滞納

2

市のコールセンターから架電

年度末

3

未回収（年度末）① 滞納とは、納税者が納付期限までに納税しないために督促状を送達したにもかかわらず、完納されないことをいう。督促状が送達されていることが滞納処分の原則的な前提条件となる。
② 督促状送付から一定期間後に、市のコールセンターから電話による納税の催告を行う。
A市では、電話が繋がらなかった場合、最大4回まで架電するルールとする。コールセンターでは市民税以外も担当しており、現状の架電回数を増加することは難しい。

③ 未回収は、電話による督促を実施しても年度末までに納付されなかった分を指す。

7

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ビジネス課題解決PBL

Yokohama D-STEP• 現実の課題に対してデータから具体的な施策を提案• 2019年度は ベイスターズ、資生堂、ハレックスとの協同• 講義内容• 企業と課題の共有• 課題とデータの説明（初回、中間レビュー）• 課題解決のためのデザイン• アウトカム / 解析単位の設定と説明変数の考案• データ加工• SQLによるデータ抽出や説明変数の加工など• 基本的な分析手法の適用• Rによる分析 （glm, step, glmnetなど）• 機械学習手法による高精度な予測• 各種パッケージとクロスバリデーション• 施策の立案とプレゼンテーション• 分析結果から施策を立案

8坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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課題とデータの説明
資生堂ジャパン

Yokohama D-STEP

ハレックス

横浜DeNAベイスターズ• 中間レビュー• 受講生によるビジネス課題解決策のプレゼン• 協力企業から提案事項に対する有益なコメントを得て，提案をさらにブラッシュアップ
9坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

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Yokohama D-STEP

10坂巻・汪Data Science as Mode 2 Science

Yokohama City University

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Yokohama D-STEP

D-STEPの取り組み• A, Bコース• データサイエンティストを育成するための通年コース• 統計や機械学習，デザインに関する講義• on-siteだけでなくonlineでも提供• Project Based Learningによるグループ演習• 実課題解決にデータサイエンスをどう生かすかを学ぶ機会• Cコース• データサイエンスに関わる非専門家が必要な基礎的な知識を提供• 専門家と非専門家のコミュニケーションを円滑にする• データサイエンティストへの入門• A, Bコースへの接続
12

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Yokohama D-STEP

D-STEPの取り組み• A, Bコース• データサイエンティストを育成するための通年コース• 統計や機械学習，デザインに関する講義• on-siteだけでなくonlineでも提供• Project Based Learningによるグループ演習• 実課題解決にデータサイエンスをどう生かすかを学ぶ機会• Cコース• データサイエンスに関わる非専門家が必要な基礎的な知識を提供• 専門家と非専門家のコミュニケーションを円滑にする• データサイエンティストへの入門• A, Bコースへの接続
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