メルカリがリサーチ・アドミニストレーターを募集??MercariがAI?

大学のリサーチ・アドミニストレーター(URA)は、JREC-INの公募要項を見ると1年契約の非常勤でしかも任期付きというものがほとんどです。

常勤(任期なし)のリサーチ・アドミニストレーター募集

そんな中で常勤のリサーチ・アドミニストレーター募集が目をひきましたが、大学ではなくてメルカリでした。

この度は、研究支援活動に対して真摯に、熱意をもって意欲的に取り組む人材を求めます。

  • プレアワード業務
  • ポストアワード業務
  • 産学連携支援

勤務地 東京都港区六本木6-10-1六本木ヒルズ森タワー
日比谷線六本木駅直結、大江戸線六本木駅徒歩4分 ※6月前後にオフィス増設のため、勤務地が東京都文京区本郷になる可能性もあり

募集期間 2019年12月20日 ~ 2020年01月31日 必着 適任者の採用が決まり次第、募集を締め切ります

(研究開発組織のリサーチ・アドミニストレーターの募集 JREC-IN D119121475

メルカリがリサーチ・アドミニストレーターに求める必要条件

どんな人が求められているのか、一部を紹介。

・大学、企業、公的機関等において研究開発、研究支援の実務経験
・研究者および社外関係者との協議・連絡・調整を円滑に行うことができる方
・大学等で競争的資金獲得支援の経験がある、あるいは企業等で競争的公的資金によるプロジェクトの採択・推進業務の経験がある方
・業務遂行に必要な文書作成能力、交渉能力及びプレゼンテーション能力を有する

(研究開発組織のリサーチ・アドミニストレーターの募集 JREC-IN D119121475

 

メルカリがリサーチアドミニストレーターを募集する理由

「mercari R4D」は2017年12月に設立した、社会実装を目的とした研究開発組織です。 R4Dは、研究(Research)と4つのD、設計(Design)・開発(Development)・実装(Deployment)・破壊(Disruption)を意味し、 研究開発と社会実装を目的としています。

この度は、研究支援活動に対して真摯に、熱意をもって意欲的に取り組む人材を求めます。業務の効率化、組織の活性化等、組織の課題を発見し改善策を自ら提案し実行できるフレキシブルな職場環境です。自ら組織をつくっていくことや、多くの関係者・関係機関とのネットワークを拡げていくことに関心を持ち、異なるバックグラウンドを有した関係者とのコミュニケーションを通して働くことにやりがいを持てる方に是非ご応募いただきたいと考えております。

(R4DでResearch Administratorの募集を開始しました December 16, 2019 メルカリR4D

AIテクノロジーカンパニー メルカリ

自分はメルカリで中古の書籍を買ったりすることがありますが、メルカリがどういう会社か考えたことがありませんでした。

濱田優貴(取締役CPO)より『世界のAIのトレンドと、テックカンパニーとしてのメルカリが目指す世界』をテーマにお話ししました。メルカリがグローバルテックカンパニーを目指すためにはテクノロジーによる差別化が重要と位置づけ、特にAIが最注力領域であることを説明しました。… メルカリのAIの強みは、数十億規模にのぼるデータと、卓越したAI人材にあります。データの強みについては、メルカリが累計出品数11億品を超える大規模な商品画像やテキストデータを保有しており、これによって高精度な機械学習モデルを作成することが可能となることを説明しました。(メルカリAI技術説明会レポート お知らせ 2019.4.1 mercari

実は、データサイエンス、コンピュータサイエンス、機械学習、人工知能などの専門家集団でした。当然、機械学習の専門家もJREC-INで募集されています。

仕事内容 機械学習、NLP、コンピュータービジョンアプリケーション等の分野における最先端の研究開発

(リサーチサイエティスト/リサーチャーの募集機関名Institution株式会社メルカリ JREC-IN D119121756

機械学習、NLP、コンピュータービジョンアプリケーション等の分野での最先端の研究開発

(シニアリサーチサイエンティスト/シニアリサーチャー 株式会社メルカリ JREC-IN D119121762

AI専門家を日本で募集どころか、世界から研究者をリクルートしていました。

4割――。メルカリの日本拠点で働くエンジニアに占める外国人の割合である。2018年末時点で350人近くのエンジニアが働いているが、現在は4割近くが外国籍だという。…

2019年8月にメルカリに入社したAIエンジニアリングチームのダビド・クルナポ・エンジニアリングマネジャーも、大量データ分析の魅力に引かれた1人だ。クルナポ氏はAIエンジニアの間でよく知られた人物だ。現在のAI開発に不可欠といえるプログラミング言語「Python」向けの機械学習ライブラリーとして有名な「scikit-learn」の創始者である。(「シリコンバレーよりメルカリ」、海外のすご腕AI技術者が殺到する秘密 浅川 直輝 2019/10/09 05:00 日経 xTECH/日経コンピュータ 有料記事)

”日本に一時帰国します”とツイッターでつぶやいたことがきっかけでメルカリに入社した人の話が面白い。

東京大学薬学部 → マンガ『宇宙兄弟』を読む → アメリカの大学院 宇宙工学 → MATLABプログラミング習得 → Python・機械学習を独学 → MIT博士課程 ロボットAIの研究 → 「一時帰国」予定をツイッターでつぶやく → メルカリ他、3社から食事の誘い → インターン → メルカリ入社

  1. MITからメルカリにやってきた20代AIエンジニアが放つ偉才っぷり「趣味でやってみたら天職でした」(2019.08.22 TYPE)
  2. メルカリから「ご飯でも」とDM届いて採用…AIエンジニアが語る「新卒スカウト」 (福井しほ 2019.9.28 08:00 AERAdot.

 

「メルカリで生み出されるビッグデータ

国内で月に1000万人以上が利用し、年間3468億円(2018年度)もの取引があるフリマアプリ「メルカリ」。(メルカリが「精度低いAI」を使うワケ 出品時の感動を演出  青山 祐輔 ITジャーナリスト 2018年10月24日 日経トレンド

 

参考

Kaggle メルカリコンペの優勝コードを眺める

文系大学を出てデータサイエンティストに?

人間には、数式が出てくると眠くなる人と、数式が出てきたら目が冴える人の2種類がいます。自分は前者なので、大学の数学の教科書はどれも前書きまでしか読んだことがありません。

さて、巷ではビッグデータだのAIだのと騒がれていますので、これからの時代、文系学部出身者でもビッグデータを相手に仕事をしたいと思う人も多いことでしょう。文系人間でもデータサイエンティストになれるのでしょうか?

*以下、文系学生でもデータサイエンスが学べる大学等を紹介しますが、このウェブ記事は参考に止め、最新の正確な情報は当該大学のカリキュラム・履修の手引きをご自身でお調べください。

文系大学だけどデータサイエンス!

文系の学部しかない大学ですが、データサイエンスが学べるようなカリキュラムを提供しているユニークな大学があります。

成城大学

データサイエンス教育研究センター ”データサイエンスに特化した科目群全学生の共通科目として設置しています、本プログラムは、「概論」「入門Ⅰ・Ⅱ」「応用」など段階的に学べる6科目からなり、基礎から応用まで、学生それぞれの学習段階に合わせた授業を展開しています。”

■授業紹介(抜粋)
 データサイエンス概論 ビッグデータの分析技術や実際の適用事例を学びます。ビッグデータには、数値データだけでなく、テキストや映像、写真、音声といった、従来はデータ分析の対象になっていなかったものも含まれます。アプリケーションの作成も体験します。
 データサイエンス入門Ⅰ、Ⅱ ビッグデータの利用やその解析手法の基礎学びます。データサイエンスの基礎的な知識・技法を理解することで、問題や課題を見つけ出す方法と、その解決策を考える力を身に付けます。
 データサイエンス応用 R や Python などのプログラミングを通して、自然言語処理や時系列解析、ネットワーク分析といった高度な分析手法を学びます。データサイエンティストとして、社会のニーズに応えられる技術力を身に付けることが目標です。

(引用元:成城大学が、2019年4月にデータサイエンス教育研究センターを開設)

  1. 成城大学が、2019年4月にデータサイエンス教育研究センターを開設 文系大学から理数系教育を積極的に行う大学へ(成城大学 2019年4月1日 プレスリリースPDF)

 

文系の学生だけどデータサイエンス!

文理両方ある総合大学において、文系の学生であってもデータサイエンス関連科目を履修できる大学があります。

立教大学

本学の「データサイエンス副専攻」は、2018年度からスタートします。このプログラムの提供の母体は、立教大学社会情報教育研究センターで、このセンターは全学の統計や社会調査の教育と研究をサポートするために2010年3月に設立されました。社会情報教育研究センターについては、[1]で紹介していますので、ご参照ください。
本学には10の学部がありますが、すべての学生がグローバル教養副専攻制度の対象で、データサイエンス副専攻も全学生を対象としたプログラムです。(特集 データサイエンス教育を知る 立教大学における「データサイエンス副専攻」山口 和範(立教大学 経営学部長)juce.jp

現代社会では、ビッグデータや大規模調査データをはじめ、多種多様なデータが氾濫しており、その中に潜む情報を正しく読み解くスキルが求められています。本学におけるデータサイエンス教育・研究の中枢を担う社会情報教育研究センター(CSI)では、調査(Research)・情報(Infomation)・統計(Statistics)という3つのスキルを活用した教育研究活動を行い、「データサイエンス力の高い人材育成」と「データリテラシー高度化支援」を全学的に展開しております。(立教大学社会情報教育線センター データサイエンス教育・研究推進 )

 

北海道大学

北海道大学では、文系理系を問わず、すべての学生に向けて、データサイエンスの教育事業を展開します。(北海道大学 数理・データサイエンス教育研究センター

 

神戸大学

データサイエンス概論A・Bは数理・データサイエンス標準カリキュラムコース データサイエンス科目です。2018年度、2019年度の入学者で、対象学部(※)に所属する学生は、 この授業の単位を上記コース修了のために使用することができます。

※対象学部は入学年度によって異なりますのでご注意ください。
2018年度入学生:国際人間科学部、経済学部、経営学部、理学部、工学部、農学部、海事科学部
2019年度入学生:文学部、国際人間科学部、経済学部、経営学部、法学部、理学部、工学部、農学部、海事科学部(神戸大学 数理・データサイエンスセンター

 

文系の学部だけど実はデータサイエンス!

経済学部の中でも計量経済学は、統計を活用して経済モデルを作成し、妥当性を分析する、という極めてデータサイエンティストに近い分野になっています。というか、ほぼデータサイエンスです。(データサイエンティストに文系からなる方法、業界、職種を解説 2019年4月28日 weblife-forjob)

 

龍谷大学

経済学部で学ぶデータサイエンス データを使って世界を変えよう。2020年4月からデータサイエンスを基礎から学べるようになります。スマートフォンの普及や、IT技術の飛躍的発展により、膨大なデータが利用可能となり、我々はビッグデータ時代の到来を迎えつつあります。そのような時代の変化を反映して、データを収集し分析することで、社会やビジネスの課題を解決していけるような人材が、あらゆる仕事で求められています。龍谷大学経済学部では、このような人材の育成に、本格的に取り組みます。(龍谷大学経済学部

 

立教大学

経済学部に「データサイエンス概論」を新設 2019年度から経済学部に専門科目「データサイエンス概論」(半期2単位、春学期・秋学期開講)を新設します。担当教員は安藤道人准教授です。 データサイエンスの知識を身に付けた人材の需要が高まっています。経済学部では情報処理入門、統計学、経済統計学、計量経済学をはじめ情報処理と統計学の科目が豊富にそろっていますが、さらに「データサイエンス概論」を新設しました。これによりデータサイエンスの基礎を学ぶことができます。2020年には立教大学に大学院人工知能科学研究科が設置されるため、経済学部から同研究科に進学する場合にも有益です。(立教大学経済学部ニュース

 

東北大学経済学部・大学院経済学研究科

東北大学経済学部・大学院経済学研究科 学部+修士5年一貫プログラム 選べる4つのプログラム データ科学 本プログラムでは、データ科学と経済経営の理論を融合しながら大規模大量データ解析手法を教授し、それを社会経済に関する現代的諸問題に適用する能力をもったデータサイエンティストの養成を行います。PDF)

 

大阪府立大学

  1. データ分析のテクニックをビジネスや社会問題に役立てる計量経済学(夢ナビ)
  2. 計量経済学からはじまるデータサイエンス 鹿野繁樹 大阪府立大学大学院経済学研究科現代システム科学域マネジメント学類 2018年10月16日

 

文系人間だから文理融合!

滋賀大学データサイエンス学部

データサイエンスは情報学と統計学の理系的なスキルの基礎の上に、データから価値を引
き出して社会やビジネスの課題を解決するための学問であり、本質的に文理融合的な分野で
ある。このため、高校生に対しても、統計とコンピュータを社会的な課題に応用したい文系
志向の人材を求めていることをアピールした。また数学の試験問題については、選択問題を
用意することで、数学 IIB までで受けられるようにしており、文系志望の学生でも受験でき。春学期の私自身の新入生対象の講義でアンケートをしたところ、理系と文系の比は約
6:4だったので、文理融合のメッセージはそれなりに受け入れられたものと考えられる。
文理融合というスローガンは、受験の観点からすると「言うは易く行うは難し」の側面が
大きい。実際に、高校の進路指導の教員から「データサイエンスは結局は文系なのか理系な
のか」という質問が多く、その度にどちらでも受験できることを説明する必要があった。今
後も文理融合であることを強調していかないと、受験の有利さから理系の受験生に偏る傾向
も予想される。(滋賀大学データサイエンス学部の現状 滋賀大・データサイエンス学部 竹村彰通 PDF)*太字強調は当サイト

 

文系でもデータサイエンティストになれるのか?という疑問に対する回答

つまりもっとぶっちゃけて書くと、「文系でもデータサイエンティストになれる」ということです。ただし、いかな文系でもそれなりに科学的に物事を扱う経験に慣れてる人*4の方が、より適しているだろうとは思いますが。要は、「科学者」としての自覚を持って、「科学的方法」に基づいて、データを扱える人であれば文系理系は関係ないということです。(どんな人がデータサイエンティストに向いているのか? 2013-04-15 六本木で働くデータサイエンティストのブログ)*太字強調は当サイト

 

文系でもデータサイエンティストになれるのか?論より証拠

  1. 「わたしはこうしてデータサイエンティストになった」2016年10月03日 第1回 データサイエンティスト女子部 セミナー 開催レポート 講演2:『文系女子からデータサイエンティストになるまでの道のり』 「ド文系」からデータサイエンティストに  “「私は文系でもともと国文学専攻。数学嫌い、数式読めない、統計学って何ですか?という状態だったんです。それが日本航空(JAL)のWeb販売部への出向を機にデータ分析業務に関わるようになりました。”

 

文系人間のためのデータサイエンス講座・統計学入門

統計超入門セミナー~目で見てわかる統計学~(無料)

文系で数学が得意ではない私が理解できそうな統計セミナーが見つかりませんでした。(中略)弊社のスタッフ講師の門田が「目で見て体感するようなセミナーを作れば良いの?」と言ってくれ打合せが始まりました。(統計は誰のものなのか?~文系の人にこそ寄り添う統計学とは~ 2017/11/29 WAKARA マスログ

  1. 文系ビジネスパーソンのための統計学入門1日講座(先着8名限定) サンフランシスコでデータサイエンスを学んだ元文系講師がビジネスで使える統計学を教えます 主催 : 株式会社白ヤギコーポレーション (connpass.com)

 

文系であってもやっぱりデータサイエンスに数学は必要 (^_^;)

まあ、あたりまえっちゃあたりまえなんですが。

  1. 文系卒社会人が統計・機械学習を理解するための数学勉強方法【随時更新】2018年02月09日 FukuharaYohei@FukuharaYohei
  2. AIは「単なる関数」、数学は「言語の一つ」、「文系出身」でも問題ない――Pythonで高校数学の範囲から学び始めよう AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す連載。初回は、「AIエンジニア」になるために数学を学び直す意義や心構え、連載で学ぶ範囲について。 2018年10月10日 05時00分  西村圭介,東京ITスクール atmarkit.co.jp
  3. データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアを目指すならお薦めの初級者向け6冊&中級者向け15冊(2017年春版)(2017-03-22 六本木で働くデータサイエンティストのブログ)
  4. データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは (2015-03-13 六本木で働くデータサイエンティストのブログ)

 

データサイエンティスト女子

  1. 外資系データサイエンティスト女子が語る「データ分析という仕事」 アクセンチュア女性データサイエンティストインタビュー BizZine

 

参考

  1. Rによる計量分析:データ解析と可視化 経済学特殊講義 富山大学 経済学部 2017 年度後期
  2. データサイエンスの「民主化」に挑む日本人 「文系にもAIを使ってほしい!」と、シリコンバレーで起業した西田勘一郎氏 (篠原 匡 日経ビジネス副編集長 2018年7月18日) R言語やPython言語でプログラミングすることなく、最先端のアルゴリズムを活用できるデータ分析サービス、「Exploratory(エクスプロラトリー)」を開発した西田勘一郎氏だ。
  3. 独り立ちデータサイエンティスト人材育成プログラム

データサイエンスが学べる大学と学部

ビッグデータを活用できるデータサイエンティストの育成が社会的な要請となり、社会人向けのプログラミングスクールが百花繚乱状態です。

関連記事 ⇒ オンライン講座・プログラミング教室一覧

また、データサイエンスを学べる専門のコースを設置する大学が増えています。データサイエンスという言葉はかなり曖昧で広義の意味で使われることが多く、ビッグデータの解析、人工知能、機械学習、統計モデルなど互いに関係しあう複数の領域をまとめた用語になっています。

大学の学部や学科の名称には時代の流行を取り入れたファンシーなカタカナ言葉が使われて、それによって高校生を引き付けようとしますが、本当のところその大学で何が学べるのか、大学を卒業して何になれるのかを知るためには、カリキュラムをよく検討する必要があります。

また、データサイエンスという名称の学科や学部はなくても、文系の学生も理系の学生も大学でデータサイエンスを学べるように全学を対象とした履修科目を提供する大学もあるので、併せて紹介します。なお、大学院のみでデータサイエンス教育が提供されているところがありますが、それも併せて紹介します。

 

データサイエンスが学べる学部、学科、コースが最近設置された(される予定の)大学

南山大学 理工学部 データサイエンス学科

【新・理工学部】データサイエンス学科 2020/09/24 NanzanUniversityTV

  1. 南山大学 理工学部 データサイエンス学科 2021年4月新設

中央大学ビジネスデータサイエンス学科

理工学部 経営システム工学科は、2021年4月にビジネスデータサイエンス学科へ名称変更いたします。(中央大学

  1. 中央大学が全学部生を対象としたAI・データサイエンスの教育プログラムを2021年4月より開始 中央大学 (2020/12/3 11:00 中央大学プレスリリース PR WIRE)
  2. 文系理系を問わず、全学部生を対象にした「AIとデータサイエンスの学習プログラム」を2021年4月から開始 中央大学(atmarkit.co.jp 2020年12月04日 08時00分) 

 

立正大学

  1. 立正大学データサイエンス学部 (熊谷キャンパス データサイエンス学部2021年4月開設) データサイエンス学部2021年度入学試験日程・概要
  2. 「データサイエンス学部」2021年4月開設 2020/10/23キャリアにつながるデータサイエンス—価値創造に貢献する人材を育成する— (立正大学プレスリリース)

 

大阪工業大学

そのとき数字には、温度がある。デートサイエンス【受験勉強編】(フルバージョン)2020/07/09 OITPublicity

 

  1. 情報科学部 データサイエンス学科(2021年4月開設)
  2. 2019年度 大阪工業大学「教員対象入試説明会」

 

阪南大学

2020年度 経営情報学部が数理・データサイエンス・AI教育プログラムを開始

近畿地区の人文・社会科学系私立大学で初となる「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を経営情報学部が開講。授業科目は、基礎数学、経営数学、数理統計学、多変量解析、経営統計学、プログラミング、システム開発論、データベース論、マルチメディア論、ネットワーク論、コンピュータ構成論、ビジネスデータ分析、AIプログラミングなど。

  1. 阪南大学経営情報学部経営情報学科 経営情報学部オリジナルサイト
  2. 阪南大学入試サイト 入試要項その他
  3. 経営情報学部で2020年度より「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」開始 (2019.12.24  経営情報学部 経営情報学科)
  4. 阪南大学ウェブサイト(キャンパス:大阪府松原市)

 

立教大学

2020年4月 大学院 人工知能科学研究科 開設 AIに特化

立教大学社会情報教育線センター データサイエンス教育・研究推進 現代社会では、ビッグデータや大規模調査データをはじめ、多種多様なデータが氾濫しており、その中に潜む情報を正しく読み解くスキルが求められています。本学におけるデータサイエンス教育・研究の中枢を担う社会情報教育研究センター(CSI)では、調査(Research)・情報(Infomation)・統計(Statistics)という3つのスキルを活用した教育研究活動を行い、「データサイエンス力の高い人材育成」と「データリテラシー高度化支援」を全学的に展開しております。 立教大学入学試験要項

  1. 人工知能科学研究科/池袋キャンパス 人工知能科学専攻[昼夜開講制]
  2. 日本初! AIに特化した大学院 人工知能科学研究科を2020年4月に開設(2019/01/21 (MON)立教大学プレスリリース)設置時期:2020年4月 募集定員:63名 所属キャンパス:池袋キャンパス 学位:修士(人工知能科学) 教員数:9名 機械学習・ディープラーニングの本格的な学習 「社会科学×AI」による革新的な研究と人材育成 産学連携による「社会実装」プログラムの充実 昼夜開講形式で、社会人も学びやすい環境

 

東京工科大学

2020年4月新設 コンピュータサイエンス学部 人工知能専攻

人工知能専門演習Ⅰ・Ⅱ 機械学習の技術を学ぶ演習。AI開発の主流言語である「Python」を用いて深層学習(ディープラーニング)のプログラムを作成し、画像認識や言語処理も経験します。
人工知能プロジェクト実習Ⅰ・Ⅱ AIを利用して、実際の「モノ」に「知性」を与えるロボティクスを体験。センサーを搭載した自律型ロボットを、クラウド上のAIプログラムで制御する技術を学びます。(コンピュータサイエンス学部 人工知能専攻

価値は、技術者が決めるのではありません。技術者がつくったモノを、多くの人が対価を払ってでもほしいと評価して初めてそれは価値ある技術と呼ばれます。そういうことを理解してもらうために、色々なカリキュラムを整えました。  例えば、1年生の「価値創造演習」では、より良いアイデアをどう生み出し、どうつくり上げていくのかをグループワークで学んでいきます。(コンピュータサイエンス学部 田胡 和哉 教授

 

  1. コンピュータサイエンス学部 人工知能専攻

静岡工科大学

  1. 静岡理工大学情報学部コンピュータシステム学科データサイエンス専攻 2020年4月開設 入試情報

成城大学

2019年4月 データサイエンス教育研究センターを開設

データサイエンス教育研究センター ”データサイエンスに特化した科目群全学生の共通科目として設置しています、本プログラムは、「概論」「入門Ⅰ・Ⅱ」「応用」など段階的に学べる6科目からなり、基礎から応用まで、学生それぞれの学習段階に合わせた授業を展開しています。”

■授業紹介(抜粋)
 データサイエンス概論 ビッグデータの分析技術や実際の適用事例を学びます。ビッグデータには、数値データだけでなく、テキストや映像、写真、音声といった、従来はデータ分析の対象になっていなかったものも含まれます。アプリケーションの作成も体験します。
 データサイエンス入門Ⅰ、Ⅱ ビッグデータの利用やその解析手法の基礎学びます。データサイエンスの基礎的な知識・技法を理解することで、問題や課題を見つけ出す方法と、その解決策を考える力を身に付けます。
 データサイエンス応用 R や Python などのプログラミングを通して、自然言語処理や時系列解析、ネットワーク分析といった高度な分析手法を学びます。データサイエンティストとして、社会のニーズに応えられる技術力を身に付けることが目標です。

(引用元:成城大学が、2019年4月にデータサイエンス教育研究センターを開設)

  1. 成城大学が、2019年4月にデータサイエンス教育研究センターを開設 文系大学から理数系教育を積極的に行う大学へ(成城大学 2019年4月1日 プレスリリースPDF)
  2. 成城学園「理数系教育」の取り組み

教育の方向としては、文系の大学・学部でデータサイエンスの理解を深めるか、理系の情報系学部で社会的な知見を養うのか、いずれかが基本になるだろう。そこで文系の成城大学では、AIやIoT、データサイエンスなどの話題との接触機会をカリキュラムのなかで担保するという方向で進めている。(学研・進学情報: 2017年3月号学研進学情報編集部 編集)

日本アイ・ビー・エム東京基礎研究所との包括的な連携協定に基づき、2015 年に全国の文系大学の中でもいち早くデータサイエンスの授業(データサイエンス科目群)を開講しました。(引用元:成城大学が、2019年4月にデータサイエンス教育研究センターを開設)

  1. オススメ商品のからくり。ビジネスはデータで攻略する時代!(2019.04.01 成城大学 進路のミカタ)

 

北海道大学

数理・データサイエンス教育プログラム 2019年度~

学部プログラム構成 2019年度入学生からスタートします。
数理・データサイエンス教育プログラム 文系理系を問わずすべての学生が、数理・データサイエンスに関する基本的な素養を身につけ、モチベーションを見出すことが最初の一歩です。次に、それぞれの分野に応じたデータ関連の知識や実践を学びます。

文理を問わず全学生がこのプログラムに参加可能です。データサイエンスは、統計学・情報学・数学が基礎となりますので、全学教育(主に1年次)の開講科目から、以下の科目をプログラムの構成科目とします。(北海道大学 数理・データサイエンス教育プログラム

工学部 情報エレクトロニクス学科 情報理工学コース 3年次コース専門科目●人工知能 ●データマイニングと機械学習 ●データベースとWebインテリジェンス ●プログラム理論と言語 ●メディアコンテンツ工学 ●人工生命と進化型計算 ●情報代数とオートマトン ●データサイエンス ●メディア処理工学 ●アルゴリズムとデータ構造 ●数値の表現と計算 ●情報理工学実験I・II ●ロボットとインタラクティブシステム ●情報セキュリティ ●ソフトウェア工学 ●計算理論 海道大学入試情報

 

九州情報大学

平成31年度 情報ネットワーク学科にデータサイエンスコースを設置

  1. 2019年度開設 データサイエンスコース 今からのビジネスとITには引く手あまた?データサイエンスとは?(九州情報大学)
  2. 情報ネットワーク学科 所属教員

 

武蔵野大学

武蔵野大学は2021年にはなんと日本発となるアントレプレナー学部なるものを開設するそうです。やることが、ぶっとんでいますね。

武蔵野大学 アントレプレナーシップ学部 2021年春開設予告動画 「アントレプレナーシップ篇」 2020/05/20 武蔵野大学アントレプレナーシップ学部
 

 

データサイエンス学部 データサイエンス学科(2019年4月新設)(資料請求サイト)学科の特長 学科紹介 カリキュラム  オープンキャンパス日程

現代では、コンピューターやインターネットの発達により、デジタル化されたあらゆるデータがネットワークに蓄積・共有されています。ネット検索やSNSのつぶやき、写真投稿、動画視聴、改札やコンビニでの電子マネーの利用などもそのデータの一つ。人工知能(AI)を駆使することで、社会で日々収集される膨大なデータ(ビッグデータ)から価値を創造し、”カタチ”にするのが、データサイエンティストです。本学科では、AIに関するスキルを身に付け、データを読み解く分析力、データから新しい価値を生み出す創造力、イノベーション(革新)を起こすビジネス力を持った人材を育成します。(武蔵野大学データサイエンス学部データサイエンス学科 学科紹介

武蔵野大学が育成するのはデータサイエンスにかかわる広範な人材です。データの特性や分析・統計手法はもちろんのこと、Pythonによるプログラミング法を修得し、IoT(モノのインターネット)、AI(人工知能)の知識とその活用方法を徹底的に学びます。学びを社会に結びつけるために、学外での実践の場を多く用意しているのが本学の特長です。(武蔵野大学で学ぶデータサイエンス

志願者増ランキングで私立大トップになった武蔵野大も今年、DS学部を創設。定員70人に対し志願者1767人と25倍超の高倍率となった。 (中略) 武蔵野大データサイエンス学部長の上林憲行(かみばやしのりゆき)教授は「従来の統計学をベースにしたデータサイエンティスト像を打破したい」と意気込む。「学生には、『データサイエンティストになるには数学ができないとダメ』という思い込みで、諦めてほしくない。だから門戸を広くしています」(上林教授)(大学選びに異変あり データサイエンス3大学「MUSYC」人気急騰!AERA 2019年5月13日号より抜粋 石臥薫子2019.5.8 08:00  AERAdot. )

  1. 特集 データサイエンスと教育 武蔵野大学データサイエンス学部(開設予定)の挑戦:スマートクリエイティブなデータサイエンティストの育成 上林 憲行(武蔵野大学 データサイエンス学部学部長(就任予定者))(大学教育と情報 2018年度 No.2(通巻163号))
  2. AIで新規プロジェクトを成功に導く!社会人向けデータサイエンス講座全5 2018.11/16, 11/23, 11/30, 12/7, 12/14 武蔵野大学とインプレスは、同大学の「データサイエンス学部」(2019年4月開校)新設を記念して、共催で5回シリーズのリレー講座『AIで新規プロジェクトを成功に導く!社会人向けデータサイエンス講座」を東京・江東区の「有明キャンパス』で開講します。
  3. 2019年4月、武蔵野大学がデータサイエンス学部データサイエンス学科を開設 — 私立大学初(大学プレスセンター u-presscenter.jp 2018.05.18
  4. 横浜市立大学など17大学の学部設置、文部科学省が受理 (大学ジャーナルオンライン編集部 2018年7月4日) 武蔵野大学は経済学部の経営学科、会計ガバナンス学科を廃止するなどしてデータサイエンス学部を設ける。

 

武蔵野大学 工学部 数理工学科 数理工学の専門能力を身に付け、持続可能な社会の構築に主体的に参加できる人材の育成が、数理工学科の目的です。例えば、自然現象・社会現象をモデル化し、それをシステム設計に応用することができる人材、ビッグデータから問題の本質を見抜くデータサイエンティストなど。(学科紹介)武蔵野大学入試情報

 

東京都市大学

知能情報工学科 Intelligent Systems ※2019年4月、経営システム工学科より名称変更。

知能情報工学科3つの特徴

  • コンピュータスキルを広く修得
    充実したコンピュータ環境を活用した講義や演習・実験を実施。いろいろな知能の実現と活用するスキルを身につけます。

  • 社会課題を扱う共同研究が豊富
    多くの企業と共同研究に取り組んでおり、実社会の問題を扱いながら実践的な問題解決能力を培い、磨いていきます。

  • 豊富な体験型カリキュラム
    座学だけでなく、演習・実験、企業見学・実習、インターンシップなどの体験も行いながら、さまざまな知能とデータ分析、そしてその活用法を理解していきます。

    (引用元:東京都市大学 知能情報工学科2019年度カリキュラム表PDF

 

広島大学

広島大学 工学部 情報科学部 (2018年4月新設)広島大学入試情報

広島大学情報科学部データサイエンスコース 平成30年(2018年) 新たに設置(申請中) 統計学をベースとしたデータ解析に重きを置き、高次元かつ大量のデータを的確に分析する能力を持つ情報データアナリストを育成

  1. 広島大学が情報科学部 来春新設 解析の専門家育成 (日本経済新聞 2017/3/25 6:01):”工学部の情報工学課程を再編し、情報科学部にする。学部長は他大学から招く。統計学を駆使し、大量のデータを的確に分析する「データサイエンスコース」と、情報学全般を幅広く統合して知識や技術を身につける「インフォマティクスコース」に3年から分かれる。”

京都産業大学

京都産業大学情報理工学科データサイエンスコース 平成30年(2018年)4月情報理工学科新設予定 世界中の人々の行動や発言、株価や気象など、さまざまな情報がデータ化される「ビッグデータ」には、人や社会を理解して変えていくヒントがいっぱい。これらの活用や人工知能技術の進化に挑みます。京都産業大学入試情報サイト

 

横浜市立大学

横浜市立大学 データサイエンス学部 2018年4月開設  横浜市立大学 学部募集要項

入学前は、プログラミングができる学生だけがDS学部に入ってくるのかなと思っていたのですが、実際はそうではなく、僕のような“プログラミング初心者”の学生も多いことがわかり、ほっとしました(笑)。1年次は、思っていたよりもプログラミングの授業は少なく、数学の授業が多いですね。(DS学生のホンネが聞きたい! データサイエンス学部1年生インタビュー YCUヨコ知り!

横浜市立大が数学の素養を重視するのは、「理系をベースに文系の知識を身につけるほうが、その逆よりスムーズ」との考えからだ。(大学選びに異変あり データサイエンス3大学「MUSYC」人気急騰!AERA 2019年5月13日号より抜粋 石臥薫子2019.5.8 08:00  AERAdot. )

  1. 横浜市立大学データサイエンス学部紹介動画~未来はデータで見えてくる~(YOUTUBE)
  2. データサイエンス学部について 3760 (安全・安心の横浜へ!公明党 横浜市会議員(青葉区) 行田朝仁 (ぎょうた ともひと)  2017年 2月 21日):”また、横浜市立大学中期計画案についても報告があり、データサイエンス学部(仮称)の新設についても報告がありました。同学部は、ビッグデータ活用やネットセキュリティ等々の課題解決を目指し、超スマート社会において高度な専門知識と高い職能技能を持ち、医療、経済、情報等分野に展開できる基礎能力を保持したデータサイエンス人材の育成を目標にしています。”
  3. 横浜市大、ビッグデータ解析・活用の新学部 18年4月開設へ(日本経済新聞 2016/12/1 7:00):”横浜市立大学は2018年4月にビッグデータの解析・活用を専門的に学ぶ新学部を設立する方針を固めた。名称は「データサイエンス学部」とする方向で調整している。”

 

滋賀大学

データサイエンス学部 平成29年(2017年)新設 滋賀大学データサイエンス学部受験案内

データを管理、加工、処理、分析をするためのスキルは情報や統計のスキルなので理系的ですが、分析結果を価値創造に生かすためには、データの背景を十分に知る必要があり、多くの場合、文系的素養が必要となります。本学部のカリキュラムでは、情報、統計関連科目ばかりではなく、経済、経営等の文系の授業も開講されます。また、ビジネス分野の第一線で活躍をしている方々の話を多く聞くことができる授業もあり、幅広いスキルを身につけることができます。(カリキュラムの特徴

  1. 「データサイエンティストは“料理人”であれ」データ時代に求められる人材の必須条件とは (MarkeZine 2018/12/10 07:00) データサイエンティストの第一人者である滋賀大学データサイエンス学部教授の河本薫氏と、博報堂プロダクツの大木真吾氏に、データサイエンティスト育成に関わる二人に話を聞いた。
  2. AI時代におけるデータサイエンスの根付かせ方、生かし方 (2018年10月03日 wisdom.nec.com) 今春、データサイエンス界がざわついた。2013年の初代「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」に選出された河本 薫氏が、在籍していた大阪ガスを退社するというのだ。データ活用の先進企業といわれる大阪ガスを辞し、新天地として選んだのは滋賀大学。2017年4月に日本初の「データサイエンス学部」を新設した同大学の教授として、データサイエンティストの育成に心血をそそぐ道を選んだ。企業での実務経験者が教育に携わる意義は、大きい。というのも、データサイエンス、AIは机上で終わらせる学問ではなく、ビジネスで使ってこそ意味がある。
  3. 真のデータ・サイエンティスト養成めざす滋賀大学データサイエンス学部の教育内容とは?【番外編】竹村彰通教授(滋賀大学データサイエンス教育研究推進室室長)インタビュー (ダイヤモンド社書籍オンライン 2015年10月1日):”統計学といえば日本では長らく、経済学部や工学部の一部(学科ですらない!)という位置づけにありました。しかし遂に日本で初めて、独立した“統計学部”が登場します。その名も「データサイエンス学部」。… 滋賀大学に2017年度から設置予定です。同学部設立に向けてデータサイエンス教育研究推進室室長として陣頭指揮をとる竹村彰通教授(現在、東京大学大学院情報理工学系研究科と両学に在籍)に、統計学の面白さや従来の統計学教育の問題点、新学部における教育内容のほか目指す人材像などについて聞きました。”
  4. 大学は職業訓練校になるべきか?文科省がいう「真の学力」とは何なのかを追求し賀大学がデータサイエンス学部を新設する理由 佐和隆光氏×坪井賢一対談(後編)ダイヤモンド社書籍オンライン 【第10回】 2015年9月18日 坪井賢一 [ダイヤモンド社論説委員]

 

立命館大学

2017年学科・コース再編

立命館大学 情報理工学部 先端社会デザインコース 本コースでは未来のICT社会やシステムの創造のキーとなる、データサイエンス・システムデザイン・インタラクションに関する技術を学び、実践的に活用する能力を身につけます。Webページ、ソーシャルネットワークを流れるデータ、さらには色々な所に置かれるセンサーから生み出されるデータなど、現代の社会は大量のデータであふれています。未来のICT社会を創造するには大量のデータを活用することが重要になります。ここでは、膨大なデータを分析し、モデル化するデータサイエンス技術を学びます。 立命館大学入試情報サイト

  1. 情報理工学部を1学科7コース制に 英語のみでICT学ぶコースも(2016年7月22日 16時16分 毎日新聞)立命館大学情報理工学部は来年度、4学科を1学科に統合し、新たに7コースを設ける改革を実施する。(中略)来年度からは4学科を「情報理工学科」に統合し、コース制を導入。情報システムの建築家(アーキテクト)を育成する「システムアーキテクト」▽さまざまな攻撃から情報を守る技術を体系的に習得する「セキュリティ・ネットワーク」▽人間とICTが共生する社会・システムをデザインする「先端社会デザイン」▽実世界とコンピューターをつなぐ技術を学ぶ「実世界情報」▽多様なメディアデータの活用技術を学ぶ「画像・音メディア」▽知能情報システムを工学的に実現する能力を習得する「知能情報」▽PBL(課題解決型学習)を通じ世界で活躍する人材を育成する「情報システムグローバル」の7コースを設ける。

 

琉球大学

琉球大学 工学部 工学科 知能情報コース (2017年、情報工学科を改組して誕生)

1年次からコンピュータの利用技術を実践的に学ぶ従来の特色はそのままに、新分野として、人工知能、データサイエンス、ネットワークセキュリティ、システム開発といった先端技術を身につける講義、演習、実験が新たに設けられました。(知能情報コース

 

東京電機大学

東京電機大学システムデザイン工学部 平成29年(2017年)4月新設 情報システム工学科 コンピュータとネットワークに関する先進的な知識と高度なプログラミング技術を修得し、あらゆるものがネットに接続されるIoT (Internet of Things)社会で重要視されるビッグデータの生成、クラウドサービスなどによる伝達・蓄積、分析・解析(マイニング)のための高度情報システムを構築できる人材を養成。 受験生・高校生の方

津田塾大学

総合政策学部 総合政策学科 平成29年(2017年)4月新設 学習の土台となる基礎科目群として、「英語」「ソーシャル・サイエンス」「データ・サイエンス」の3つを必修とします。学芸学部 情報科学科 教員紹介  津田塾大学入試情報(学部)

 

山形大学

山形大学 理学部理学科 データサイエンスコース 平成29年(2017年)改組 山形大学入試案内

理学科 数学コース 物理学コース 化学コース 生物学コース 地球科学コース データサイエンスコース※
※データの概念、理論、特性や数理モデルに基づくシミュレーション等の技法を学ぶ新しい専門分野。

  1. 山形大学学部・研究科改組の構想について(山形大学 平成28年4月19日)平成29年4月に,5学部(人文学部・地域教育文化学部・理学部・工学部・農学部)及び2研究科(理工学研究科(理学系)・医学系研究科)において,改組を行うことを構想しています。 新 理学部(案)◆新コース・データ解析からイノベーションを創出する 「データサイエンスコース」

 

武蔵大学

武蔵大学社会学部グローバル・データサイエンス(GDS)コース 平成29年(2017年度)新設 特に広義のデータサイエンス(多彩な情報を取り扱う多様な社会科学的方法論)としての社会調査の方法論や情報の活用スキルに習熟し、さらに狭義のデータサイエンス(ビックデータの科学的取り扱い)にも対応できる人材を育成します。「グローバル・データサイエンスコース」デジタルパンフレット 受験生の皆様 武蔵の入試

  1. 週刊東洋経済2016年11月19日号 “ビッグデータが注目される中で、喫緊の課題となっている「データサイエンス・スキル」の習得を目指す。”

東京大学

学部横断型プログラム「数理・データサイエンス教育プログラム」(学部3,4年生)本プログラムでは、理系・文系にまたがる体系化された数理・データサイエンスに関する講義科目を提供

東京大学数理・情報教育研究センター 平成29年(2017年)2月1日設置 東京大学入学案内

  1. 東京大学 数理・情報教育研究センターを設置 (東京大学2017/02/02):”本センターは、情報理工学系研究科(研究科長:石川正俊)が責任部局となり、総合文化研究科、理学系研究科、工学系研究科、数理科学研究科、情報学環の連携を得て、「連携研究機構」として設置いたします。”
  2. 東大がデータサイエンス育成を強化、社会人も対象 (日経テクノロジー 三宅 常之 2017/02/02):”データサイエンスの基礎となる数学、専門性を高めた数理情報、これらを応用するための実践的な知識を習得させる。応用には、コンピューター、データサーバー、インターネット、IoT(Internet of Things)、センサーネットワークなどの基盤技術の知識に加え、価値創造を通した新たな事業を展開できるスキルの体系的な獲得を含む。 “

東京理科大学

経営学部 ビジネスエコノミクス学科 平成28年(2016年)4月新設  統計・データサイエンス 膨大な量、かつ多種多様なデータを整理・分析し、共通性や特殊性を発見してビジネスでの活用法を開発する学問。数学や統計学の知識に加え、直感やひらめきも求められます。 東京理科大学入試情報

  1. 5分のアニメでわかるビジネスエコノミクス学科 東京理科大学 / Tokyo University of Science (*削除)

 

工学院大学

情報学部 システム数理学科 工学院大学入試サイト 受験生の方へ

工学院大学システム数理学科 平成28年(2016年)新設 ビックデータを扱う実践的なデータ科学を修得し、経営戦略、マーケティング、企業情報戦略で組織をリードできる技術者を養成

  1. 分析するだけの“データサイエンティスト”はもういらない (1/2) 不足しているといわれるデータサイエンティストを育成しようと、企業や大学が活発に動いている。工学院大学が、2016年度からデータサイエンティスト向けの学科を新設すると発表した。同大学が目指す“次世代の”データサイエンティスト人材とはどのようなものなのだろうか。[ITmediaエンタープライズ 2015年06月15日 08時00分 更新 池田憲弘]

 

データサイエンスが学べる(可能性のある)その他の大学、学部、学科

注意:学部、学科により教育内容は多様です。学科の名称と実際の教育内容にズレがあることも多々あります。データサイエンスと一言で言っても、その中身は数理科学、コンピュータサイエンス、経営学などが含まれており多種多様です。入学後の志望学科の変更が認められないところがありますので、最新の大学案内や入試情報をご確認のうえ、志望する学部・学科をご自分の責任で判断してくださるようお願いいたします。このウェブページの情報に基づいて不利益を被ったとしても当サイトでは責任は一切負いかねます。以下のリストは主観的かつ非網羅的です(適宜追加・変更します)。 

 

九州工業大学

国立大学法人 九州工業大学 情報工学部 知能情報工学科 データ科学コース “数理統計や人工知能などに基づいた、さまざまなデータから規則や知識を抽出するための手法を開発し、それらを効率化、高精度化、汎用化する能力を養い、データ科学に総合的に取り組む人材を育成します。将来はビッグデータの解析・活用などデータの意味や質を扱うデータサイエンティストやシステムエンジニアとして、幅広い産業分野での活躍が期待されます。”

名古屋大学

情報学部 コンピュータ科学科 “コンピュータやネットワーク、応用人工知能や音声画像処理等の情報科学技術を専門的に学びつつ、社会や自然に対する理解力も併せ持つことで、情報技術を活用した新しい社会基盤・サービス等の創出や、課題解決に貢献できる人材を育成します。”

東北大学

工学部 電気情報物理工学科 (2015年4月に情報知能システム総合学科から名称変更)東北大学学パンフレット(大学案内・入学者選抜要項) 学部パンフレット 学科パンフレット 大学院情報科学研究科

大阪大学

大阪大学 基礎工学部 情報科学科 計算機科学コース:計算理論、情報理論など計算機科学の基盤となる理論体系や、VLSI等のディジタル回路設計、コンピュータのアーキテクチャ、生物情報処理、計算機ネットワーク、マルチメディア情報システムなど情報処理システムの構成・開発 ソフトウェア科学コース:プログラム理論、アルゴリズムなどのソフトウェア基礎論、プログラミング言語および処理系、データベースシステム、オペレーティングシステム、ソフトウェア設計開発法、ヒューマンインタフェース、知能・パターン情報処理、数理科学コース:微分方程式、応用解析、統計解析、データ科学、統計的推測決定、確率モデル、確率・数理ファイナンス 大阪大学数理・データ科学教育研究センター(MMDS) 金融・保険数理や数理モデル,データ科学を体系的に習得できる,学際的な文理融合型教育プログラムを開発・実施する組織です。 教員紹介 MMDSで学ぶことに関心をお持ちの社会人や大学生の方々に入学方法などをご案内(MMDSで学ぶ3つの方法)。大阪大学 入学情報 学部学科入試

 

中央大学

理工学部 情報工学科 卒業研究時に選択する研究室のリスト 中央大学学部入試 理工学部 受験の知識

東京理科大学

工学部 情報工学科2016年4月に誕生) データサイエンス系 東京理科大学大学入試情報

明治大学

総合数理学部 2013年4月に、東京副都心に位置する「中野」にキャンパスを開校し、数理科学とコンピュータをカリキュラムの中心に据えた「総合数理学部」を開設 (学部長メッセージ)。2017年5月27日、明治大学中野キャンパスにて、特別講演会「統計科学のフロンティア」を開催しました。この講演会は、総合数理学部と先端数理科学インスティテュート(MIMS)の共催によるもので、米国・シカゴ大学統計学部教授・学部長のDan Nicolae先生と、明治大学MIMS所員、統計数理研究所および総合研究大学院大学・名誉教授の北川源四郎先生を招いて、ビッグデータ時代における統計科学・データサイエンスの展望について講演いただきました。(ニュース一覧明治大学ガイドブック 理系学部紹介(理工・農・総合数理学部)

 

静岡大学

情報学部行動情報学科 情報サービスを創造的に設計する力や、ビッグデータ(大量のデータ)やリッチデータ(複雑で多様なデータ)などを分析するデータサイエンスを活用する能力を身につけ、企業などの組織において経営戦略を策定し、生活に密着した情報サービスを企画・推進・構築することのできる人材を育成します。静岡大学学部入試案内

近畿大学

近畿大学産業理工学部(福岡キャンパス)情報学科データサイエンスコース 膨大なデータから有用な情報を発掘する能力を持ったデータサイエンティストを養成します。データを適切に集め、整理し、最大限に活用できるように、データサイエンスの理論的基礎と分析ソフトウェアを扱う専門知識を身につけ、データを社会に役立たせる生きた情報にするノウハウを学びます。 近畿大学入試情報サイト

 

同志社大学

文化情報学部  これから始まる新しい学問「データサイエンス」ってなに?文化情報学部では情報(データ)を適切な方法で収集、解析を行うことによって、今まで気づかなかった新しい事実を浮かび上がらせる新しい研究手法「データサイエンス」を学ぶことが出来ます。 データ科学基盤コース あらゆる課題をデータサイエンスの手法を用いて解決するための、数理科学、情報科学、統計科学の基盤的知識および技能を習得します。 同志社大学学部入試情報

京都大学

工学部情報学科 数理光学コース 計算機科学コース 研究室・教員 京都大学 学生募集案内・入試情報

電気通信大学

電気通信大学 I類(情報系)コンピュータサイエンス 次世代情報化社会の創出を目指し、コンピュータとその利用に関する幅広い基幹技術と理論を学びます。カリキュラムには、コンピュータとネットワークのアーキテクチャ(設計の基本)や、ソフトウェアの解析・設計・制御手法などを学ぶ科目を配置しています。 電気通信大学入試案内

東洋大学

東洋大学情報連携学部 東洋大学入試情報サイト

上智大学

上智大学グローバル教育センターデータサイエンスプログラム グローバル社会で必須な素養であるデータ分析や情報を活用できる力を養うため、株式会社三菱総合研究所(MRI)との連携により開講するプログラムです。 上智大学受験生の方

神戸大学

【全学部生対象】総合科目Ⅱ「データサイエンス入門1」・「データサイエンス入門2」の開講について(神戸大学 2017年09月25日)データサイエンスは、この10年間で飛躍的に成長している分野です。検索エンジンの入力ワードからインフルエンザの流行を予測したり、購買物のデータから個人的な嗜好を分析して広告を掲示するなど、現在、データサイエンスを必要としていない業界はないといっても過言ではありません。そこで、データとは何なのか、データを活用するとはどういうことなのかについて学べる講義を開講します。 神戸大学受験生の方

  1. 神戸大学におけるデータサイエンス教育 Data Science Education in Kobe University 大川 剛直(神戸大学 システム情報学研究科 教授)神戸大学 大学教育推進機構 『大学教育研究』 第 27 号 2019 年 3 月 ”神戸大学では、平成 30 年度から、国際人間科学部、経済学部、経営学部、理学部、工学部、農学部、海事科学部の 7 学部の学生を対象に、「数理・データサイエンス標準カリキュラムコース」を開設し、文系・理系を問わず、数理・データサイエンス教育を実施している。”

 

南山大学

理工学部(2015年度より名古屋キャンパスに移転)名古屋キャンパス理工学部 システム数理学科 ”統計学やオペレーションズ・リサーチなどデータサイエンスに関する専門分野を深く学び、成果を卒業論文としてまとめることで、数学や統計学、オペレーションズ・リサーチに関する知識を深化させ、それらを問題解決に利用する能力を高めます。研究を遂行する中で、個別の問題の本質をとらえ、数理モデルとして抽象化する能力を涵養します。”(カリキュラムポリシー) 教員一覧 南山大学受験生の皆様

慶應義塾大学

理工学部 情報工学科 研究室紹介  慶應大学データビジネス創造・ラボ ビックデータを扱うアーキテクトの研究とシステムもわかる情報戦略を実働できるデータサイエンティストの育成に繋げるべくIT、アナリティクス、デザインの融合方法の研究を行います。 慶応義塾大学学部入学案内・入試制度

早稲田大学

早稲田大学データサイエンス研究所 基幹理工学部 情報理工学科 [主な専門選択科目] 情報系の生命学、高性能計算、生命情報処理とICT、情報系の電磁気学、プロジェクト研究A・B、量子情報入門、ソフトウェア工学B、オペレーティングシステムB、計算知能論、情報社会論、IT経営プロジェクト基礎、システム開発プロジェクト基礎、コンピュータグラフィクス、自然言語処理、情報セキュリティ基礎、分散組込み・リアルタイム処理、データマイニング 早稲田大学学部入試情報

 

関西大学

関西大学データサイエンス研究センター 平成26年7月新設

多摩大学大学院

多摩大学大学院 ビジネスデータサイエンスコース

関西学院大学

数理科学研究センター

筑波大学

筑波大学大学院ビジネス科学研究科 経営システム科学専攻/企業科学専攻システムズ・マネジメントコース 革新的教育プログラム(大学院)

 

奈良先端科学技術大学院大学(NAIST)

*大学院のみ

データサイエンスプログラム ”情報科学、バイオサイエンス、物質科学に関わるデータ駆動型科学、AI 駆動型科学の最先端の幅広い知識と高度な専門性を備え、蓄積された膨大なデータの処理、可視化、分析を通じてその奥に隠れた「真理」や「価値」を引き出して、次代の科学・技術の進歩や社会の発展に貢献できる人材を育成します。”

 

総合研究大学院大学(SOKENDAI)

総合研究大学院大学 複合科学研究科 統計科学専攻、情報学専攻 (大学院のみ)

もちろん、データサイエンスの基になる統計学、機械学習、コンピュータサイエンス、プログラミングなどは情報系の既存の学科でも学べますので、データサイエンティストになるのにここで紹介した大学以外の選択肢がないというわけでは決してありません。

 

 

データサイエンティスト募集情報の例

 

  1. 楽天市場データサイエンティスト(プロダクトカタログ) プロダクトカタログ部は2015年11月に新設されました。楽天市場の持つ2億を超える商品情報、3万以上に及ぶ商品カテゴリー、国内外のデータソースから包括的に収集された商品マスター情報を統括し、新たな顧客体験を具現化していきます。【 職務内容】・プロダクトデータ関連KPIのマネージメント・プロダクトデータ戦略立案/意思決定のためのデータ分析/インサイト抽出・競合・マーケット/トレンドの調査/分析 他【 必須条件】 [歓迎条件] ・コンサルティングファーム、マーケティング/リサーチ会社等での消費者動向リサーチ ・販売需要予測/施策効果試算等の高度な統計解析 ・データベース(RDBMS/No-SQL)に関する技術的な知見 ・ビッグデータ収集/加工/視覚化に必要なコーディング 他
  2. 楽天 データインテリジェンス統括部 データサイエンティスト (ビヘイビアインサイトストラテジー) テクニカルスキル・データ活用分野での3年以上の分析実務経験 ・SQL, R, pythonなど分析テクノロジーの実務利用経験 3年以上・Linuxの知識、Webサービスシステムの知識 ・機械学習、統計、自然言語処理、最適化、計量経済学などのデータサイエンステクノロジーの実務利用経験 2年以上

 

参考

  1. 数理及びデータサイエンスに係る教育強化」拠点大学選定校(文部科学省 平成28年12月21日) 北海道大学 数理的データ活用能力育成特別教育プログラム データサイエンスセンター(仮称)、東京大学 数理・情報教育研究センター、滋賀大学、京都大学 データ科学イノベーション教育研究センター、大阪大学 数理・データ科学の教育拠点形成、九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター(仮称)
  2. ようこそ柴田研究室へ
  3. データサイエンス研究室 Welcome to Mingzhe Jin’s Home Page (同志社大学)
  4. 阪大基礎工で統計学・統計科学を研究しませんか / 大阪大学 大学院基礎工学研究科 システム創成専攻 数理科学領域 / 大阪大学 基礎工学部 情報科学科 数理科学コース データ科学研究室 Kano-Hamada Laboratory
  5. ヘルスケア・データサイエンス研究所
  6. ga014: 統計学Ⅰ:データ分析の基礎 「通常コース(無料)」「対面学習コース(有料)」(gacco..org)
  7. POSTD プログラミングするエンジニアに向けたトレンドメディア Produced by RECTUIT
  8. データサイエンティストの理想と現実
  9. データサイエンティストとは、どのような職業なのか? どうすればなれるのか? (ライフハッカー 2015.03.27 08:00 pm, How to Become a Data Scientist,Dann Albright原文/訳:コニャック):”データサイエンティストの仕事は、統計学、コンピュータサイエンス、データ分析を駆使して、膨大なデータを構造化しながら整理して、企業がデータを活用したアクションを起こすために必要な情報となるように、解析結果を導き出すというものです。… また、データサイエンティストは、発見した情報の意味を適切な表現で他人に伝える必要があります。… 要するに、データサイエンティストは、大量のデータを分析し、それらのデータを実行可能な事業戦略に変換するのが仕事です。””
  10. 文系こそ統計を学べ 第4次産業革命の主役に (日経College Cafe 2016.11.09 skill up-自己成長 日経電子版 2016年10月24日付 編集委員 滝順一):”日本の統計教育はこれまでどんな変遷をたどり、これからどうかわるのか。この分野の第一人者の一人、渡辺美智子・慶応義塾大学大学院教授に聞いた。”
  11. 政府機関地方移転「期待と違う」落胆 統計局移転で知事 /和歌山 (会員限定有料記事 毎日新聞2016年3月23日 地方版):”仁坂吉伸知事は同日の定例会見で「期待したところまで踏み込んでくれなかった。全体での哲学(考え方)が期待とは違った」と落胆を示した。”
  12. 「移転してもマイナスにはならない」和歌山県知事、総務省統計局など国機関の地方移転アピール (産経WEST 2016.1.20 14:38更新):”県は昨年8月、総務省統計局(東京都新宿区)と独立行政法人「統計センター」(同)、国立研究開発法人「新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)」(川崎市)の移転を政府に提案。このうちNEDOは昨年末の段階で事実上断念となったが、統計局と統計センターは3月末までに方針が示される予定となっている。”
  13. 総務省統計局・独立行政法人統計センター(和歌山県提案)(PDF):”和歌山大学では、システム工学部へのデータサイエンス部門の新設や、インターンシップを活用した統計学への興味付けに取り組む”
  14. 文部科学省委託事業「データサイエンティスト育成ネットワークの形成」平成27年度事業報告書 平成28年3月 情報・システム研究機構統計数理研究所【再委託先】東京大学大学院情報理工学系研究科 事業期間平成25年7月8日~火異性28年3月31日 (65ページPDF)
  15. 提言 ビッグデータ時代に対応する人材の育成 平成26年(2014年)9月11日 日 本 学 術 会 議 情報学委員会 E-サイエンス・データ中心科学分科会 (PDF)
  16. ビッグデータビジネスとデータサイエンティスト人材の状況 (PDF) (サムライクラウドサポーター. 国際大学GLOCOM 客員研究員 林 雅之 2014年2月7日)

 

参考(商品・サービス紹介)

  1. 転職スキル習得に役立つお勧めのプログラミングスクール

 

 

 

日本初のデータサイエンス学部 滋賀大学で始動 ~データサイエンティストになろう~

平成29年(2017年)4月から、滋賀大学データサイエンス学部が開講します。社会の要請に応じてデータサイエンティストを育成する、日本で初めての専門の学部です。

文部科学省は,「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」の拠点校として6大学を選んでおり、滋賀大学はそのうちのひとつに入っています。

数理及びデータサイエンスに係る教育強化」拠点大学選定校一覧(大学名および事業名)(文部科学省 平成28年12月21日 数理及びデータサイエンス教育の強化に関する懇談会)

  1. 北海道大学 数理的データ活用能力育成特別教育プログラム ~データサイエンスセンター(仮称)の設置~
  2. 東京大学 数理・情報教育研究センターの設立
  3. 滋賀大学 データサイエンス教育の全学・全国への展開 -データリテラシーを備えた人材の育成に向けたカリキュラム・教材の開発-
  4. 京都大学 データ科学イノベーション教育研究センター構想 -21世紀のイノベーションを支える人材育成-
  5. 大阪大学 数理・データ科学の教育拠点形成
  6. 九州大学 九州大学「数理・データサイエンス教育研究センター(仮称)」構想

 

データサイエンスとは (滋賀大学データサイエンス学部)

 

滋賀大学データサイエンス学部は、統計学、情報学のスキルを社会の多様なビッグデータに応用し価値創造をできるデータサイエンティストを育成することを目標にしています。データアナリス(統計学)、データエンジニアリング(情報学)、だけでなく、価値創造まで教えるところに特色があります。プログラミング、データベース、AI、モバイル、データマイニング、などの情報学、多変量解析、回帰分析、機械学習などの統計学、コミュニケーション、情報倫理、プレゼンテーション、経営学などの応用がカリキュラムに含まれており、実データを用いた実践的な演習、企業等と共同プロジェクトを行うことで価値創造を学びます。文理融合型の人材を社会に送り出す、日本で初めてのデータサイエンスを専門とする学部です。(参考:YOUTUBE動画 学部紹介(下))

学部紹介 (滋賀大学データサイエンス学部)

他大学でも相次いで、データサイエンスを学べる学科の設置が予定されています。

参考

  1. 滋賀大学データサイエンス学部

 

参考(商品・サービス紹介)

  1. 転職スキル習得に役立つお勧めのプログラミングスクール

ニコニコ動画の(株)ドワンゴが人工知能の研究に乗り出す

ニコニコ動画などを運営する株式会社ドワンゴが、人工知能学会理事の山川宏氏を所長に迎えて、ドワンゴ人工知能研究所を発足させました。山川所長の挨拶文の一部を紹介すると、

… 人と同じかそれ以上に知的な機械、つまり超人的人工知能(AI)を創造し利用できれば、科学技術の進展を大幅に加速することで、環境破壊の臨界点が訪れる以前に何らかの解決を見出すことも可能になるでしょう。

… 機械自身が現実世界から知識表現を獲得できないという長年の問題がありました。… しかし 近年、脳の神経回路を模したニューラルネットワークモデルを深い階層まで積み上げることで、人の脳(大脳新皮質)のように抽象的な概念を学習できるディー プラーニング技術が成功を収めました。

… ドワンゴは、人工知能における本当の技術革新は正にこれから訪れると考え、新たに人工知能研究所を設立します。そして次世代への贈り物 となりうる、日本発での超人的AIの実現を目指します。その実現に向けた最速の道筋として、脳の神経科学的知見を参考にしながら、機械学習の組み合わせと しての脳全体の計算機能の再現を目指す、「全脳アーキテクチャ」という研究アプローチを軸として研究を進めていきます。このために当研究所では主にディー プラーニング技術を拡張・発展による多様な知識を獲得や、記憶の座である海馬体の計算モデル構築を通じた創造性や不変性等の実現を目指す研究、さらに高次 の知能に関わる脳器官に対応する機械学習装置を統合するための認知アーキテクチャ研究を進めます。 … (http://info.dwango.co.jp/pi/ns/2014/1128/index3.html)

とのことであり、人間の能力を超えた人工知能の実現を目指す非常に野心的な試みです。一企業内の研究に留めずに産学官連携の環境も作りたいとも述べており、日本の人工知能研究をパワーアップさせる効果があるかもしれません。

近年、メジャーなインターネット関連企業はビッグデータをビジネスに生かすために人工知能の研究に本腰を入れて取り組んでおり、ドワンゴのこの事業も、世界の潮流に沿ったものといえます。

例えば、グーグルでは、「グーグルブレイン」と呼ばれるディープラーニング(深層学習)研究プロジェクトに取り組んでいます。グーグルブレインは、2011年にスタンフォード大学のアンドリュー・ング(Andrew Ng) 教授によって始められたプロジェクトで、2012年にはコンピューター上のニューラルネットワークに膨大な量の画像を見せて学習させたところ、これが猫だよと人間がコンピュータに教えたわけでもないのに、「猫」を認識する「神経細胞」が自然に生じたとして、話題になりました。グーグルはさらに、2013年にディープラーニングのパイオニアであるジェフリー・ヒントン(Geoffrey Hinton)博士を招き入れたほか、人工知能研究の企業を買収するなど非常に積極的に人工知能の研究を推し進めています。(WIKIPEDIA参照)。

アンドリュー・ング教授によるディープ・ラーニングについての講義動画。
Andrew Ng: Deep Learning, Self-Taught Learning and Unsupervised Feature Learning

また、フェイスブックはフェイスブック人工知能研究所にディープ・ラーニングの第一人者であるニューヨーク大学教授のヤン・ルカン博士を所長として迎えて、人工知能の研究を行っています。

ヤン・ルカン博士のディープ・ラーニングに関するセミナー動画(本題に入っていくのは16分12秒あたりから)。
Data Science @ ESIEE Paris – Yann LeCun

その他、マイクロソフト社は「プロジェクト・アダム」というディープ・ラーニングのアルゴリズムに基づいた人口知能システムを開発しています。
Introducing Project Adam: a new deep-learning system

検索エンジン「百度(バイドゥ)」を運営する中国のBaiduも、Silicon Valley AI Lab、Beijing Deep Learning Lab (旧名Institute of Deep Learning)そしてBeijing Big Data Labという3つの人工知能研究所を擁しており、グーグル・ブレインを主導したAndrew Ng博士を2014年5月にリーダーとして迎えています。

バイドゥがシリコンバレー(カリフォルニア州サニーベール)に開設した人工知能研究所の紹介動画。
Baidu Research – An Inside Look into Baidu’s Silicon Valley A.I. Lab

参考

  1. ドワンゴが人工知能の開発に着手 – 社内に研究所を発足(マイナビニュース2014/11/28):”ドワンゴは11月28日、社内研究機関として、人工知能に関わる研究を行う「ドワンゴ人工知能研究所」を発足し、人工知能学会理事および副編集委員長である山川宏氏を所長として迎えると発表した。”
  2. 「ドワンゴ人工知能研究所」発足のお知らせ(株式会社ドワンゴ 2014年11月28日):”ドワンゴ人工知能研究所は、人類の課題である、教育、エネルギー、環境、水資源、食糧、貧困、セキュリティ等に対して大きな貢献をなしうる高度な人工知能を日本発で早期実現することを目的とし、発足いたしました。”
  3. 編集:人工知能学会誌 連載解説「Deep Learning(深層学習)」:”2012年は,機械学習分野にとって,まさしくdeep learningの年であったといえよう.Langfordの機械学習関連のブログなどで,2012年の顕著な成果として取り上げられるのは当然として,一般紙である New York Times にまで記事が掲載された.新しい機械学習手法がこれほど話題になったことは,サポート・ベクトル・マシンやノンパラメトリック・ベイズなど最近のどの手法でもなかったことである.”
  4.  ディープラーニング (ITPRO By日経コンピュータ 2014/09/19):”グーグルは2012年、「ディープラーニングを採用することで、人工知能が人間に頼らずに『YouTube』の画像の中から猫を発見した」と発表して世界を大きく驚かせた。グーグルがディープラーニングを使って開発した人工知能「GoogLeNet」は、2014年8月に開催された画像認識技術のコンテスト「Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge 2014(ILSVRC2014)」で首位となっている。”
  5. 脳に挑む人工知能 (ITPRO By日経コンピュータ 2014/10/01):”人工知能技術の新潮流「ディープラーニング」が、物体認識を筆頭に音声認識、自然言語解析、医薬品候補の探索などで、他の技術を圧倒する性能を示している”
  6. ニューラルネットの逆襲(岡野原 大輔 research.preferred.jp 2012-11-01):”脳が単純なニューロンの組み合わせによって高度な認識・知識活動を実現しているのと同様に、ニューラルネットも複雑な現象を学習できるのではないのかと期待されていました。しかし、一度盛り上がった機運は70年頃には一度下火となり、人工知能や機械学習の中心はもっと現実的な手法(線形識別器、カーネル法など)に置き換わっていました。そうした中でもトロント大のHintonらなどを中心にニューラルネットの研究は地道に進んでいました。その中でも2000年代後半にいくつかのブレークスルーがおき、状況は大きく代わりました。”
  7. グーグル「世界を覆う人工知能ネットワーク」構想(2014.1.29):”米WIREDのダニエラ・エルナンデスは、非常勤でグーグルで働くことになった深層学習のパイオニア、ジェフリー・ヒントンを紹介する記事の中で、深層学習がAIへのそのほかのアプローチと大きく違うのは、人間の関与の必要性からマシンを自由にして、マシンに対して、環境を人間のように理解する能力を与えることを目指している点だと述べている。”
  8. Google Brain (Wikipedia) “Google Brain is an unofficial name for a deep learning research project at Google.”
  9. Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning (論文PDFリンク)Quoc V. Le quocle@cs.stanford.edu,Marc’Aurelio Ranzato ranzato@google.com, Rajat Monga rajatmonga@google.com, Matthieu Devin mdevin@google.com, Kai Chen kaichen@google.com, Greg S. Corrado gcorrado@google.com, Jeff Dean jeff@google.com, Andrew Y. Ng ang@cs.stanford.edu
  10.  Using large-scale brain simulations for machine learning and A.I. (Google Official Blog June 26, 2012): ” … So we developed a distributed computing infrastructure for training large-scale neural networks. Then, we took an artificial neural network and spread the computation across 16,000 of our CPU cores (in our data centers), and trained models with more than 1 billion connections. We then ran experiments that asked, informally: If we think of our neural network as simulating a very small-scale “newborn brain,” and show it YouTube video for a week, what will it learn? Our hypothesis was that it would learn to recognize common objects in those videos. Indeed, to our amusement, one of our artificial neurons learned to respond strongly to pictures of… cats. Remember that this network had never been told what a cat was, nor was it given even a single image labeled as a cat. Instead, it “discovered” what a cat looked like by itself from only unlabeled YouTube stills. That’s what we mean by self-taught learning. …”
  11. Deep Learning Japan (東京大学 工学部 松尾研究室):”Deep Learning は機械学習アルゴリズムの1つで, 人間の脳を模した構造をもつニューラルネットワークを多層に重ねた構造をもちます. Deep Learning の大きな特徴は, 多段に重ねることによって抽象的なデータの表現を獲得することができる点で, 真の人工知能への第一歩であると考えられます.”
  12. Facebook’s Quest to Build an Artificial Brain Depends on This Guy (WIRED 08.14.14):”It’s good to be Yann LeCun. Mark Zuckerberg recently handpicked the longtime NYU professor to run Facebook’s new artificial intelligence lab. The IEEE Computational Intelligence Society just gave him its prestigious Neural Network Pioneer Award, in honor of his work on deep learning, a form of artificial intelligence meant to more closely mimic the human brain. And, perhaps most of all, deep learning has suddenly spread across the commercial tech world, from Google to Microsoft to Baidu to Twitter, just a few years after most AI researchers openly scoffed at it. All of these tech companies are now exploring a particular type of deep learning called convolutional neural networks, aiming to build web services that can do things like automatically understand natural language and recognize images. “
  13. 京都大学ー稲盛財団合同京都賞シンポジウム2014.7.12-13 ヤン ルカン Yann LeCun :”2013年の後半にフェイスブックの人工知能研究所長に任命されたが,今もニューヨーク大学での教授職 (常勤ではない)を継続している。… 1980年代の半ばより彼は深層学習手法,特に畳み込みニューラルネットワークモデルについて研究を行った。その成果は,フェイスブック,グーグル,マイクロソフト,百度,IBM,NEC,AT&T 等の企業が開発した画像・ビデオ理解,書類認識,人間・計算機相互作用,音声認識分野の多くの製品やサービスの基礎技術となっている。”
  14. フェイスブックが人工知能研究所、ニューヨーク大学と提携 (afpbb.com 2013年12月10日):”米SNSフェイスブック(Facebook)は9日、ニューヨーク大学(New York University、NYU)との提携の下、人工知能を研究するための新たな施設を開設すると発表した。フェイスブックの大量のデータの活用を目指している。フェイスブックは、NYUのデータ科学センター(Center for Data Science)のヤン・ルカン(Yann LeCun)教授が同プロジェクトの指揮を執ると発表。”
  15. Microsoft Challenges Google’s Artificial Brain With ‘Project Adam’ (WIRED 07.14.14):”Drawing on the work of a clever cadre of academic researchers, the biggest names in tech—including Google, Facebook, Microsoft, and Apple—are embracing a more powerful form of AI known as “deep learning,” using it to improve everything from speech recognition and language translation to computer vision, the ability to identify images without human help.”
  16. Baidu Opens Silicon Valley Lab, Appoints Andrew Ng as Head of Baidu Research (百度 プレスリリース May 16, 2014): “Baidu, Inc., the leading Chinese language Internet search provider, today announced the appointment of pioneering Artificial Intelligence (AI) researcher Andrew Ng as Chief Scientist of Baidu. Mr. Ng will lead Baidu Research, with labs in Beijing and Silicon Valley.”