高度プログラム「DSデータ科学(社会人対象)」
大阪大学大学院科目等履修生高度プログラム「 DSデータ科学(社会人対象)」
大学院科目等履修生高度プログラム(略:高度プログラム)は、学外の社会人の方が科目等履修生として、所定の講義や実習を履修することにより、まとまった知識等を修得できる体系的な教育プログラムです。
高度プログラム「DSデータ科学(社会人対象)」の申請手続きについて
高度プログラム「DSデータ科学(社会人対象)」の受講には、科目等履修生への出願が必要です。
★2023年4月入学者は、履修期間が1年(2024年3月まで)となります。
2023年度入学願書
高度プログラム「DSデータ科学(社会人対象)」の詳細
プログラム名称 | 科目等履修生高度プログラム「DSデータ科学(社会人対象)」 / Pragmatic Data Science for General Citizens | ||
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実施部局 | 大学院基礎工学研究科 | ||
連携部局 | 経済学研究科(2023年度) 経済学研究科、人間科学研究科、医学系研究科、工学研究科、理学研究科、情報科学研究科(2022年度まで) |
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履修対象者 | 社会人または連携校(滋賀大学、神戸大学、同志社大学)・参加校(大阪府立大学、関西学院大学、大阪工業大学、大阪経済大学)以外の他大学の大学院生 | ||
履修期間 | 1年(2023年4月入学者)
★2022年10月入学者は、1年半(2024年3月まで)。 ★2022年4月以前の入学者は、2年(2024年3月まで)。 |
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修了要件単位数 | 10単位(2023年4月入学者) 選択科目から合計10単位以上を修得すること。 10単位(2022年度までの入学者) 選択必修科目A群とB群からそれぞれ4単位以上、合計10単位以上を修得すること。 |
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プログラム概要 及び教育目標 |
本プログラムは大学に籍のない一般の大学卒業者、または、DS4 における連携校・参加校以外の大学院生を対象とします。 「DSデータ科学」は、即戦力のデータサイエンティストを養成することを目指します。データ科学は、数学や物理学などのハードサイエンスの直接的な適用で解決できない課題に対するアプローチとして有効です。ハードサイエンスを無視するわけではなく、ハードサイエンスによる知識・知恵を最大限活かすことで統計モデルを構築し、それをデータから検証するというのが一つの典型的なパターンです。独り立ちレベルのデータサイエンティストを輩出するため、構成科目には、理論を扱う講義科目に加えて、実際的な演習や実習を組み入れています。データ分析には徒弟制度的な要素があり、それを少人数の演習・実習・PBLで実現します。データを分析する技術も大事ですが、データ分析による結論の誤謬を最小化し説得性をもたせる、つまり、データ分析が実際に役に立つためには、エビデンスに基づく科学的方法(e.g., evidenced-based medicine, evidenced-based policy)を目指す必要があります。たとえばPPDAC(Problem-Plan-Data-Analysis-Conclusion)と呼ばれるデータ科学の定石をマスターすることがその第一歩になります。本プログラムは、文部科学省の未来価値創造人材育成プログラム「超スマート社会の実現に向けたデータサイエンティスト育成事業」の取組である「独り立ちデータサイエンティスト人材育成プログラム (DS4)」として実施されます。 到達目標は次の通りです。 ・PPDACに沿ってデータ科学を実践できるようになる。 その結果、即戦力のデータサイエンティストになることができる。データ科学の基本的な考え方と統計手法の数理的基礎を理解する。 |
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履修資格・条件 | 統計関連科目を受講していること。研究や実務等において実データ解析を行った経験があることが望ましい。 | ||
前提知識の要否・目安 | 統計検定2級の科目「統計学基礎」(改訂版)東京図書のレベルを基準とする。データ解析環境Rの利用経験があったほうがよい。 | ||
特記事項 | 統計検定(日本統計学会公式認定)の受験を推奨する。 |
高度プログラム「DSデータ科学(社会人対象)」の入学者実績
2022年 | 2021年 | 2020年 | 2019年 | 累計 | |
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4月入学 | 5 | 7 | 3 | - | 15 |
10月入学 | 2 | 5 | 2 | 5 | 14 |
4・10月合計 | 7 | 12 | 5 | 5 | 29 |