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。

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
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)

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)。
参考:【重要】「DSデータ科学(社会人対象)」10月入学者の出願に関する変更について

★2022年4月以前の入学者は、2年(2024年3月まで)。

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。
  • 別紙1(構成科目表)(pdf)

  • 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。
  • 参考(2022年度構成科目表)(pdf)
  • 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。
    ・データ科学による意思決定や価値創造が可能となる。
    ・データを観ることの意味や分析のベースとなる統計理論が理解できる。

    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。

    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
    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