こんにちは！武田塾岡本校です！
今回は「巷で噂の、数理・データサイエンス・AI教育の認定校について解説」ということで、
近年国立私立問わず盛り上がってきている、データサイエンス分野についてのお話です。
今回は実際に、神戸大学工学部で情報知能について学んでいる三宅先生に解説してもらいました。
データサイエンスについて知らない人も、
逆に気になっている人も必見です！
はじめに
2022年8月24日、文部科学省によって2022年度の数理・データサイエンス・AI教育の認定校が公表されました。
これは、数理・データサイエンス・AIを適切に理解する能力を育成するためのカリキュラムがあるとして文部科学大臣に認められた大学となっています。
数理・データサイエンス・AIこの中でも、どんどん需要が高まっているデータサイエンスという学問。
今回は実際どんなものなのか？どう役に立つのか？を解説していきたいと思います。
データサイエンスって？？
まず、データサイエンスってどういう学問なの？という人に向けて簡単に説明していきたいと思います！
まず、データサイエンスとは、ビックデータを分析して世の中の課題を解決する学問です。
それらを行う人をデータサイエンティストといいます。
現代社会では、様々な値が計測されデータとして蓄えられています。
例えば皆さんの身近にあるデータを挙げると、毎日の天気、気温、湿度など。
さらにはコンビニで皆さんが商品を買った時、
この時の何が・いつ・どこで・いくらで売れたかなどの情報もすべてデータとして収集するシステムも存在します。
このシステムはPOSシステム（販売時点情報管理）といいほとんどのお店で搭載されています。
このように社会には身近な情報から、自分たちが気にしないであろう情報まで日々データが計測されています。
では、それらのデータが実際にどのように活用されているのかの具体的な例を挙げていきたいと思います。
アイスの売り上げと気温の関係について
この関係についてはもうわかり切っているところもありますが、簡単なデータサイエンスの例として紹介します。
日中の気温が高い時は、皆さんアイスクリームが食べたくなりますよね？
逆に寒い時はあまりアイスを食べる気にはなりませんよね。
このような感じでアイスの売り上げは1日の最高気温が高ければ高いほど上がる傾向にあります。
なので、予想気温が高いのならば、仕入れるアイスクリームの量を増やす。
そこまで高くないのならば、仕入れ量を抑えるなどの対応をすることができ、一番効率のいい販売を行うことができます。
これがデータサイエンスです。どのようなものか大体理解できましたか？
しかし、実際のアイスクリームの売り上げは気温だけでは決まりません。
気温が高ければ必ずしも一番売れるとは限らないですし、
気温がマイナスを下回った時も売り上げが0にはなりません。
例えば、その日の湿度、天気、その時どのようなイベントがあったか、などの様々な情報が影響してアイスクリームの売り上げは変わっていきます。
これらの膨大な関係しているのかもわからない情報を扱い、
売り上げの予想を行うのがデータサイエンティストなのです。
データサイエンティストになるためにはどのような知識が必要？
では、実際にデータサイエンティストになるためにはどのような知識が必要になるのか？
データサイエンスを行う際には、大抵の場合、プログラミング言語を用います。
プログラムを打ち込み取り込んだデータに対して、
機械学習（ディープラーニング）や回帰分析などの計算を行い誤差が少ない予想データを作り出します。
これらを行うためにも、様々なプログラミング言語が扱えるようにならなければいけません。
いまのデータサイエンスにはPythonやRなどの言語が主流です。
プログラミング言語が扱えるようになるだけではなく、
対象のデータをどのように処理するか、その結果が統計的にあり得るのか、
手法の取捨選択などが行えるようになる必要があるので、統計学の知識も必要になってきます。
それに加えて、膨大なデータは数列として扱うため、数列の知識も必要になってきます。
さらには、手に入れたデータをどのようにして扱うのかなどの、基本的なネットリテラシーが必要になってきます。
リテラシーレベルと、応用基礎レベル
データサイエンスとは何なのかを大体分かってもらえたところで、
今回公表された2022年度の数理・データサイエンス・AI教育の認定校について見てみましょう。
これを見ると、リテラシーレベルが139件、応用基礎レベルが68件認定されたと書いてあります。
リテラシーレベル、応用基礎レベルとは具体的にどのレベルなのでしょうか。
資料によると、リテラシーレベルとは、
「文理を問わず、全ての大学・高専生（約50万人卒/年）が過程にて初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得」
と書かれています。
ここからも、リテラシーレベルとは、
社会人として生きていくための必須知識であり本当に基礎的なものであると分かります。
これに対し、応用基礎レベルとは
「ビジネス課題の解決のためにデータの活用・作成ができること、企業等において商品開発やデータ駆動型経営を行う過程でツールとしてAIや統計を活用できること、人の行動・心理を読み取るためにSNSなどの大量データを活用できること、データに基づいて業務を適切にマネジメントできること」
とあります。
高校の一部、高専生・大学生の50％、約25万人が対象となっています。
応用基礎レベルは社会においてもそれを利用して仕事ができる、
かなり実戦的なスキルが身についている状態であることも分かりました。
やりたいことから大学を選ぶ
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定校とはどのようなものか分かってもらえましたか？
今回紹介した認定校で、大事なのは、「文理問わず習得できるカリキュラム」が多いということです。
例えば皆さんが目指したい大学が文系であったとしても、
工学部の情報系統の学部ではなかったとしても、
これに選ばれている大学に行けば、データサイエンスについて学べるものがあるかもしれないということです！
応用情報レベルの大学として、
国公立大学では、東大、阪大などの旧帝大から、
新潟大学、香川大学などの地方の大学まで、
私立大学では、早稲田大学、創価大学
などの様々な大学が認定されています。
まとめ
今回は数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定校について説明していきました。
このように、所属学部とは関係なくカリキュラムを実施している大学がたくさんあります。
自分は文系だからこの勉強はできないだろうな..
理系だから子の勉強はできないだろうな..
などと諦める前に、
一度調べてみて志望校の決定の参考にしてみてはいかがでしょうか？
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