修了後のキャリアパス


ビッグデータの活用や不確実性への対処,およびエビデンスに基づく科学的方法論を習得する教育プログラム。統計学・プログラミング・大規模シミュレーション・可視化などのデータ分析に必須である高度なスキルを有し,分析結果を新たな知に結びつけられる人材(データサイエンティスト)を養成
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 高度なデータ分析手法を有した、分野横断型の研究・開発ができる人材を育成しています。

数学・統計学・情報技術はデータ科学の三要素と言えるでしょうか。つまり,高度なデータ分析方法の意味と数理を理解しITを駆使して情報抽出できる能力はデータ科学部門(DDS)が提供する教育プログラムで身に付けることができる重要なスキルです。しかし,データ科学を真に理解しキャリアパスに繋げるためにはそれだけでは十分ではないそのです。データという客観量の背後に潜む様々な背景情報,たとえばデータを生み出す現象の理解やデータ採取の状況など,によって分析手法や結果の解釈は全く異なります。適切な背景情報を得るには現場を訪問することや技術者とのコミュケーション,そして現象を正確に理解するための勉強も欠かせません。分析結果とその意味を第三者へ説得的に伝える能力も重要です。DDSが提供する様々なコース・構成科目を受講することで,異なった分野におけるデータとデータへのアプローチの違いを理解すると同時にデータを生み出す現象の特徴の違いを体感することができます。データ科学は,理工系の一分野と捉えるのではなく,関係する応用分野と学際的(Interdisciplinary)そして相互的(Interaction)に活動し,統合性(Integration)を目指した学術分野であると理解すべきでしょう。そして,現代社会では,正に,専門的な知(Intelligence)を有し上述のような姿勢で課題解決を実践できる人材が求められています。
 本教育プログラムの修了者は様々なキャリアパスを描くことができます。民間企業では,データ科学を活かす製薬会社や調査会社(市場調査,マーケティング),メーカー等におけるデータサイエンティスト,コンピュータのスキルを活かすIT関係等があげられます。公的データを大量に扱う公的機関もデータ科学のトレーニングを積んだ人材を求めています。統計科学,応用数学,情報科学,数理科学の教育研究者を目指す修了者も多く,また,社会科学や医療保健・疫学などの実証科学を専攻し教育研究者へ進む修了生も少なからずいます。