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横浜市立大学 データサイエンス学部 データサイエンス学科 田栗 正隆 准教授

未来を創る『データサイエンス』

未来を創る『データサイエンス』

横浜市立大学 
データサイエンス学部 データサイエンス学科

田栗 正隆 准教授

30分のミニ講義を聴講しよう!データサイエンスって何だろう?

近年のICT化にともないデータサイエンスの重要性がますます高まっていますが、日本では欧米と比べ、データ分析のスキルを有する人材が極めて少ないのが現状です。データサイエンスの社会的な役割と仕事内容、未来の可能性についてわかりやすく説明します。

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先生からのメッセージ

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今の日本は、さまざまな商業データや国の調査データなどが存在しているにもかかわらず、それらを活用できる人材が少ない状況にあります。しかし、それは裏を返すと、あなたがデータに強くなれば、これから活躍できるチャンスが増えるということです。
「データサイエンス」は、経済・教育・医学など、さまざまな分野の研究と関わりを持っています。進路選びの際には、例えば「経済が好きだから経済学」ではなく、あなたが興味を持っている分野にデータサイエンスの面からアプローチできる可能性があることを知っておいてください。

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夢ナビ講義も読んでみよう「薬を飲んだ自分」と「飲まなかった自分」、どうやって比べる?

データで問題を解決する「データサイエンス」 「データサイエンス」は、さまざまな現実の問題をデータに基づいて解決するという、比較的新しい学問分野です。問題解決にあたっては、数学や統計学、コンピュータ科学などの手法が利用されます。また、扱うデータの種類は、商業データや交通データ、医療データなど多岐にわたります。例えば、医療の領域では、薬や医療機器、治療法などをデータに基づいて評価する研究などが行われています。 その薬は、本当に効いたのか? あなたがある薬を飲んで、3日後に風邪が治ったとしましょう。普通に考えれば、薬が効いて風邪が治ったように思えます。しかし、それは自然治癒力によるものかもしれませんし、食生活の改善や十分な睡眠など療養による生活習慣の変化の効果があったのかもしれません。では、どういうデータを用いれば、この薬の効果を正確に評価することができるでしょうか?
理想を言えば、自分が3日前と同じ状態で、薬を飲まなかったケースでも、もし風邪が治れば、薬の効果ではないことがはっきりします。しかし現実には、それを確認することは不可能です。そのため実際には、「薬を飲んだ集団」と「飲まなかった集団」のデータを集めて両者を比較するという統計学的な手法を用いて、薬の効果を評価することになります。
より正確さを求めて ただし、薬を飲んだ人、飲まなかった人のデータを無作為に集めるだけでは集団の特徴に偏りが生じます。風邪をひいても薬を飲まなかった人は、飲んだ人に比べて、もともと症状が軽かったり、若くて体力があったりするからです。そのため、データ解析の際には、できるだけ両集団の症状や年齢などの条件が同じになるようにする必要があります。また、正確な評価を下すために必要なサンプル数を予め算出したうえでデータを集めるなど、信頼に足る分量のデータで分析することも重要です。データサイエンティストには、こうしたデータの質と量を見極めたうえでデータを解釈し、正確な結論を導き出すスキルが求められるのです。

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今の日本は、さまざまな商業データや国の調査データなどが存在しているにもかかわらず、それらを活用できる人材が少ない状況にあります。しかし、それは裏を返すと、あなたがデータに強くなれば、これから活躍できるチャンスが増えるということです。
「データサイエンス」は、経済・教育・医学など、さまざまな分野の研究と関わりを持っています。進路選びの際には、例えば「経済が好きだから経済学」ではなく、あなたが興味を持っている分野にデータサイエンスの面からアプローチできる可能性があることを知っておいてください。

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