国を挙げたデータサイエンス教育の普及
日本政府が発表した「ＡＩ戦略2019」に基づき、文理を問わず全ての大学・高専生（約５０万人卒／年）が正規課程にてリテラシーレベルの「数理・データサイエンス・ＡＩ」を修得することを目標にデータサイエンス教育の普及が促進され、国が認定制度などの奨励を行っていることもあり、データサイエンス教育に取り組む大学や専門学校が増えています。
学生向けのデータサイエンス教育環境は未整備という現状
そうした中、データミックスは、河原電子ビジネス専門学校でデータサイエンスの授業を担当する機会をいただきました。
学生のみなさんには、ぜひデータサイエンスの面白さを感じてもらいたいという願いと同時に、データサイエンス本来の目的であり、面白さでもある「様々な事象の構造を解明する営み」という部分に到達する前に、挫けてしまう学生もいるのではないかと危惧する気持ちがありました。
なぜなら、データサイエンスに求められる知識・スキルは広範囲で、かつ統計学や機械学習を学ぶには数学の素養が求められてしまうためです。
数学が苦手な学生さんにとっては、データサイエンスの面白さを感じる前に、「データサイエンスは難しい」と感じてしまいかねません。もしそうだとしたら、それは非常にもったいないことです。そのような想いから、河原電子ビジネス専門学校での講義に当たり、完全オリジナルの学生さん向けのカリキュラムを作成し、なるべく数式を使わずに、実践を通じて理解を促すような講義を行ってきました。
本研修では、専門学校の先生方向けに、実際に講義を行った中での多くの気づきや、数式なしでデータサイエンスを教えるメソッドをご紹介します。
学生にデータサイエンスの本質を学んでもらうためのティーチングメソッド
「数式を使わずに統計学や機械学習の本質を教えるためのティーチングメソッド」
【研修概要】
2021年下半期、ご縁をいただき河原電子ビジネス専門学校の2年生向けにデータサイエンスの授業をデータミックスが担当させていただくことになりました。
本研修では、データサイエンスの市場環境もお伝えするとともに、数式なしでデータサイエンスを教えるメソッドのご紹介、実際に講義を行う中での気づきを皆様と共有します。
【研修内容】
・企業で求められるデータサイエンティストのスキルセット
・データの罠
・身近なところに見つける確率
・ケースで学ぶ最尤推定
・数式なしで理解する回帰分析
・Excelで実践する仮説検定
・分析プロジェクトの企画・立案
【講師】
株式会社データミックス
代表取締役/データサイエンティスト
堅田 洋資
外資系メーカーにて経理とマーケティング、KPMG FASにて事業再生コンサルタントを経て、2013年データ分析学修士取得のため渡米。帰国後、監査法人トーマツでデータ分析コンサルタントを経験し2017年2月に株式会社データミックスを設立。
「数式を使わずに統計学や機械学習の本質を教えるためのティーチングメソッド」概要
【日程】 2022年3月1日（火）～2022年3月2日（水）いずれも14:00～17:00
【開催場所】 オンライン（ZOOMにて開催）
【詳細】 全国専門学校教育研究会HPをご確認ください
http://www.zsenken.or.jp/blog/news/731/
