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）」

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

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。

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。