データ・サイエンス基盤
Data Science Infrastructure
 
 
 

目 次

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  1. 地域経済分析システム:RESAS
  2. 集合知
  3. インフォマティクス
  4. データ・サイエンティスト

データ・サイエンス基盤

  1. アナログ情報のデジタル化
  2. データ・アーカイブとして集約・統合化
    • オープン・データとしての利活用
    • イノベーション創出?
    • データ・サイエンティスト育成
  3. ビッグデータ分析による集合知取得
    • 専門知と集合知が相補的に働く環境

第3期中期目標期間における重点的取組(構想)

ビジョン:「地域とともに豊かな未来社会をデザインする大学」

  • 亜熱帯島嶼地域に位置する特性、亜熱帯・島嶼・海洋、健康・長寿
  • 地域に根ざした教育研究活動の活性化、成果を地域に還元
  • アジア・太平洋地域の活性化に貢献、社会変革にしなやかに対応できる革新的な大学

戦略

  • 戦略1:国際的な島嶼型教育システムの構築に向けた教育改革
  • 戦略2:地域に根ざした強み・特色ある研究分野の強化及び横断型プロジェクト研究を基軸にした新展開
  • 戦略3:協働(交流と参画)を核とした産官学連携システムの構築による人材育成
  • 戦略4:地域完結型医療の充実と国際医療拠点構想に向けた先端医学研究の推進

Key Words:

  • (1) グローバル人材育成、アクティブ・ラーニング、体系的教育プログラム、国際的島嶼型高等教育システム、コミュニティカレッジ連携・受入
  • (2) 戦略的研究、亜熱帯・熱帯、島嶼・海洋、琉球・沖縄文化、健康・長寿の分野における国際共同研究促進
  • (3) サテライトキャンパスを活用した学習コミュニティ、地域認証システムの構築、産学官コーディネーター・高度専門職育成プログラム、自治体職員能力強化プログラム、地域連携推進機構、交流人材センター
  • (4) 地域完結型医療の中核、医師主導型臨床研究、観光立県・感染症の流入

データサイエンス機能強化

統計リテラシー(基礎知識)-依頼する側

  • ・確率論:正規分布とそれ以外
  • ・統計:平均-中央値、分散-標準偏差、検定の概念-P値の意味
  • ・評価指標:精度(正解率-Precision-Recall)、その他の指標(F値-ROC曲線-AUC値)
  • ・データマイニング/機械学習タスク:カテゴリ予測(分類-クラスタリング)、異常検知(教師付き分類-教師無し異常検知)

データサイエンティストのスキルレベル - 依頼される側

データサイエンス

  • 統計数理、データ分析、標本抽出、t検定、主成分分析・因子分析、重回帰分析による予測モデル、非階層クラスター分析、形態素解析等による文書構造解析
  • → 統計数理基礎・応用、予測、検定/判断、グルーピング、性質・関係性の把握、サンプリング、データ加工、データ可視化、機械学習、時系列分析、言語・画像・音声処理、パターン発見、グラフィカルモデル、シミュレーション/データ同化、最適化

データエンジニアリング

  • データベース、データ加工技術、データ処理・環境構築、分析システム要件定義、データフロー・論理データモデル作成、SQLの構文理解と実行、分析プログラムのロジック理解と分析結果検証
  • → 環境構築、データ収集・構造・蓄積・加工・共有、プログラミング、ITセキュリティ

データ活用マネージメント

  • データプロフェッショナル、分析アプローチ、課題分析・解決アプローチの設計・実装・実行
  • → 行動規範、論理的思考、プロセス、データ入手・理解・検証、意味合いの抽出・洞察、解決、事業に実装、活動マネジメント

展開

  • データサイエンス機能強化の整備内容
    •  - 供用利用する基盤システムの仮想サーバ拡充・強化
    •  - 学内データ集約化・集中管理によるセキュアな運用確保
    •  - ?
  • データサイエンス機能強化に合わせた取り組み
    • ・データアーカイブスからデータサイエンスへの取り組み
    • ・本学の特色ある研究分野の学際的協働研究への取り組み
    • ・データサイエンス副専攻の施行
    • ・将来的にURGCCと連携したデータサイエンス教育改善
    • ・?

効果

  • 特色ある研究分野にデータサイエンス機能を組み込むことが肝要
    •  - 亜熱帯・熱帯、島嶼・海洋、琉球・沖縄文化、
    •  - 健康・長寿、観光・環境
  • ・相互研究コラボレーション促進
  • ・ビッグデータの特性に対応可能な教育研究組織となりうる
    •  - 大量なデータ、更新頻度の高いデータ、多様的種類のデータ
  • 教育分野
    • ・教職員・学生の統計リテラシースキルアップ
    • ・データサイエンス専門職-人材育成(学内、学外)
    • ・?


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Last-modified: 2017-09-26 (火) 14:27:45 (237d)