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日本統計学会公式認定 統計検定データサイエンス発展対応 データサイエンス発展演习
急速な社会のデジタル化の進行の中で、仕事や研究の場でデータの存在とその活用への期待が顕在化してきています。その中で、データを扱う基本的な能力として、目的に応じてデータを収集分析し、その結果を正しく解釈して課題解決に繋ぐ技术と思考力が求められています。日本政府においてもAI戦略として、このような能力を有する数理?データサイエンス?AI 関連の人材育成を企図して、初等中等から大学等高等教育、企業等での社会人のリスキリング教育に至るまで、体系的な教育改革を強力に押し進めているところです。
この状况を踏まえ、一般社団法人日本统计学会と一般财団法人统计质保証推进协会では、既にひろく教育机関や公司で活用されている「统计検定」の枠组みの中で、データサイエンス教育の国内外のガイドラインやモデルカリキュラムと学习指导要领に沿ったデータサイエンス人材の质评価の认定を行うため、「データサイエンス基础」、「データサイエンス発展」、「データサイエンスエキスパート」の3水準の能力评価システムを开発し、试験を実施しています。
本書は、その中で「データサイエンス発展」の出題範囲に合わせて作成された公式テキストです。データサイエンス発展は、倫理?AI、数理、情報、統計に関する大学教養レベルの問題で構成されており、その出題範囲は、数理?データサイエンス?AI教育強化拠点コンソーシアムが策定?公表したスキルセットおよびモデルカリキュラム (リテラシーレベル) に準拠したものです。データサイエンスの実践においては、数理、情報、統計に関する幅広い知識と、それらの知識を組み合わせて活用する能力が求められます。またデータの扱いやデータ分析から得られた結果の実装においては、倫理的な側面の考慮も必須です。本書はこのよう観点からの多様な例題を中心に構成され、例題を解き基本的事項の説明を理解することによって、試験の準備ができるようになっています。
具体的には、本书は8つの章と付録で构成されています。まず、2章から5章では基础的项目が説明されています。6章と7章では、それぞれデータサイエンス発展の1分野単独问题と2分野复合问题に该当する例题とその正解、および正解にたどり着く道筋が解説されています。8章には模拟试験问题があり、データサイエンス発展と同様の出题倾向、问题数も本番と同じ形式の模拟问题を解きながら、试験対策を行うことができるようになっています。
俯瞰的に申し上げれば、本書一冊の内容を習得できれば、データサイエンティストとして要求される幅広い知識や倫理的側面、それらを組み合わせて活用する能力の (「すべて」には程遠いですが)「相当な程度」をマスターしたことになります。したがって、本書がデータサイエンス発展の試験対策だけではなく、社会で活躍できるデータサイエンティストとして必要な能力を身につける一助となれば、うれしい限りです。
(紹介文執筆者: 総合文化研究科?教养学部 / 数理?情報教育研究センター 教授 河合 玲一郎 / 2024)
本の目次
第滨部
第2章 伦理?础滨に関する基础的な事项
第3章 数理に関する基础的な事项
第4章 情报に関する基础的な事项
第5章 统计?可视化に関する基础的な事项
第滨滨部
第6章 例题と解説（1分野単独问题）
第7章 例题と解説（2分野复合问题）
第8章 模拟试験问题
A. 付録
関连情报
『数理?データサイエンス?础滨教育に関する顿贰＆滨推进についてのシンポジウム～女子学生へ分野の魅力を伝える取り组み～』 (数理?データサイエンス?础滨教育强化拠点コンソーシアムダイバーシティ推进校会议 2024年12月23日)
「数理?データサイエンス?AI教育強化拠点コンソーシアム第2回東海ブロック会議」 (主催：名古屋大学 数理?データ科学?人工知能教育研究センター〔オンラインとハイブリッド開催〕 2024年11月25日)
第9回数理?データ教育研究会「応用基礎におけるモデルシラバスと標準教材」 (主催：大阪大学 数理?データ科学教育研究センター〔ZOOMウェビナーとハイブリッド開催〕 2024年11月16日)
「データサイエンス?AI教育の高大接続」 (主催：数理?データサイエンス?AI教育強化拠点コンソーシアム 関東ブロック〔ZOOMオンライン開催〕 2024年6月3日)
讲座:
高校生と大学生のための金曜特別講座『データサイエンスとは』 (東京大学大学院総合文化研究科?教养学部 2022年6月3日)
