東北大、筑波大、都立大、千葉大、横国大どこがこれからいいですか？　　（GMARCH併願）｜掲示板スレッド

これもだ〜

＞
ノーコードやローコードの普及により、プログラミングの専門知識がなくてもアプリケーションを開発できるようになっています。
これは、文系出身者を含む非エンジニアにとっても開発のハードルを下げることを意味しており、多くの企業や個人がDX推進や業務効率化のために利用している。

ここで文科省が推進しているデータサイエンスが絡んでくる。
データサイエンスは、ビッグデータを分析し、そこから得られる知見をビジネス判断に役立てること。
またDXは、データとデジタル技術を活用して企業の価値向上や競争力強化を図るので、データサイエンスは中心的な役割を担うもの。

今時、プログラミングは小学校でも履修し義務教育を終えれば出来て当然のスキルであり、安宅慶應教授の「大卒者は８割方リテラシーレベルでデータサイエンスの素養を持っていたほうが望ましい」は、大卒としての差別化を図ったものでしょう。

慶應教授の発言をしっかり理解しよう！


＞
安宅慶應教授の「大卒者は８割方リテラシーレベルでデータサイエンスの素養を持っていたほうが望ましい」

エキスパート、トップクラスレベルまで目指せる理系人材の話は、新たに理系スレを立てたらどう？



＞
応用基礎レベル受講開始１年で早稲田はたった147名（学生数35760名-0.4%）しか修了出来ず、
一方、名大は1890名（学生数9523名-19.8%）

学生の出来が歴然と違うので、早稲田の場合は、応用基礎レベルの次『③エキスパートレベル』や『④トップクラス』まで、一体何人たどり着けるのか、ね〜



＞◆文科省DS認定制度

①リテラシーレベル（現在　認定制度あり）
↓
②応用基礎レベル（現在　認定制度あり）
↓
③エキスパートレベル
↓
④トップクラス



「応用基礎レベル」カリキュラム開始１年目の修了者数

　　　　　　 　名大　　　　早大
　　　　　　　　↓　　　　　↓
②応用基礎　　1890名　　　147名
↓　　　　　　　↓19.8%　　↓0.4%
③エキスパート
↓
④トップクラス

↓これも以前投稿しましたが〜
直ぐ忘れてしまう、あなたの地頭が心配


＞
◆数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム・拠点校エキスパート人材育成」発表会
2023年12月23日（土）　14:00～17:00

数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムでは、拠点校(11校)で取組んでいる数理・データサイエンス・AIの分野におけるエキスパート人材の育成について、下記の日程・プログラムで発表会を行います。

プログラム
司会 河合 玲一郎（東京大学）

14:00- 開会の挨拶 内田 誠一
(九州大学)

14:05- 「北海道大学におけるエキスパート人材育成に向けた試み」 大鐘 武雄
(北海道大学)

14:20- 「東北大学における AIMD エキスパート人材育成の縦横展開」 中尾 光之
(東北大学)

14:35- 「データサイエンス・AIを駆使し地球規模課題を解決できる分野融合型データサイエンス・AIトップ人材育成事業」 川島 宏一
(筑波大学)

14:50- 「東京大学におけるエキスパート人材育成の取組例 ~DSS と DSP ~」 駒木 文保
(東京大学)

15:05- 「東工大における共創型エキスパート人材育成への取組」 三宅 美博
(東京工業大学)

15:20- 「名古屋大学の取り組み ~数理・データサイエンス・AI教育分野での東海ブロック拠点校としての活動~」 武田 一哉
(名古屋大学)

15:35- 休憩

15:40- 「京都大学における数理・データサイエンス・AI エキスパートと教育担当人材育成」 山本 章博
(京都大学)

15:55- 「エキスパート人材育成について-企業人材から文系学生まで-」 笛田 薫
(滋賀大学)

16:10- 「大阪大学におけるエキスパート人材育成コース」 鈴木 貴
(大阪大学)

16:25- 「広島大学におけるエキスパートレベル教育の試み~AIOpsエンジニア育成特定プログラムを中心に~」 土肥 正
岡村 寛之
(広島大学)

16:40- 「九州大学におけるオープン指向エキスパート人材育成」 内田 誠一
(九州大学)

16:55-17:00 閉会の挨拶

結局中身のないコピペだけなのね。⑩までいっても何も中身がないコピペ。

何度もいうがデータサイエンスを活躍した研究成果は何もないのね。
それがないのなら育成できていないということ。

履修だけしてもしょうがない。

相変わらず入試に数学を課しているから、みんな数学が得意という発想。

相手にするだけ無駄ということだけはわかった。

おや、⑦から⑩まで飛んでいますが、
都合の悪い部分は、ザックリ削除しましたね〜いつもながら失笑



＞DS応用基礎レベル受講開始１年で早稲田はたった147名（学生数35760名-0.4%）しか修了出来ず、
一方、名大は1890名（学生数9523名-19.8%）

学生の出来が歴然と違うので、早稲田の場合は、応用基礎レベルの次『③エキスパートレベル』や
『④トップクラス』まで、
一体何人たどり着けるのか、ね〜



＞◆文科省DS認定制度

①リテラシーレベル（現在　認定制度あり）
↓
②応用基礎レベル（現在　認定制度あり）
↓
③エキスパートレベル
↓
④トップクラス



「応用基礎レベル」カリキュラム開始１年目の修了者数

　　　　　　 名大　　　　早大
　　　　　　　↓　　　　　↓
②応用基礎　1890名　　　147名
↓　　　　　　↓19.8%　 ↓0.4%
③エキスパート
↓
④トップクラス

以前の投稿より

↓

＞投稿者： 時代に即した教育を受けたいなら(ID:m.M.ROKKbmk)
投稿日時： 2020年 08月 10日 08:04


米国ノースカロライナ州立大学の協力のもと、4系（システム系、理工系、生命系、社会・人文系）を設け、分野の特性を考慮しつつ、教育プログラムとして構築し、全分野の学生に教育。


◆　名古屋大学　数理・データ科学教育

◎　超スマート社会の実現にに向けたデータサイエンティスト育成事業（文科省）

採択プログラム
・プログラムの概要
超スマート社会のデータサイエンティストに必要な3要素（実世界データ知識，ツールの活⽤スキル，異分野との協業マインド）の育成を⽬的として，2019年度に実践データサイエンティスト育成プログラムを開設しました．本プログラムでは，企業などから提供されるデータを⽤いて，実社会の課題をグループワークで解決する「実世界データ演習」を実施します．また，実世界データ演習の取組に必要な能⼒を養うための講義科⽬を開講します．本プログラムの修了者には「修了証」を授与します．

・事業の実施体制
名古屋大学，岐阜大学，三重大学，広島大学の4大学が連携し，米国ノースカロライナ州立大学の協力のもと，事業を実施しています．


◎　数理・データサイエンス教育　協力校（文科省）

採択プログラム
大規模なデータを用いた複雑な課題解決に必要な「数理統計」の基礎知識と「データ解析ツール」のリテラシーについて、分野の特性を考慮しつつ、教育プログラムとして構築し、全分野の学生に教育。

基幹教育部門には2領域（数理領域、データ科学領域）を設け、プログラムコーディネーターが数理・データ科学教育の計画、調整及び実施を俯瞰します。
また、部局横断のカリキュラムモデルの構築等を担う4系（システム系、理工系、生命系、社会・人文系）を設け、プログラムマネージャーが系の調整を行います。

名古屋大学は、
『米国ノースカロライナ州立大学の協力のもと、4系（システム系、理工系、生命系、社会・人文系）を設け、分野の特性を考慮しつつ、教育プログラムとして構築し、全分野の学生に教育』と。

これは、↓の『②応用基礎レベル（250,000名）』、(d)の『AI✕専門分野のダブルメジャーの促進』ですね。


◆数理・データサイエンス・AI教育（文科省）

①DSリテラシーレベル
（大学・専門学校500,000名）

(a)大学の標準カリキュラムの開発と展開
↓
国立大学の拠点校が中心となり開発
↓
〔６つの拠点大学（北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学）を指定〕

(b)大学などの優れたプログラムを政府が認定する制度構築
↓
リテラシーレベル認定


②応用基礎レベル（250,000名）

(c)大学などの優れたプログラムを政府が認定する制度構築
↓
応用基礎レベル認定

(d)AI✕専門分野のダブルメジャーの促進


③エキスパートレベル（2000名）

(e )若手の自由な研究と海外挑戦機会の拡充


④トップレベル（100名）