Qデータサイエンスとは、どんな学問ですか？

Aデータサイエンスとは、コンピュータに膨大なデータを解析させることで自然現象や社会活動に関する法則を探し出す学問です。
私たちは情報化社会の真っ只中に生きており、通信インフラやデジタル技術の進歩により、インターネットにはあらゆる情報が溢れています。例えば、短期・長期にわたる気象情報、国内外の政治情勢、為替や株価などの金融情報、TV・映画・音楽などのエンターテインメント情報……。これらの膨大な情報をつぶさに分析することによって、気候変動、エネルギー問題、少子高齢化、経済格差、食料問題といった現代の社会が抱える様々な問題を解決に導くためのヒントが見出せるかもしれません。

Q今、なぜ、データサイエンスが注目されているのでしょうか？

A「データサイエンス」が注目されるようになったのには、大きく4つの要因があると思います。

• 大量のデータ収集が可能：ビッグデータ
  現実の社会の非常に解像度の高いデータが網羅的に、かつリアルタイムに収集できるようになった。
• データ処理能力の向上：スーパーコンピュータ
  スーパーコンピュータ技術の発展で、集まった多くのデータを処理する計算機の能力が飛躍的に向上した。
• データ処理技術の向上：AI
  データ解析や学習を行うためのアルゴリズムや深層学習などの技術が進歩した。
• 大衆化
  ChatGPTやSiriなど、誰もが簡単にAIを利用できるようになり、さまざまな場面でデータサイエンスの活用が求められるようになった。

Q具体的にどんなことを学ぶのですか？

Aデータサイエンスでは、3つの力が必要とされています。

• データサイエンス力
  「データサイエンス力」は、確率論、統計学、機械学習、AI などを用いて現実のデータを分析し背後にある法則やルールを見出す能力です。
• データエンジニアリング力
  「データエンジニアリング力」は、プログラミング、計算機工学、アルゴリズム、情報理論、信号処理、情報通信などを用いて、データサイエンスの基盤となるデータを収集、蓄積、処理、解析、利用する能力です。
• データ展開力
  「データサイエンス展開力」は地球環境、気象、植生、医療、看護、感性、デザインなど、様々な現実の問題の解決にデータサイエンスを応用し、新しい展開やビジネスにつなげる能力です。

千葉大学の「情報・データサイエンス学部」の特長は「データサイエンスを社会課題に展開する応用力」と「データサイエンス技術の高度化を目指す情報工学」の両面を学ぶことができる点にあります。 高度な情報工学技術を身につけて課題解決に取り組む「SEEDS志向」の人は3年進級時に「情報工学コース」を、データサイエンスを使ってさまざまな社会課題に取り組みたいという「NEEDS志向」の人は「データサイエンスコース」を選ぶと良いでしょう。