ご 挨 拶
前世紀末からスタートした情報技術は、近年の人工知能／機械学習と結びつき、あらゆるところからデータを収集して人々の暮らしや経済の仕組みを大きく発展させようとしています。
大学は、産業活動とはほぼ独立して活動を続けてきました。しかしながら、新たな社会の発展に貢献するために、両者は協働する必要があります。産業はデータサイエンスをビジネスに応用するために、大学はビジネスから得られるデータから新たな方法を創出するために、両者の連携は今後の日本社会に必要不可欠であると確信しています。
東北大学データサイエンスカレッジは、社会のさまざまなビッグデータをビジネス活動に活かすデータサイエンティストを養成することによって、永く不況下にある日本の社会に新たなデータサイエンス産業を興し、未来の発展に貢献したいと考えています。
東北大学データサイエンスカレッジ
校長松 田 安 昌
（東北大学大学院経済学研究科 教授）
コース紹介
東北大学データサイエンスカレッジは
以下の３つのコースにて構成されています。
東北大学データサイエンスカレッジの
３つのコース
受講目的に応じてどのコースでも受講可能です
学習環境を
提供します 東北大学の教員が
直接指導します 原則オンライン
にて
実施します
オンデマンド
コース
データサイエンスの基礎知識・専門知識を習得できる選択履修制のオンデマンド講座
実践トレーニング
コース
PBL型実習によりデータ分析&課題発見・解決の実践的スキルを磨く完全オンライン講座
個別プロジェクト支援
コース
東北大学データサイエンスカレッジの講師が企業内の個別プロジェクトに参画して伴走支援･実践指導
講師紹介
受講生の声
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課題に対するアプローチの幅が格段に広がりました！
勘や経験に頼る意思決定やプロダクトアウト型ビジネスでは、外部環境の変化に適応し事業を拡大していくのは難しく、当行においても機械学習など最新の分析手法を正しく理解したうえで、データドリブンでビジネスを考えられる専門人材の育成が喫緊の課題となっていました。そこで連携協力協定を結んでいる東北大学にご相談したところ、本プログラムを開講する構想を伺い、共同研究の形で受講するに至りました。
本プログラムでは、分析手法の理解に加え、データからどのような課題が読み取れるかディスカッションすることに力を入れており、ビジネス目線で役立つ内容になっていると思います。
本プログラムを通じて、基本的な分析は自分で行えるようになり、また課題に対するアプローチの幅が格段に広がりました。今後はデータ活用の専門人材として活躍できるよう、継続してデータサイエンススキルの向上に努めていきます。
七十七銀行
瀬川 様、田中 様、浅野様 -
実習後のディスカッションで理解が深まり、実務での活用に自信がつきました！
当社においてもデータ分析によるお客さまニーズの深掘り、電力設備のスマート保安等、データサイエンスのニーズが高まっていますが、データは、お客さまの個人情報や設備の機密情報等を含んでおり、さらには、さまざまな視点からの迅速な分析・対応が必要となっていることから、自社内でのデータサイエンティスト育成を目的に本講義を受講しました。
本講義では、機械学習手法の理論を基礎から学ぶことができるとともに、理論のプログラム(Python)への反映方法について、事例をもとにしたプログラミング実習を通じて実践的な活用方法を学習することができました。また、得られた結果の解釈がポイントとなりますが、実習後のディスカッションで理解を深めることができ、実務での活用への自信となりました。
さまざまなデータを保有する当社グループにとって、本講義で得られた機械学習による分析技術は、今後の事業革新に向けて、大いに貢献できるものと考えています。本講義で得られた成果については、今後当社グループ内で積極的に活用していきます。
東北電力株式会社 研究開発センター
中嶋 様、内山 様