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データサイエンス

データサイエンスとは？

データサイエンスとは、現代社会にあふれるデータを科学的に読み解き、有用な価値を見いだす学問分野のこと。ここでいう「データ」とは、インターネットに接続された情報機器や情報システムによって生産された情報だけでなく、街角の監視カメラや自動車のドライブレコーダーから収集した画像、スマホで計測した生体情報など、あらゆるデータを指す。

データサイエンス

データサイエンスは、数学、統計学、情報学、コンピュータサイエンスなど幅広い学問領域が基盤となっている。これらの専門知識を駆使して、データを収集、整理、分析、モデル化、可視化、評価する手法を身に付けて、さまざまな社会課題を解決することが、データサイエンスの目的といえるだろう。

 

データサイエンスという用語は、決して新しいものではない。単語自体は、統計の別名として 60 年代に登場し、90 年代後半からコンピュータサイエンスの専門家がデータを扱う手法のひとつとして正式に使い始めた。そして、2010年代、「ビッグデータの時代」に突入し、データサイエンスという単語が一般的に使われるようになった。

近年は、AI（人工知能）のパターン認識、画像認識、音声認識などを用いたさまざまな情報処理が、データサイエンスであると位置付けられることも多い。機械学習やディープラーニング（深層学習）の知識もデータサイエンスを学ぶうえで欠かせないものといえる。

データサイエンスで何ができる？

データサイエンスが果たす役割は、膨大なデータから社会やビジネスの課題解決につながる「価値」を見いだすこと。インターネットや情報システムなどを用いるIT分野に特化した課題解決の手法と思われがちだが、近年は医療用の検査、気象予測、物価予測、物流の効率化など、幅広い分野で応用されている。

データサイエンスの活用分野

例えば、運送会社が宅配便を10カ所に届ける際に、どのようなルートを使えば最も効率的かを地図データから割り出すのもデータサイエンス。特定のがんの治療薬として役立つタンパク質を膨大なヒトのタンパク質データベースから探し出すのもデータサイエンスなのだ。

データサイエンスを学ぶ

データサイエンスはどの学部・学科で学べるの？

データサイエンスを専門的に学ぶには、理工系大学の「情報」系学部・学科を選ぶのが一般的だ。最近は、「AI」や「データサイエンス」を冠した学部・学科もあるので、こちらも候補になるだろう。

データサイエンスを学べる学部

また、学びたい学問分野を軸として、その手段としてデータサイエンスを学ぶルートもある。最近は、生物学系、医学系、薬学系、経済学系、社会学系（地域創生など）、デザイン系の学部・学科でもAI・データサイエンスを応用する学びに挑戦できる専攻・コースが探せるので、進学先を細かく調べる努力が必要だ。

データサイエンスについてもっと知りたい方は

データサイエンスに関する質問、AI・データサイエンスに関する素朴な疑問、大学選びのお悩み、将来の仕事のことなど、気軽にご質問ください。X（旧Twitter）または匿名の質問箱にて受け付けています。

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