Overview

各プログラムの特徴

• 学士教育

  Undergraduate Education

  

  データサイエンス・リテラシープログラムとデータサイエンス応用基礎プログラムを実施しています。

  データサイエンス・リテラシープログラムは、実践力重視のカリキュラム、教育効果測定結果を反映した教材設計、様々な学問分野でのデータ活用事例等、MDAを学ぶ動機を高めつつ、専門性と学際性を担保したプログラムとなっています。

  データサイエンス応用基礎プログラムは、リテラシープログラムの知識をベースに、数理AI・データサイエンス・AIに関する基本的概念と手法、応用例を学び、さらに演習やプロジェクト型学習（Project-Based Learning）を通して実践的スキルを習得することを目的としたプログラムです。データから意味を抽出して有効に活用する能力や、データサイエンス・AIを活用して課題解決につなげる能力を身に付けることを目的とします。

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• 大学院教育

  Graduate Education

  

  システム・情報・社会を横断的に捉え、グローバルな俯瞰力とローカルな実践力を併せ持ち、社会との対話を通して、現実世界の複雑で困難な問題にデータに基づく解決策で挑み、社会を変革できる卓越した能力を備えたイノベーターの育成を目指し、博士後期課程に「データサイエンス・エキスパート・プログラム(DSEP)/データサイエンス・エキスパート・プログラム・プラス(DSEP+)」を設けています。

  DSEP / DSEP+は、システム情報工学研究群の各学位プログラムにおける専門的教育を基礎として、国内外の研究機関・企業・自治体等とデータ共有・連携・共創をしながら学際的融合研究による研究活動および論文執筆を後押しし、専門的な分析力と問題解決策を提言できる実践力を兼ね備えた博士人材の育成を目的として、一定の修了要件を満たしている学生に対して修了認定証を交付するプログラムです。

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• データサイエンス・ケースバンク

  Data Science Casebank

  

  いつでも、どこでも、だれにでも起こりうる課題、それが社会の課題です。
  データサイエンス・ケースバンクは、課題に対して一つの答え提供するのではなく、課題に応じて答えに至る複数の道筋を示します。

  筑波大学の学生と研究者がデータサイエンスに基づき探索した課題の解き方を提案しています。
  解決に至った方法もあれば、行き止まりだった方法もあります。
  試行錯誤のプロセスも含めて、未知に挑戦する私たちの成果をここに共有します。

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• 学外連携

  External Collaboration

  

  MDA教育推進のために、企業、行政・研究・教育機関などと様々な連携活動を行っています。主要な連携活動は、業界研究セミナー、企業アンケート、マッチングセミナー、MDA人材育成戦略パートナーシップ協定です。

  「データを活かして自分の組織の課題解決やDXを進めたいけど人材が不足、余裕がない、きっかけがない」とお感じの皆さん、筑波大学データサイエンス・エクスパート・プログラムに参加して一緒に組織を社会を変えてみませんか。

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