일본공업대학에서는 2022년 4월 선진공학부에 '데이터 사이언스학과'를 신설한다.지금까지도 학부·학과 횡단에서 '데이터 과학과 AI 입문'의 필수화를 결정하는 등 데이터 과학을 배우는 환경 정비를 진행해 왔다.신설되는 데이터 사인엔스 학과에서는 수리 통계나 프로그래밍 등의 기초 기술로부터 Society 5.0 초스마트 사회를 지원하는 AI, IoT 등의 최첨단 기술을 배우고, 실천적인 연습으로 시스템 구축력과 데이터 분석력을 닦는다. 일로 「사회과제의 해결이나 새로운 가치를 창출할 수 있는 인재의 양성」을 목표로 한다.
데이터 과학자로서 "보는 눈"을 기른다.
많은 대학에서도 데이터 과학을 씌운 학부 학과의 신설이 잇따르고 있지만, 일본 공업 대학의 「데이터 과학 학과」가 특히 힘을 쏟는 것은, 데이터의 수집, 전처리를 실시하는 상류 공정으로부터 하류 공정 까지 다룰 수 있는 데이터 과학자를 육성하는 점에 있다.즉 정보공학+데이터 과학으로 현장에서 요구되는 데이터 과학 기술을 가진 인재를 육성한다.
그러나 데이터 사이언스에서 이 상류 공정까지 배우는 장은 그다지 많지는 않다.그럼, 일본 공업 대학에서는, 왜 그것을 하는 것일까?
예를 들어, 많은 것을 차지하는 데이터 중 일부, 그것과 벗어나 버리는 데이터가 있었을 때, 그것이 의미있는 정보를 제공해 주는지, 아니면 단순히 무언가의 에러로 나온 잡음적인 뭔가를 판단하고, 그 데이터를 폐기 선택하는 힘이 데이터 과학에는 중요하기 때문이다.
게다가 한 데이터를 A와 B의 XNUMX개의 지표로 데이터를 보았을 때에는, 통계학상 벗어나고 있다고 생각되는 점도, 다른 C라고 하는 다른 지표를 더하는 것으로, 실은 다른 분포 에 있다고 하는 일도 있다.이러한 지표를 가할 수 있는 힘이 있으면, 거기에서 새로운 지견의 발견이나 혁신으로 연결된다.
선진공학부 정보 미디어공학과의 츠지무라 야스히로 교수는 “데이터 과학에 필요한 것은 기본적으로는 통계학을 중심으로 하는 수학적인 힘과 데이터를 '보는 눈'이다”라고 말한다.지금 한 데이터에서 다른 시점에서 사물을 보고 새로운 정보를 꺼내가는 데이터를 '보는 눈'이 매우 중요하고 쉽게 할 수 있는 습득할 수 있는 것은 아니지만 호기심을 가지고 분석 결과를 비판적 한 관점에서 바라보고, 스스로 조사, 확인한다는 과정을 쌓아가는 것이 '보는 눈'을 기르고 교육으로서도 중요하다고 말한다.
물론, 가공된 상태의 데이터로부터도 얻을 수 있는 정보는 많이 있지만, 그러면, 스스로 새로운 지견을 발견할 기회는 손상될 수 있다.
미국의 글로벌 기업이 AI 플랫폼 시장의 대부분을 차지하고 있는 가운데, 비즈니스 모델 자체는 그다지 눈에 띄지 않더라도, 그 대상을 확대하거나, 규모를 확대하거나, 더욱 복잡화하는 등 다차원 분석 해서 가치를 낼 수 있는 것이 앞으로는 중요하고 기업 요구도 높다.
다양한 방법을 사용하여 정보를 잡아 새로운 기회를 창출해 나가는 것이 데이터 과학자에게 요구되고 있다.
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