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标题：データサイエンス・プロセスから見るデータサイエンス・カリキュラム
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作者：山本章博
期刊名称：情報知識学会誌
印刷版ISSN：0917-1436
电子版ISSN：1881-7661
出版年度：2021
卷号：31
期号：4
页码：452-461
DOI：10.2964/jsik_2021_058
语种：Japanese
出版社：Japan Society of Information and Knowledge
摘要：「AI戦略2019」においては，文理を問わず全ての大学生・高専生に対して初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得することが掲げられた.大規模かつ多様な学生に対する教育課程を設計するには，モデルとなるカリキュラムだけなく，一段高い視点からの教育課程の設計が必要となる.そこで本稿ではデータサイエンス・プロセスに着目する.データサイエンス・プロセスを提示することにより，教育者も学習者もデータサイエンスの基盤となる学術の構成に依存せず，データサイエンスの目的を明確にして学修すべき内容を設計することが可能となる.特に「データ解析と推論」に対して「データの取得・管理・加工」が比肩して重要であることも理解可能となる.最後に，データサイエンス・プロセスとソフトウェア開発モデルを比較し，新しいデータサイエンス・プロセスの可能性にも触れる.
其他摘要：The "AI Strategy 2019" calls for all university and technical college students, regardless of their faculties or departments, to learn mathematics, data science, and AI at an elementary level. In order to design an educational program for such students of large masses and diversity, it is necessary to design not only model curricula, but also educational programs from a higher perspective. In this paper, we focus on data science processes. By presenting one data science process, both educators and learners can design the content to be learned by clarifying the purpose of data science, rather than relying on the structure of the academic discipline that forms the basis of data science. In particular, it is possible to understand that "data acquisition, management, and processing" is as important as "data analysis and inference". Finally, we compare data science processes with software development models, and discuss the possibility of a new data science process.
关键词：データサイエンス;モデルカリキュラム;データサイエンス・プロセス;アジャイル;データ管理
其他关键词：Data Science;Model Curricula;Data Science Process;Agile;Data Management