データサイエンス教育は今のままで十分なのか？ “現代のリテラシー”としての学びと、定着の課題
性別を問わず世界中のデータサイエンティストをインスパイアかつ教育し、そして現場の女性を支援することを目的として開催された「Women in Data Science(WiDS) TOKYO @ IBM」。ここで横浜市立大学データサイエンス学部の小野氏が登壇。まずは、データサイエンス教育について語ります。 自己紹介 小野陽子氏：横浜市立大学データサイエンス学部の小野と言います。私は@IBMではなく、WiDS TOKYO@Yokohama City Universityのアンバサダーです。今日はデータサイエンスと未来の芽ということで、どんな質問でも投稿してもらえればと思っています。 （スライドを指して）まずは自己紹介ということで、MathematicaのGANを使って作りました。オリジナルからゴッホ風、セザンヌ風としましたが、学生に見せても「ゴッホはなんとなくひまわりの黄色いイメージがあるんだ
新しい医療が社会に届くまで ～データサイエンスが支える健康社会～（学術俯瞰講義）
コーディネータ：松山 裕 ナビゲータ：大庭 幸治 日々、進歩を続ける医療は、人を対象とした研究の成果を通してその技術が確立し、我々のもとへと届けられています。一言で研究と言っても、ゲノム情報を用いた研究から新薬開発のために実施される治験、更には、市販後の最適な治療法の評価、開発時には検出が困難な副作用に関する薬剤疫学研究、医療経済性の評価など、その種類は非常に多様なものです。そのため、医学のみならず、薬学、生物学、工学、経済学、統計学など様々な学問の専門家が関わって実施されています。一方で、全ての研究で共通していることは、それぞれで必要なデータを計画的に収集し、解析し、データに基づいた意思決定を行っているということです。近年、データサイエンスという新しい科学研究の方法論が注目を集めていますが、医療という分野は比較的古くからデータサイエンスを実践してきたとも言えます。本講義シリーズでは、薬や
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