滋賀大学データサイエンス学部(2017) 横浜市立大学データサイエンス学部(2018) 武蔵野大学データサイエンス学部(2019) 長崎大学情報データ科学部(2020) 立正大学データサイエンス学部(2021) ※()内は設立年度 ただ、個々の大学で公開されているシラバスやカリキュラムを調べてみても、「データエンジニアリング」で独立したような講義はほぼ見つかりません。全体の講義内容を詳しく見ても、データエンジニアリングとして取り扱われるものは先ほどと同様にコンピュータの仕組みとプログラミングの基礎が中心であることが多く、一部でデータベースについて取り上げられているくらいです。 なぜデータエンジニアリング教育が難しいのか このような現状になっている背景を考えてみましょう。それは、データエンジニアリング教育が難しいことにあり、具体的には3つの要因があると考えます。 時間的余裕がない まず、そ
![データ活用の基盤を築くデータエンジニアの育成に向けて:大学におけるデータエンジニアリング教育の観点から | gihyo.jp](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/79b957fbf76af36f2519fc51e5e3ce09b42e060e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fgihyo.jp%2Fassets%2Fimages%2FICON%2F2024%2F2206_pN05.png)