TOPICS

社会で生きる「データ分析スキル」を学び、地域で生かし、未来を動かしていく。

私たち北陸大学は、基礎的な
データ分析の知識を学びながら、
社会の現場で生きるデータを
分析することで、
「データリテラシーを備えた人材」を
育成しています。

北陸大学は、データ分析を地域や職場で活かすことができる人材を育成する「データサイエンス・AI教育プログラム」を2022年４月から開始しました。プログラム対象科目の授業設計や教材提供、ツール利用、講師派遣について、ビジュアル分析プラットフォーム「Tableau」を提供するTableau（本社；米国シアトル、プレジデント兼CEO：マーク・ネルソン）とデータサイエンスソフト「Exploratory」を提供するExploratory, Inc.（本社；アメリカ合衆国カリフォルニア州、CEO：西田勘一郎）と連携し、大量のデータから意味や価値を見いだす「データリテラシー」の向上を目指します。Tableau及びExploratoryと連携した教育プログラムの実施は、中部地方の大学では初めてです。
21世紀を生きる私たちは、モノのインターネット（Internet of Things: IoT）からあふれる圧倒的な情報の洪水から、分析を通じてビッグデータを理解し活用する能力、情報の解釈と意味を見いだすことを可能にする「データリテラシー」を身につけることが求められています。北陸大学データサイエンス・AI教育プログラムでは、正確な予測を導き、相互に繋がり合う関係性を見いだすため、全学部1年次必修の情報リテラシー科目でTableau Desktopを用いた演習を実施するとともに、経済経営学部の統計学入門科目においてはExploratoryを活用した分析を行います。また実データを用いた実践的な教育のため、株式会社太陽アソシエイツ（石川県金沢市）から分析課題で用いる店舗の販売データを提供いただき、データ分析支援企業のヴェルク株式会社（東京都千代田区、代表取締役:田向祐介）から分析結果の報告方法について指導いただきます。

Point
ポイント

  • 全学部の1年生が必修の「情報リテラシー科目」で、
    Tableauを用いたデータのビジュアル分析を学びます。
  • 経済経営学部の全2年生はExploratoryを用いて
    データの記述統計から機械学習までの分析を学びます。
  • 薬学部、医療保健学部、国際コミュニケーション学部の統計学入門科目では
    EZR※ やHAD※ などのツールを用いた分析を学びます。
  • 情報リテラシー科目と統計学入門科目の
    両方を修得した学生には修了証を発行します。

※統計分析ソフトウェア

Cooperation
連携

データ分析ソフト企業2社と連携し、
共同開発したデータサイエンス・
AI教育プログラム

Tableau（Salesforceグループ）

Tableauはお客様がデータを見て理解できるように支援します。Tableauは、強力なAI、データ管理、コラボレーションを備えたビジュアル分析を提供します。Tableauの高度な分析は、個人からあらゆる規模の組織に至るまで世界中のお客様に利用されており、影響力のあるデータドリブンな意思決定をサポートしています。い視野で地域・国・世界の諸課題を見つめ、解決に取り組みます。

Exploratory

データへのアクセス、データの加工、データの可視化、統計や機械学習のアルゴリズムを使ったデータの分析、そして分析から得られたインサイトのコミュニケーション、というデータサイエンスにおける5つの重要なタスクをシンプルでモダンなUIを通して簡単に行えるExploratoryというツールの開発を行っています。また、データサイエンスの知識とスキルを普及するために、データサイエンス・ブートキャンプなどを通した教育活動も行っています。

Program
プログラム

情報リテラシー

全学部

従来の内容に加えて新たにデータサイエンスセクションを設け、授業内でTableauを用いた分析コンテストを実施します。

統計学Ⅰ、 Ⅱ

経済経営学部

Exploratoryを用いて可視化から推測統計、多変量解析、そして決定木やランダムフォレストなどの機械学習までを学びます。

情報処理応用

国際コミュニケーション学部心理社会学科

統計分析ツールのHADを用いて、基本的な統計解析から心理学でよく用いられる多変量解析を学びます。

◎情報リテラシー科目
学部学科 科目名 区分 配当年次 単位数 開講年度
薬学部 情報リテラシー 必修 1 1.5 2022
経済経営学部 情報リテラシー 必修 1 2
医療保健学部 情報リテラシー 必修 1 1
国際コミュニケーション学部 情報リテラシー 必修 1 2
心理社会学科 情報処理入門 必修 1 1
◎統計学入門科目
学部学科 科目名 区分 配当年次
薬学部 臨床統計学 必修 　 1.5 2024
経済経営学部 統計学Ⅰ 指定 　 2 2023
医療保健学部 データサイエンス 選択 　 1 2022
国際コミュニケーション学部 データ解析 選択 　 2 2023
心理社会学科 情報処理応用 選択 　 1 2022

Teacher
教員紹介

Shintaro Tajiri
田尻 慎太郎 教授
専門分野
経済政策、教育経済学、IR、データ分析
北陸大学学長補佐(情報・IR担当)として、オンライン授業対応や北陸大学分権型教学IRシステムを構築し、教育データを活用した因果推論の研究に取り組んでいる。主な研究テーマはIR、公共政策、学習環境デザイン、大学情報システム等である。日本IR協会監修『大学IR標準ガイドブック—インスティテューショナル・リサーチのノウハウと実践(インプレスR&D, 2022年5月刊行)』の執筆に参加。

楽しくデータに触れて分析できる。TableauとExploratoryは新しい発想で開発された次世代型の分析ツールです。1年生から数万行に及ぶデータを扱い、そこからインサイトを発見する力を身につけます。2年生では従来の統計学に加えて最新の機械学習を学び、卒業後に所属する組織のデータ活用をリードする人材に育ってもらうことを目標にしています。

YUKI FUJIMOTO
藤本 雄紀 講師
専門分野
ビッグデータ解析、テキストマイニング
データマイニング、機械学習、IoT等を中心とした情報学を専門とし研究を進める。これまで、Webシステムの開発を中心としながら、アプリ開発の受託実績あり。2020年4月より自由にものづくりができる「北陸大学ものづくりLab」を立ち上げ、学生向け勉強会の開催や地域の企業と連携したプロジェクト運営等に取り組む。

データサイエンスやAIは単なる道具に過ぎません。その道具を使って何の問題をどのように解決するかを考えることが重要です。北陸大学では理論の説明やツールの使い方を学ぶに留まらず、様々な企業や自治体と連携して地域課題を解決する実践的な場を用意しています。学んだ知識を活かし、新たな価値を生み出せる人材となるよう、我々教員は全力でサポートします。