新潟県立大学 データサイエンス教育センター

わたしたちが目指す教育

これからの社会経済の変化を見据えた新たな時代におけるリテラシー教育として、
数理・データサイエンス・AIへの関心を育み、数理・データサイエンス・AIの適切な理解とスキルを学ぶ教育

データサイエンスやAIが必要とされる社会的背景、その利活用の現状や技術、
データサイエンス・AIがもたらす社会問題と倫理について理解するとともに、データ分析のための具体的な手法を身に付ける教育

センター概要

文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」リテラシーレベル認定(2022年8月)を受け、データサイエンス教育の充実・強化を図るべくデータサイエンス教育センターを設置

データサイエンス教育センターが、UNP DSリテラシー教育プログラムの学習目標の設定、教育課程の編成、教育の実施とそのために必要なコーディネートを行うとともに、教育成果の把握と自己点検・評価等を担当

また、本学が主催している企業の実務家の方が参加される「データサイエンス研究会」、文部科学省大学改革推進等補助金による「食品の高付加価値化・消費者行動分析の掛け合わせによる高度人材育成プログラム」とも連携し、実務家からの教育に関する意見を外部の声として取り入れ、教育プログラムを運営

実施体制

センター長と運営委員会による運営
センター長: 秋山太郎　国際経済学部　教授
運営委員会: 学内各部局から選任された運営委員で構成

全学的な教育プログラム

UNP DSリテラシー教育プログラム(リテラシーレベル認定)の修了要件は、次の条件を満たすこと

(1) 必修：「統計分析入門」（2単位）
(2) 選択必修
国際経済学部： 「データサイエンスの基礎」（2単位）、「データサイエンスリテラシー」（2単位）から2単位以上を履修
国際地域学部・人間生活学部： 「情報システムと倫理」（2単位）、「データサイエンスリテラシー」（2単位）から2単位以上を履修

プログラム詳細は以下のガイドパンフレットをご覧ください

新潟県立大学データサイエンス教育ガイド

各科目の内容

UNP DSリテラシー教育プログラムは、文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」の認定を受け、審査項目に対応した学修内容が盛り込まれています

また、UNP DSリテラシー教育プログラムの前提となる科目として、「情報リテラシー」(1年次前期 2単位)も各学部で開講され、ほぼ全ての新入生が受講しています

UNP DSリテラシー教育プログラム科目の詳しい内容・授業方法は以下のシラバスを参照

1年次後期 2単位統計分析入門

講義は「記述統計」「集計」「推測統計」の順に展開する。記述統計では、位置・散らばりに関する記述統計量の定義と性質を理解し、データの特徴を把握するという記述統計の目的を理解してもらう

次いで共分散・相関係数をはじめとする多変量統計指標について理解する。そして大量のデータをExcelを使って見通し良く集計するための技術について説明する

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1年次後期 2単位情報システムと倫理

講義では、情報関係技術者に必要なコモンセンスとして、パソコンと周辺機器、電気工学、ネットワークシステム等の基礎について理解してもらう

さらに情報倫理、情報化社会、個人情報と知的所有権、情報セキュリティについて学んだ後、情報倫理の問題についての実際の事例を理解してもらう

本講義では、情報機器を快適かつ効果的に活用できるようになることを目標とします

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1年次後期 2単位データサイエンスリテラシー

これからの社会において必要不可欠となるデータサイエンスの基礎を学ぶことを目的とする

データサイエンスやAIが必要とされる社会的背景、データの種類、収集と蓄積、データ利活用の目的（記述・予測・分類・因果識別）とそのための手法の概観、データサイエンス・AIがもたらす社会問題と倫理、様々な現場におけるデータ利活用の実際について講義するとともに、データ分析のための具体的な基本手法（データハンドリング、データ記述と視覚化、回帰分析、教師あり機械学習）について、実データを含めた演習を交えつつ、講義を行う

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2年次前期 2単位データサイエンスの基礎

データサイエンスは、最近のビックデータ解析、AI(人工知能)の応用が様々な分野で脚光を浴びるようになり、誕生した新しい学問分野である

この講義では、データとは何か、情報とは何か、知能とは何かという基本的考え方とそれらをコンピュータ上でどのように取り扱うのかを主題とする

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産業界と連携した教育プログラム

文部科学省　令和3年度　大学改革推進等補助金（デジタル活用高度専門人材育成事業）
「デジタルと専門分野の掛け合わせによる産業ＤＸをけん引する高度専門人材育成事業」
本学提案の「デジタルと食品の高付加価値化・消費者購買行動分析の掛け合わせによる高度専門人材育成教育プログラム」が採択

雪室で熟成した食材の味はどう変わる？
消費者の嗜好と合っている？
データサイエンスで分析してみる
にいがたBIZ EXPO2022セミナー発表

教育設備

コンピュータ演習室

主に全新入生を対象の「情報リテラシー」科目のために利用、学生の自習にも利用可

  • 講義用に50台のPC, 自習用に20台のPC

計算サーバ演習室

  • 研究用大規模計算サーバ Mac Pro1台(28コア, 384GBメモリ)
  • 学生演習用計算サーバ　Linux10台(6コア, 32GBメモリ)
  • データサーバ48TB
  • 独立したWAN回線(この演習室専用インターネット)
  • 75inch モニター兼電子黒板

データサイエンス・多目的利用室

利用目的

  • データサイエンス講義
  • プログラミング
  • データ分析演習
  • 企業も参加したPBL演習
  • グループワーク型演習
    （2024年4月稼働）

設備機器

  • 10Gbps独自回線
  • GPUサーバ
    機種：NVIDIA DGX Station A100
    OS：Ubuntu Linux
    CPU：64コア
    GPU：4×（NVIDIA A100 80GB GPU）
    総計 320GB GPUメモリ
    システムメモリ：512GB （DDR4）
    ストレージ　　：7.68TB
  • WiFiルータ、WiFiアクセスポイント×2

最大50台のノートPCがリモートデスクトップ(RDP)接続によりGPUサーバを共有利用