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2016年3月18日
3月7日に開催した、データサイエンティスト育成ネットワークの形成 最終年度報告シンポジウムの講演資料を公開いたします。最終年度報告シンポジウム特設サイトの「講演プログラム」タブから、ご覧ください。
            
2016年2月14日
理数系教員授業力向上研修(鹿児島)~データサイエンス力・統計的問題解決力の育成と高大連携・大学入試の一体的改革~が開催されます。この研修会では、データサイエンス・統計教育拡充に際し、高大連携・大学入試等の一体的改革の動向を踏まえ、日本において産官学連携で進めるデータサイエンス・問題解決型統計の数学・情報・言語教育・総合学習のあり方を考えていきます。
日時:2016年2月21日(日) 12:30~16:30
            
2016年2月14日
統計教育大学間連携ネットワーク(JINSE) 海外アドバイザリー円卓会議~活動成果とグローバル連携に向けて~が開催されます。この会議は、第12回統計教育方法論ワークショップ初日終了後に同会場で引き続き開催されます。竹村教授がスピーカーとして参加いたします。
日時:2016年3月4日(金) 16:30~18:30
            
2016年2月14日
第10回日本統計学会春季集会「会長招待特別セッション:ビッグデータとデータサイエンス人材育成」が開催されます。樋口所長が登壇いたします。
日時:2016年3月5日(土) [午前の部]9:40~11:40
            
2016年2月14日
第5回科学技術教育フォーラム 科学技術立国を支える問題解決教育-産官学共創のアクティブ・ラーニング-が開催されます。
日時:2016年3月21日(月) 13:00~17:30
            
2016年2月10日
「データサイエンティスト育成ネットワークの形成」最終年度報告シンポジウムを開催いたします。「ビッグデータを利活用しイノベーションを促進する人材を育成するネットワークの形成」を目標に事業を推進してきた、約3年間に及ぶ活動成果を報告いたします。
日時:2016年3月7日(月) 13:00~(受付開始12:30)
            
2016年1月7日
データの持つ力を解き放とう!本事業では、データ分析ハッカソンを開催いたします。参加学生募集中です。
参加学生募集締切:2016年1月31日(日)
            
2016年1月6日
情報処理学会ソフトウエアジャパン2016 「人工知能が2020年を変える」の中で「ビッグデータ活用実務フォーラム」が企画されています。
「ビッグデータ:機械学習とデータマイニングの最前線~500+100人大集会:そのツールと応用~」と題し、機械学習およびデータマイニングツールであるR、Python、Sparkなどの紹介と最新動向についてご紹介し、ビジネスおよびアカデミアでの機械学習およびデータマイニングツールの利活用促進と情報共有を行います。
日時:2016年2月4日(木) 9:30-12:00

2015年12月21日
ビッグデータやデータサイエンスに関わる学生/研究者、企業の異分野異業種交流会を共同主催します。学生・教職員は、参加費無料(情報交換会のみ有料)です。
日時:2016年1月31日(日) 13:00~(受付開始12:30)

2015年12月15日
総務省統計局・統計研修所及び独立行政法人統計センターによる、統計データや統計APIを活用したアイデアを募集するコンテスト「STAT DASHグランプリ2016」が開催されます。
募集期間:2015年12月15日(火)~2016年2月17日(水)(提出必着)

2015年12月15日
情報処理学会ソフトウエアジャパン2016 「人工知能が2020年を変える」が開催されます。
日時:2016年2月4日(木) 9:30-18:45 [18:50-20:25 情報交換会]

2015年12月15日
IoT推進ラボによる第1回ビッグデータ分析コンテスト(Big Data Analysis Contest)が開催されます。
募集期間:2015年12月15日(火)~2016年1月15日(金)

2015年12月14日
ビッグデータの利活用に係る専門人材育成に向けた産学官懇談会より、報告書「ビッグデータの利活用のための専門人材育成について」が公開されています。

2015年12月14日
第4回データビジネス創造コンテストの募集が始まっています。今回のテーマは「データと想像力で、子育てに笑顔を」です。
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Enlightening & Networking

社会が要請する規模の人材を、一つのプロジェクトや研究機関だけで輩出することはできません。そこで必要なのは、人材育成をスケールする仕組みです。

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Internship

データサイエンティストには現場力が重要です。各企業・研究機関で実際のデータに触れることのできる人材ローテーションを積極的に行う必要があります。

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Best Practice

データサイエンティストがどのように育成され、どのように活用されているか、各企業や研究機関等へ人材育成に関するベスト・プラクティスの調査をおこなっています。

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Training Materials

データサイエンティスト育成のための教材や講座には様々なタイプがあります。本事業では、統計数理研究所の人的リソースを最大限に活用した教材を開発しました。

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Global Networking

人材育成が持続的に行われるよう、産業界と連携しながら経済的に成り立つ仕組みを模索し ます。同時に、海外機関とも連携し、データサイエンティストの標準化を検討します。

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