若者よ、「データサイエンティスト」になろう！世の中が君を欲している。
2018年12月22日
02:50
|
ネットビジネス
今日は
「データサイエンス実践セミナー」。
今、日本の大学で
「データサイエンス学部」が存在するのは 2つだけ。
国立滋賀大学と
横浜市立大学だけです。
そして、国内で一番最初に
「データサイエンス学部」が出来たのは滋賀大学です。(2017年)
そこで学部長を務める、竹村彰通教授のご講演を聞きました。
僕が
今、20歳代だったら、
たぶん「データサイエンティスト」という「仕事」を志向し、なっていったことでしょう。
世間的に、世界的に
とても求められている仕事なのに、
今、わが国には、「データサイエンティスト」というスペシャリストはあまりに不足しており、
それゆえ、IT分野において、
日本は今や、アメリカ、中国に大きく負け越し、大きな後れを取ってしまっています。
しかし、
今日、竹村先生の話しを聞いて、
今の日本の 2Way 方式にも大きな問題があると思いました。
いわゆる
「文系」、「理系」という「2Way」です。
これは日本独自の言い回しですが、
「データサイエンティスト」において
重要な要素は
「数学」であり、「統計学」であり、
「エンジニア的要素」であり、
「マーケティングノウハウ」であり、
「ビジネスセンス」なのです。
つまり
「データサイエンティスト」には
「理系的要素」はもちろん
「文系的要素」の両面が求められるのです。
なので
今のように「2Way 方式」で
人材を分けてしまっている間は、
この国ではこの「データサイエンティスト人材」は
なかなか育ちにくい、ということになります。
未来のイノベーションには
この 3要素が必要不可欠だと思う。
(1) (データが集まる) プラットフォーム
(2) (プラットフォームに蓄積される) ビッグデータ
(3) (ビッグデータを戦略活用できる) 戦略的データサイエンティスト
そして、この 3要素については
国が主導で (国策として) 責任を果たすべきであり、
場合によっては
3つとも
「国営企業」であって良いと思う。
今でも遅い話しでなく、
それほどまでに、「この国の未来」のために「重要な基礎」なのです。
そして
同様に大事なことは
3つめの「人材づくり」の面です。
前述の通り、
日本の大学で
「データサイエンス学部」が存在するのは
国立滋賀大学と
横浜市立大学だけですが、
国内の総合大学であれば、
そこには必ず
「データサイエンス学部」が用意されてて、僕は然るべきだと思う。
仮に
1大学から 年間 100人の「データサイエンティスト」人材が、
全国 100の大学から企業に輩出されるならば、
毎年 10,000人のAI専門人材を増やせることになります。
そう、つまるところ、こういうことなのだ。
若者よ、
「データサイエンティスト」になろう！
そしたら、この先長く、良い仕事ができ、
良いサラリーをもらえることにも通じます。
「データサイエンス」について
もっと勉強されたいなら
竹村先生が上梓された、
「データサイエンス入門 (岩波新書)」を
ぜひお読みください。
「データサイエンス実践セミナー」。
今、日本の大学で
「データサイエンス学部」が存在するのは 2つだけ。
国立滋賀大学と
横浜市立大学だけです。
そして、国内で一番最初に
「データサイエンス学部」が出来たのは滋賀大学です。(2017年)
そこで学部長を務める、竹村彰通教授のご講演を聞きました。
僕が
今、20歳代だったら、
たぶん「データサイエンティスト」という「仕事」を志向し、なっていったことでしょう。
世間的に、世界的に
とても求められている仕事なのに、
今、わが国には、「データサイエンティスト」というスペシャリストはあまりに不足しており、
それゆえ、IT分野において、
日本は今や、アメリカ、中国に大きく負け越し、大きな後れを取ってしまっています。
しかし、
今日、竹村先生の話しを聞いて、
今の日本の 2Way 方式にも大きな問題があると思いました。
いわゆる
「文系」、「理系」という「2Way」です。
これは日本独自の言い回しですが、
「データサイエンティスト」において
重要な要素は
「数学」であり、「統計学」であり、
「エンジニア的要素」であり、
「マーケティングノウハウ」であり、
「ビジネスセンス」なのです。
つまり
「データサイエンティスト」には
「理系的要素」はもちろん
「文系的要素」の両面が求められるのです。
なので
今のように「2Way 方式」で
人材を分けてしまっている間は、
この国ではこの「データサイエンティスト人材」は
なかなか育ちにくい、ということになります。
未来のイノベーションには
この 3要素が必要不可欠だと思う。
(1) (データが集まる) プラットフォーム
(2) (プラットフォームに蓄積される) ビッグデータ
(3) (ビッグデータを戦略活用できる) 戦略的データサイエンティスト
そして、この 3要素については
国が主導で (国策として) 責任を果たすべきであり、
場合によっては
3つとも
「国営企業」であって良いと思う。
今でも遅い話しでなく、
それほどまでに、「この国の未来」のために「重要な基礎」なのです。
そして
同様に大事なことは
3つめの「人材づくり」の面です。
前述の通り、
日本の大学で
「データサイエンス学部」が存在するのは
国立滋賀大学と
横浜市立大学だけですが、
国内の総合大学であれば、
そこには必ず
「データサイエンス学部」が用意されてて、僕は然るべきだと思う。
仮に
1大学から 年間 100人の「データサイエンティスト」人材が、
全国 100の大学から企業に輩出されるならば、
毎年 10,000人のAI専門人材を増やせることになります。
そう、つまるところ、こういうことなのだ。
若者よ、
「データサイエンティスト」になろう！
そしたら、この先長く、良い仕事ができ、
良いサラリーをもらえることにも通じます。
「データサイエンス」について
もっと勉強されたいなら
竹村先生が上梓された、
「データサイエンス入門 (岩波新書)」を
ぜひお読みください。
