DATA SCIENCE & MATHEMATICS
データサイエンスと数学力
SHOULD "DATA SCIENCE" ONLY HAVE SPECIALISTS?
「データサイエンス」は
専門家がいればいいのか?

近年の社会情勢のなかで「AI・機械学習」「IoT」「FinTech・EdTech」「DX(デジタル・トランスフォーメーション)」などのキーワードが続々と⽣まれました。それらの共通点は「データ」であり、今後はより⼀層データとその利活⽤が注⽬されることでしょう。
しかし、専⾨的なデータサイエンティストが1⼈いればそれで解決するのでしょうか。
顧客⾏動をデータの視点で分析・可視化し、適切なタイミングでサービスや必要な情報を届ける。
顧客⾃⾝も気づいていない欲求までも”⾒える化”し、⼀歩進んだきめ細かいサービスを提供する。
より良い顧客体験を⽣み出すことで満⾜度を⾼め、企業のロイヤルティを向上させる。
…⼀部の⼈たちだけがデータを利活⽤して、これらが本当に実現しますか?
職種や役職を問わずすべての⼈が、データへの理解と知識がないとデータの“声”は必ずどこかで⽌まります。「データサイエンス」はもはや専門知識ではなく、すべてのビジネスパーソンに必要な基礎スキルとなったのです。
GOVERNMENT PROMOTED HUMAN RESOURCE DEVELOPMENT 国は文理を問わずAI人材の育成を推進すると明言
AI戦略、データサイエンス、IoTなどに対応できる人材の需要は高まり、国の「AI戦略2019」(2019年6月策定)では、文理を問わず年間約25万人の数理・データサイエンス・AI人材育成(応用基礎レベル。さらにリテラシーレベルで年間約50万人)を2025年までに実現するよう目標に掲げられています。
DATA SCIENCE REQUIRES MATHEMATICS これからの人材育成の基盤となる学力は「数学」
データサイエンスの戦略・施策(データの把握や分析など)において、実は数学的なリテラシーが必要とされています。しかし、数理・データサイエンス・AIにおける数学の知識と技能をみがく機会はそう多くありません。
そこで私たちは、データサイエンスの基盤となる数学を学び、その理解度・習熟度を測定することで、データサイエンスにおける数学を扱う技術を認定する資格「データサイエンス数学ストラテジスト」制度を⽴ち上げました。
多くのデータサイエンス数学ストラテジストが活躍することで、企業のロイヤルティが向上し、日本社会のつながることでしょう。