北海道大学 数理・データサイエンス教育プログラム
北海道大学 数理・データサイエンス教育プログラム
本プログラムは、データサイエンス教育により築いた【基礎力】をもとに、問題の解決方法を発見するデータサイエンススキルと、専門が異なる者に問題解決方法を提供し協働できる【展開力】を養成します。学部生及び院生向けの「実践教育プログラム」について、概要を示します。
学部生向けの一般教育プログラム、専門教育プログラム及び院生向けの分野横断型専門教育プログラム、DS応用プログラムとは別に独立して開講するプログラムで、卒業論文・修士論文における課題（自由課題）や企業・地方公共団体から提供される課題（企業課題）において、PBL（Project based learning）演習を行います。
自由課題のPBLでは、取り組む学生に対するオーダーメイド型の実践教育を提供します。学生が取り組む研究のテーマの中で、データサイエンスに関する知識やスキルが必要な部分について、データサイエンス指導教員（DS指導教員）が家庭教師のように短期間の個別指導を行うものです。自由課題については指導教員の許可を得ることが必要です。エントリー後、審査を経てDS指導教員のマッチングを行います。
企業課題のPBLでは、企業課題を用いた実践教育を提供します。企業から提供された課題に対し、数人の学生がグループとなり、課題解決に取り組むPBLです。
年に1回（前期）、本プログラム受講の募集を行います。本プログラムの履修を希望する場合、指定する期日までに、所定の方法でMDSセンターに履修エントリーをしてください。
最終レポートをMDSセンターに報告し受理されることが、本プログラムの修了要件となります。
「修了証書」が必要なときは、office@mdsc.hokudai.ac.jp宛にメールで申請してください。修了要件を満たしていることを確認し、「修了証書」を発行します（成績証明書には記載されません）。
募集から最終報告までの流れを自由課題と企業課題それぞれについて図に示しています。
自由課題
5月頃 募集期間
7月頃 教員とのマッチング通知
8月〜12月 プログラム実施期間
3月中旬 報告書提出期間
企業課題
5月頃 募集期間
6月〜7月頃 プログラム実施期間
8月頃 報告書提出期間
【NEW!】
2025年度プログラムの募集を開始しました。
過去の募集通知は下記リンクより閲覧できます。
自由課題
企業課題
物理モデルに対する統計モデル的な考え方を指導していただけたので、
モデルの構築方法のみならずモデルの利用可能性についても考えられた。
次回も参加できるのであれば、より物理モデルを専門とした他学部の先生の指導も受けてみたい。
工学的な分析結果から医療的な内容を評価する必要があったため、
データサイエンスに加えその両分野に関する経歴をお持ちの先生にご指導頂けたことは意義があった。
自分の専門とは全く異なる解析手法について指導を受けることができ、さらに今後の研究に広く応用できる知見が身についた。
統計学を専門とする先生ということで、
農業経済ではまだあまり使われていない手法や、データ分析の最新のトレンドについての話を聞けたことが良かった。
自身の研究テーマについて、解析の視点や考慮すべき点をご指導いただき、質の高い研究デザインや解析について考える機会が得られた。
研究の進捗状況が遅かったため、実際の解析まで至らず、残念だった。機会があれば、再度ご指導いただきたい。
自身は実験系の研究室に所属しているため、本プログラムはデータ解析の専門家から直接の指導を受ける貴重な経験となった。
他分野のデータ解析に関する知見を得ることができたため、これまでよりも幅広い視野で、自身の研究を進めることが可能になったと感じている。
プログラム内容の自由度が高く、データ分析のテクニックに留まらない深い話を聞くことができた。 担当の先生の研究室で教えて頂いたため、研究室の学生との交流など、さらなる研究の発展 につながる機会を得られた。
画像処理，データサイエンスの観点から本研究の内容に関するご指導を頂くことができ，研究の 発展可能性が見えた.
また，関連するキーワード等の，研究に直接関係する内容以外のことも沢 山教えて頂き情報工学に関する知見を深めることができ，
とても有意義なプログラムだった.
指導を受ける前は，各校の棒グラフを見比べて考察することしかできなかったが，数値化できたことによって新たな発見もあった。
表計算ソフトに備わっている他の関数についても知りたいと思った。