データサイエンス研究室

データには必ず不確実性が伴います。その不確実性を確率論の枠組みで定式化し、データの背後にある本質を捉えることを目指しています。そのために統計科学、機械学習、情報理論、情報幾何学の考え方や手法を駆使します。またデータの本質を捉えるためにはデータを効率的に扱う能力も必須です。本研究室ではそのために主にデータ解析ソフトRとPythonを用います。これらの解析ソフトを通してデータの概要を正しくかつ客観的に把握することがデータ解析の第一歩となります。自分のアイディアを数式で論理的に展開し、それをプログラムを用いて実装し、実際に社会に役に立つ形にまで持っていくことを目指します。プログラミングが好きな学生、論理的思考が得意な学生、データ解析に興味がある学生を歓迎致します。

データサイエンスはとても幅広い分野で活用される学問分野です。大学の授業、研究室の活動を通してデータ解析の基本的なプロセスを修得してもらいます。まずデータの不確実性を正しく理解するには確率論の知識が不可欠です。またデータの背後にある確率構造を適切に取り扱うには統計モデリングの素養も必要です。統計モデリングの様々な手法を正しく理解するためには線形代数や微積分などの基本的な数学の知識も必要です。さらに上記の知識とスキルを使って自分で考えたアルゴリズムや統計モデリングの手法を実際に実装するにはプログラミングの技量も必要です。これらを総合的に学習し活用することによって始めてデータに内在する規則性を正しく把握し、その規則性から社会に役立つ知見を獲得することができます。開発したアルゴリズムが特許につながることもあります。データ解析の一連のプロセスを修得すると、様々な分野で活躍するチャンスが広がります。例えば病院で蓄積される医療データを扱えるようになると、どのような患者さんに対しどのような治療が効果的かを判断することができるようになり、病気や怪我で困っている患者さんの役に立つことができます。医師のように直接患者さんの治療はできませんが、データ解析を通して間接的に貢献できる。これもデータサイエンスに携わることの大きな魅力の１つです。