日本工业大学将于 2022 年 4 月在高等工学院新设“数据科学系”。到目前为止，我们一直在改善学习数据科学的环境，例如决定将“数据科学与人工智能导论”列为跨院系的必修课。在新成立的数据签名学系，你将从数理统计、编程等基础技术中学习支持社会5.0超智能社会的AI、IoT等前沿技术，并通过以下方式提升你的系统构建能力和数据分析能力。通过实践练习，我们的目标是“培养能够解决社会问题并创造新价值的人才”。
培养作为数据科学家的“眼睛”
许多大学也在设立数据科学的新系，但日本工业大学的“数据科学系”特别关注数据收集和预处理的上下游流程，重点是培养能够处理高达.换句话说，在信息工程+数据科学中，我们将开发具有该领域所需的数据科学技能的人力资源。
然而，在数据科学中，没有多少地方可以学习到这个上游过程。那你为什么在日本工业大学做呢？
例如，如果某些占据多数的数据不寻常，它是否提供了有意义的信息，还是只是一个类似噪音的错误？这是因为判断它是否是一个东西并选择数据的能力对数据科学很重要。
再者，用A和B这两个指标看数据时，看似统计上乱序的点，其实是另一种分布，增加了另一个指标C，可能就在数据上。如果我们有能力添加这些指标，它将导致新知识和创新的发现。
高等工程学院信息与媒体工程系的 Yasuhiro Tsujimura 教授说：“数据科学需要的基本上是以统计学为中心的数学能力和看数据的‘眼睛’。”“眼睛看”是非常重要的，从现有数据中以不同的角度看待事物并提取新信息。这不是可以轻易学习的东西，但带着好奇心，分析结果很关键。他说这是通过积累从不同的角度看待它，亲自审视它并确认它的过程，培养“看的眼睛”对教育很重要。
当然，可以从处理后的数据中获得很多信息，但这可能会减少您自己发现新发现的机会。
虽然美国的全球公司占据了大部分的 AI 平台市场，但即使商业模式本身不是那么新，也可以在多个维度上进行扩展、规模化和复杂化。从现在开始，它会很重要能够产生价值，企业需求高。
数据科学家需要使用各种方法来赶上信息并创造新的机会。
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