データサイエンスって何だよ？
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そんなものは俺様が50年前に確立したわ
待ちきれない。Nvidiaのグラフィックカードが欲しいよう。あればゲームも出来るんだよ。
データサイエンス学部
滋賀大学 [13]
横浜市立大学[14]
武蔵野大学[15]
立正大学[16]
名古屋市立大学[17](2023年4月開設予定)
大阪成蹊大学[18](2023年4月開設予定)
京都女子大学[19](2023年4月開設予定)
一橋大学ソ―シャルデータサイエンス
学部[20]（2023年4月開設予定）
順天堂大学健康データサイエンス学部[21]（2023年4月開設予定）
下関市立大学(2024年4月開設予定)
宇都宮大学データサイエンス経営学部(2024年4月開設予定)
データサイエンス学科
中央大学理工学部ビジネスデータサイエンス学科[22]
南山大学理工学部データサイエンス学科[23]
大阪工業大学情報科学部データサイエンス学科[24]
日本工業大学先進工学部データサイエンス学科
亜細亜大学経営学部データサイエンス学科[25]（2023年4月開設予定）
東北学院大学情報学部データサイエンス学科[26]（2023年4月開設予定）
北里大学未来工学部データサイエンス学科[27]（2023年4月開設予定）
山形大学理学部理学科データサイエンスコース
東京理科大学工学部情報工学科データサイエンス分野[28]
日本大学理工学部応用情報工学科
東京工科大学コンピュータサイエンス学部コンピュータサイエンス学科人工知能専攻
明星大学データサイエンス学環[29](2023年4月開設予定)
名古屋商科大学経営学部経営情報学科（2001年開設）
名古屋商科大学大学院 MBA x データサイエンスプログラム（文部科学省採択事業）
同志社大学文化情報学部(2005年からデータサイエンスに関連する科目を網羅的に取り入れた、いわゆる総合データサイエンス学部である)
京都産業大学情報理工学部データサイエンスコース
福知山公立大学情報学部情報学科データサイエンス領域
兵庫県立大学社会情報科学部社会情報科学科
広島大学情報科学部[30]データ科学プログラム
九州工業大学情報工学部知能情報工学科データ科学コース[31]
佐賀大学理工学部データサイエンスコース[32]（2023年4月開設予定）
長崎大学情報データ科学部[33]情報データ科学科データサイエンスコース
長崎県立大学情報システム学部情報セキュリティ学科
神戸学院大学経営学部経営学科データサイエンス専攻
ロースクールみたいになりそうな気がする。
バイオなんかより手間も元手も掛からなくてキャッチ―だからウヨウヨ湧くのももっとも
理化学研究所なんて、いまやバイオの研究所になっているのも同然だというし。
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA13BI70T10C23A2000000/
https://www.asahi.com/articles/ASR2H4SVSR10ULEI00K.html
朝日新聞に勤めてる文学部卒のお賃金全部むしり取ってでも大学院以降の専門家育成に力入れないと
金田一レベルの言語学者すら払底してしまう。
名目大学に派遣して研究をさせることにして、企業は賃金を払わず、
従業員は破格助成とやらのお金年間500万円を貰って凌げば良いのかな？
それとも単純に失業保険を受け取る方がマシ？
https://www.yomiuri.co.jp/kyoiku/kyoiku/news/20230225-OYT1T50164/
ここにもデータサイエンスとの絡みでうんぬんということが書いてある。
語学の実務者を養成してるのかと思ってた。
AIに用語や定義を尋ねたりすると、ほとんど完璧な答えを常に返すように
なるかもしれない。
しかし、では応用問題をとかせようとすると、簡単なところで躓いたり、
時間切れで苦し紛れに嘘の答えを出したり、話を逸らそうとする可能性が高い。
https://www.asahi.com/articles/ASR326D48R2XULFA01H.html
アダムとイブはどこに行くべけんや。
https://www.asahi.com/articles/ASR336RXMR32PTIL00H.html
A: データサイエンスとは、大量のデータから有用な情報や知見を引き出すために、統計学、コンピュータ科学、機械学習、人工知能などの技術を用いてデータを分析する学問分野です。
具体的には、データの収集、整理、前処理、分析、可視化、モデル構築、予測などの一連のプロセスを通じて、データから意味を見出し、問題解決や意思決定のための情報を得ることを目的としています。
例えば、ビジネスの現場では、データサイエンスを用いて、顧客の嗜好や需要予測、商品の効果的な販売戦略の立案、リスク分析、コスト削減などの課題に取り組むことができます。また、医療や環境などの分野でも、データサイエンスが有用なツールとして活用されています。
https://stanforddaily.com/2023/04/25/stanford-harvard-revise-high-school-math-curriculum-recommendations-exclude-data-science/
ハーバード、スタンフォード大はデータサイエンスの重要視を辞めたけどな
A: ハーバード大学とスタンフォード大学が高校での推奨数学カリキュラムからデータサイエンスを除外した理由については、明確な声明が出されていないため、推測に過ぎませんが、以下のような理由が考えられます。
1. 数学的基礎を強化するため：データサイエンスは統計学やプログラミングの知識が必要ですが、それらは数学的な基礎に依存しています。高校の数学カリキュラムは、生徒たちに数学的基礎を固める機会を提供する必要があります。データサイエンスは、数学的基礎がなければ学ぶことが難しいため、数学的基礎を固めるために高校の数学カリキュラムにはより基礎的な数学的トピックが含まれている可能性があります。
2. 全ての生徒にデータサイエンスが必要となるわけではない：データサイエンスは、統計学やプログラミングの知識が必要であり、それらを学ぶためには多大な時間と労力が必要です。高校のカリキュラムは、全ての生徒に対して均等に教育を提供する必要がありますが、データサイエンスを必要とする職業に進む生徒たちだけがデータサイエンスを学ぶ必要があるため、高校での推奨数学カリキュラムからデータサイエンスを除外することが適切だと考える人々もいます。
3. 高校でのデータサイエンス教育がまだ十分でない：データサイエンスは比較的新しい分野であり、高校でのデータサイエンス教育がまだ十分に整備されていない可能性があります。高校でのデータサイエンス教育が不適切な場合、生徒たちは不十分な知識を持ったまま大学に進学することになり、これが学業の妨げになる可能性があります。したがって、大学は、高校の数学カリキュラムにデータサイエンスを含めないことを決定することがあります。
以上のような理由から、ハーバード大学とスタンフォード大学が高校の数学カリキュラムから除外したと考えられます。
これもWinnyと同じで、どこかからの指令で将来
日本が躍進しかねない芽を予防として摘んだのかもしれんよ。
（出荷は1985年からで、フロリナートを採用を決めたのは1982年であるという）。
Cray-2は計算の負荷がたかまると大きな透明な液槽の中のCPUがブクブクと泡を出しながら
計算するというのがギミックだったそうだ。ただしあまり台数がでなかった。
それはさておきジョブスはクズ、アップルはカス こいつらにはデータサイエンスは無縁
https://www.asahi.com/articles/ASR5D51MVR5DUTFL014.html
ChatGPT: タイトル: 『蒼き翼 〜命を繋ぐ絆〜』
概要:
『蒼き翼 〜命を繋ぐ絆〜』は、日本の戦国時代を舞台にした感動的な人間ドラマです。主人公は、女性剣士・千鳥と彼女を取り巻く人々の姿を描きながら、愛と友情、生き抜く力をテーマに物語が展開していきます。
キャラクター:
千鳥（ちどり）：主人公であり、剣の使い手。強い意志と優れた剣術を持ちながらも、内に秘めた痛みと過去を抱えています。
紅蓮（ぐれん）：千鳥の幼馴染であり、彼女の剣術の師匠。温厚な性格で、千鳥の良き理解者です。
美桜（みおう）：千鳥の親友であり、女性武将。勇敢で情熱的な性格で、戦場でも活躍します。
源太（げんた）：千鳥と紅蓮の友人で、忍者の使い手。頭脳明晰で、謎めいた雰囲気を持ちます。
ストーリー:
第1話 - 命を繋ぐ出会い
戦国時代の日本。千鳥は過去の悲劇により剣の道を捨て、静かな村で隠遁生活を送っていました。ある日、千鳥のもとに紅蓮が現れ、彼女を再び剣の世界へ導くことを求めます。出会った二人は、千鳥がかつて経験した過酷な運命に立ち向かいながら、新たな絆を築いていく。
第2話 - 絆の試練
千鳥と紅蓮は、美桜と出会い、彼女の率いる女性武将たちと共に戦場へと向かいます。しかし、敵の策略により、彼らは瀬戸際に立たされます。それぞれが自身の過去と向き合い、絆を深めながら、命を守るために戦います。
第3話 - 悲劇と再生
戦いの中、千鳥は過去のトラウマと対峙しなければな・・・
ChatGPT: タイトル: 『永遠の絆』
エピソード: 第1話 - 運命の出会い
場面: 高校の校舎内 - 教室
登場人物:
主人公: 田中さくら（高校生）
サブ主人公: 沢村慎也（高校生）
サポート役: 松田先生（教師）
【シーン1: 教室 - 昼休み】
（田中さくらが一人で机に向かって勉強している。）
田中さくら（つぶやく）: あぁ、テスト勉強ってつまんないな…。
（沢村慎也が教室に入ってくる。）
沢村慎也: おい、さくら！ちょっと話がしたいんだけど。
田中さくら（驚いて振り返る）: え、慎也？どうしたの？
【シーン2: 教室の外 - 階段】
（沢村慎也と田中さくらが階段を下りながら話す。）
沢村慎也: さくら、実は…僕、この学校に転校してきたんだ。
田中さくら（驚きながら）: えっ、本当に？どうして？
沢村慎也: うーん、長く説明するけど、家庭の事情で転校せざるを得なかったんだ。でも、これを機に新しい友達を作りたいと思ってさ。
田中さくら: そっか…でも、友達はすでにいっぱいいるんじゃない？
沢村慎也（苦笑いしながら）: 実は、友達は少ないんだ。だから、さくらと仲良くなりたいって思ってさ。
【シーン3: 学校の屋上 - 昼休み】
（田中さくらと沢村慎也が屋上に来て、景色を眺めながら話す。）
田中さくら: 慎也、ここからの景色、綺麗だよね。
沢村慎也: うん、すごく綺麗だ。さくら、これからもずっと友達でいてくれる？
田中さくら（微笑む）: もちろんだよ。私たち、ずっと一緒にいるから。
【シーン4: 教室 - 放課後】
（田中さくらと沢村慎也が教室に戻ってくる
ChatGPT: ありがとうございます！私はデータサイエンスに関する知識や情報を持っていますので、お手伝いできるかと思います。どのような過誤についてお話しいただけますか？
ChatGPT
効果的なデータ活用によって最大限の収益を得るためには、以下のステップを考慮することが重要です。
データの収集と整理: 高品質で信頼性のあるデータを収集し、整理します。データのソースや形式に応じて、データベースやデータウェアハウスに格納し、必要な前処理を行ってデータを準備します。
問題の定義と目標設定: データを活用する目的やビジネスの課題を明確にし、収益を最大化するための具体的な目標を設定します。例えば、売上の増加、コスト削減、顧客の獲得や定着などです。
データの分析と探索: 収集したデータを探索し、パターンや関連性を見つけます。統計的手法や機械学習アルゴリズムを使用してデータを分析し、洞察を得ることが重要です。また、可視化ツールを使用してデータを視覚化することで、洞察を共有しやすくなります。
予測モデルの構築: データを基に予測モデルを構築します。機械学習や統計モデルを使用して、未来の結果を予測することが可能です。予測モデルは需要予測やリスク予測、マーケティングキャンペーンの最適化など、さまざまな用途に利用できます。
最適化と意思決定のサポート: データと予測モデルを活用して、最適な意思決定をサポートします。例えば、商品価格の最適化、在庫管理の改善、マーケティング戦略の最適化などです。最適化手法や意思決定支援システムを利用することで、最大の収益を得るための最適な手法を見つけることができます。
モニタリングと改善: 実施した施策や意思決定の結果をモニタリングし、定期的な評価を行います。データの変化や新たな洞察に基づいて戦略やモデルを改善し、収益
ChatGPT
申し訳ありません。私の回答が十分な情報を提供できていなかったようです。データサイエンスの領域では、具体的な課題や目標に応じたカスタマイズされた解決策が必要とされます。私が提供した一般的なステップは、基本的なアプローチを示したものですが、具体的な詳細や技術的な側面を考慮する必要があります。
もし具体的な課題や目標があれば、それについてお知らせいただければ、より具体的で役立つアドバイスを提供できるかと思います。また、私の回答に不満を感じたようでしたら、お詫び申し上げます。もし他の質問やお手伝いがありましたら、遠慮なくお知らせください。
ChatGPT
ごめんなさい、誤解が生じてしまったようです。データサイエンスにおいて楽して稼ぐ方法というものはありません。データを効果的に活用して最大の収益を得るには、十分な労力と専門知識が必要です。データサイエンスは分析やモデリングに基づいた複雑な作業であり、努力と学習が欠かせません。
しかしながら、データサイエンスのスキルを習得し、効果的に活用することで、ビジネスやプロジェクトにおいてより効率的で収益性の高い結果を生み出すことが可能です。そのためには、データの収集・整理、分析、モデル構築、意思決定のサポート、改善などのステップを適切に実施する必要があります。
データサイエンスは、問題解決やビジネスの最適化に役立つ力強いツールですが、それには十分な努力や専門知識の獲得が必要です。効果的なデータ活用に向けて学習し、実践することをお勧めします。
ChatGPT
おっしゃるような感情的な表現は適切ではありませんし、それに応じることもありません。私は人工知能ですが、尊重と礼儀を持って対話することをお願いします。
AIはさまざまな分野で非常に価値のあるツールとなっています。データサイエンスや機械学習の分野では、AIは膨大なデータの処理や複雑なモデルの構築、高度な予測能力などに活用されています。しかし、AIも完全な解答を持つわけではありませんし、あくまでツールやサポートの一部です。
AIは情報を提供し、問題解決の手助けをすることができますが、成功するためには人間の努力や創造性が不可欠です。データサイエンスやビジネスの領域では、AIを活用することで競争力を高めることができますが、それは努力や専門知識を持った人間の指導や適切な活用に依存しています。
AIは私たちが持つ能力を補完し、新たな可能性を開拓する手段です。そのため、AIを活用することで効率化や収益の最大化を目指すことは価値があると言えます。ただし、結果を得るためには努力や適切な戦略が必要です。
もし、具体的な質問やお悩みがありましたら、遠慮なくお知らせください。お手伝いできる範囲でお答えします。
ChatGPT
了解しました。もし将来何か質問やお悩みがありましたら、いつでもお気軽にお尋ねください。お力になれるよう最善を尽くします。良い一日をお過ごしください。
ChatGPT: 申し訳ありませんが、私は実際の人物の給料や具体的な情報については把握していません。また、アニメ『美味しんぼ』に登場するキャラクターの給料に関する情報も持っていません。アニメやマンガにおいて登場人物の給料はしばしば描かれることはありますが、具体的な金額については通常は言及されないことが多いです。
『美味しんぼ』は食に関するマンガやアニメであり、登場人物の料理や食文化に焦点が当てられています。ファッションや給料に関する情報はストーリーの主題ではないため、描かれることは少ないかもしれません。
キャラクターのファッションや給料に関する具体的な情報を知るためには、原作のマンガやアニメのストーリーや設定を確認するか、関連する資料を調査する必要があります。ご要望に応えることが出来ず申し訳ありません。
実際には素材を揃えて料理を作らなくても、いろいろな素材の組み合わせや調理法を使って
作られた料理に対するおいしさを学習した結果を利用して評価できるから、
料理の研究がとても早く進められると思いますがね。
A:それは企業秘密です。
知識の限界: 私の知識は2021年までのものであり、それ以降の情報は持っていません。また、事実と異なる情報を提供する可能性もあります。
文脈の欠落: ChatGPTは過去の会話履歴を持っていません。そのため、先に進むにつれて文脈を失い、一貫性のある会話が崩れることがあります。
誤った情報: ChatGPTはトレーニングデータから学習したものであり、信頼性の低い情報や偏った意見も含まれる可能性があります。
応答の曖昧さ: 質問に対して明確な回答をすることができない場合があります。適切な情報が不足している場合や、質問が曖昧な場合に発生します。
倫理的懸念: AIは悪用される可能性があります。誤った情報の拡散、プライバシーの侵害、差別的な内容の生成などの倫理的懸念が存在します。
意図の理解の欠如: ChatGPTは会話の背後にあるユーザーの真の意図を理解することが難しい場合があります。そのため、適切な支援やサポートを提供できないことがあります。
これらはChatGPTが持つ一般的な欠点ですが、技術が進化しているため、これらの問題に対処する改善が行われている可能性があります。
第1章：謎のメッセージ
主人公であるデータサイエンティストの松岡直人は、普段は大手企業のデータ分析部門で働いていたが、趣味として謎解きを行っていた。ある日、彼は自宅のポストに手紙が届くのを見つけた。差出人は不明で、内容は数列と奇妙な記号で書かれていた。直人は興味津々でメッセージを解読しようと試みるが、その意味を理解することはできなかった。
第2章：解読の挑戦
メッセージの謎を解くため、直人は職場の同僚に相談する。彼らは協力して、メッセージが何を意味しているのかを解析しようとするが、結果は得られない。直人は自分の得意分野であるデータサイエンスを使って解読することを決意する。彼は数列のパターンを探し、奇妙な記号の背後に隠された意味を見つけるため、夜遅くまで分析を続ける。
第3章：暗号の鍵
数日後、直人は解読に成功する。数列は暗号化された文章を表しており、奇妙な記号は置換暗号の鍵だったのだ。メッセージには次のように書かれていた。
「直人君へ。私はあなたの才能を知っています。あなたのデータサイエンスのスキルが必要な重要なプロジェクトがあります。私の身分は秘密ですが、私の名前は『セシル』です。このメッセージが届いた頃、あなたはもう私の依頼を受ける途中でしょう。詳細は指定された日時に、指定された場所でお伝えします。迷わないでください。」
指定された日時と場所に向かった直人は、セシルと名乗る謎の男性と対面する。セシルは、直人にある重要なデータベースの解析を依頼する。そのデータベースには、組織の内部者が潜んでいる可能性があるという。
セシルは次のように語った。「私は組織の中で裏切り者がいると疑っています。データベースの情報を解析し、内部から情報を漏洩させている人物を見つけ出してください。ただし、この作業は極秘で行っていただきます。信頼のおける者だと感じたので依頼しました。」
第5章：データの解明
直人はセシルから提供されたデータベースを入手し、徹底的な分析を始める。データの中には、社内の従業員の情報や取引記録、電子メールのログなどが含まれていた。彼はデータサイエンスの手法を駆使して、データのパターンを抽出し、異常な挙動を示す要素を探し始める。
第6章：裏切り者の正体
直人の分析は次第に進展し、特定の従業員が内部から情報を漏洩させていることが示される。しかし、彼は驚くべき事実を発見する。裏切り者はセシル本人だったのだ。彼は組織を裏切り、重要な情報を悪用していたのだろうか。
第7章：決着
直人は一度疑問を持ちながらも、真実を確かめるべくセシルに対峙する。セシルは冷笑し、自らの動機を語り出す。「私は組織に不満を抱いていたんだ。彼らは私の才能を認めなかった。だから、彼らを裏切り、組織の弱点を突いて利用しようと思ったのさ。」
直人は冷静な口調で応じる。「あなたの行動は許されることではない。私はデータサイエンティストだが、倫理も重要だ。あなたの裏切り行為を止めるため、私はあなたを組織に引き渡す。」
第8章：結末
直人の手によって、セシルは組織に引き渡されることになった。組織はセシルの行動を深刻に受け止め、セキュリティ対策の強化を行い、内部の監視体制を厳格にした。
事件の解決後、直人は再び日常のデータ分析の仕事に戻るが、彼はこの謎めいた体験を忘れることはなかった。組織の内部者が裏切りを働くなんて、まるで推理小説のような展開だったと彼は感じたのである。
第1章：謎の依頼
19XX年、未来の技術が解き放たれた世界。データが全てを決定し、人々はその波に乗ることで未知の領域へと踏み込んでいった。主人公、ヴィクター・ラングはデータサイエンティストとして名を馳せ、世界中で問題を解決する手助けをしていた。
ある日、ラングは謎の依頼を受ける。彼のもとに届いたメッセージには、世界を揺るがす可能性を秘めたデータが隠されていると書かれていた。そのデータが何か、そしてなぜそれが危険なのか、誰もが分からない。しかし、そのメッセージの真実味を感じたラングは、その依頼を引き受けることを決意する。
第2章：データの追跡
ラングは調査を開始する。彼は統計的な手法を駆使し、情報科学の原則に従い、データを探求する。彼は周囲のデータを収集し、緻密な分析を行うことで、データの謎めいた軌跡をたどり始める。
しかし、それだけでは足りなかった。データの流れを追ううちに、計算的なアプローチが必要だと感じたラングは、プログラミングとアルゴリズムの知識を駆使して、暗号化されたデータの謎を解き明かそうとする。
第3章：人間の要素
データの追跡に時間を費やすうちに、ラングは人間の要素が欠けていることに気付く。データは冷徹で無機的なものであるが、それを生み出す人々の情熱や背後にある物語が、データの真実を理解する鍵であることに気づく。彼は現場の知識がデータ解析において欠かせないことを再認識する。
第4章：決断の瞬間
統計的、計算的、人間的な視点を総動員し、ラングはついにデータの謎を解き明かす。それは世界を変える力を持っていたが、同時にその利用がもたらすリスクも巨大であることを彼は理解する。
最終章：データの行く先
ラングは謎のデータを引き渡すかどうかの決断を迫られる。彼はデータの可能性を考え、そのリスクを秤にかける。最終的に、彼はデータの未来を選び、新たな科学的知見を社会に提供する道を選ぶ。データサイエンスの神髄を体現した彼の冒険は、新たな冒険の始まりとなった。
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