代表・副講師

機械学習や人工知能（AI）などの情報技術の進化に伴い、医学・医療、健康分野に大きな変化が起きつつあります。 また、ビッグデータに基づく生命科学研究は、国際的に展開され大きな注目を集めています。 そして、保健医療分野における臨床や研究においても、神経科学や生命情報学を含むデータ科学と臨床医学を融合させたデータ駆動型アプローチが広がりつつあり、大きなブレークスルーが起こる期待が高まっています。 この大きな変化の時代において、対象者（患者）に接する医療職者がデータ解析や統計学の知識・技術を有することで、現場が大きく変わっていく可能性があります。

一方で、プログラミングや統計の知識の習得には高いハードルが存在します。 そこで、医療職者を対象としたデータ解析のためのオンラインコースを開設しました。 本コースでは、現場で働く医療職者自身で臨床の問題を明確化し、解決するための技術を獲得することを目指します。

本講座において、私は主に第４クールにおいて時系列データ解析の講義を担当します。 自身の研究に応用の利くように体系的に理解いただくため、コードを書くコツを含め初心に立ち返って講義いたします。

主講師

データサイエンスの重要性が広く認知され、大学教育のカリキュラムにもデータサイエンス関連の科目が取り入れられています。 私はこれまで、名古屋大学と信州大学において、統計学およびデータ解析学（プログラミングを含む）を担当してきました。

一方で、理学療法・作業療法および看護学の教育・研究において、データサイエンスを体系的に学べる機会は非常に限られていることも実感しています。 しかし、これからの保健・医療分野における教育・研究でデータサイエンスの知識は必須になります。 そこで、統計学やプログラミングを基礎から学修できる機会を設けました。

巷には多くの教材があります。 しかし、保健・医療分野で必要とされる知識や技術を相互的に学べる機会はありません。 １年間の本講座を修了することで、自身が関連する分野の学会で、自信を持って自分が解析したデータを発表できる知識と技術を習得できることを目指したいと考えています。

副講師

プログラミングや統計学は、初学者がつまずきやすい学習分野であると思います。 プログラミングに至っては挫折率が約9割というデータもあるほどです。 これらの分野は研究に関心のある医療従事者にとってはほぼ必須になりつつあるものの、業務後の限られた時間でこのような分野を1から学習することは非常にハードルが高いと感じております。

そこで本オンラインコースは、医療従事者が研究に必要な箇所だけを効率的に、無理なく学べるように、という想いから開設されました。

講義は週に1回なので、ペースが早く置いてかれてしまう心配はありません。さらに、挫折理由の多くを占める「質問できる環境がなかった」ということに対して、本コースでは、講義中は2人の副講師がチャットでの質問に対応し、講義後は受講者同士のコミュニティチャットで疑問を解決することができます。 私は本コースにおいて、第５クールの講義の他、主に質問対応やコード添削を担当いたします。裏方として皆様の学習をサポートできるよう努めてまいります。