申し込み受付は終了しました
| 一般登録用 | 無料 |
|---|---|
| データ科学展望IV履修生用 | 無料 |
| データ関連人材育成プログラム（DuEX） | 無料 |
| 事前学習教材へのリンクです。当日のZOOMリンクもこちらに掲載しています。 | |
データ科学は科学研究の基本の一つであり、本学における数多くの研究活動において活用されています。このデータサイエンススクールは「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」拠点大学の活動として、多くの学生がデータ科学の最前線について知ることができ、さらにデータ科学の手法について、その利用法を体験しながら実践的に学ぶことができる機会を提供するように企画いたしました。
データ科学領域の最先端分野を基礎から学習･体験できるまたとない機会ですのでふるってご参加ください。
■概要
政策も含めた意思決定には、データに基づく判断がエビデンス・ベースド・ポリシーとしてすでに定着しつつある。一方で、個々の患者の事例の積み上げから成り立つ医療現場と、全体の利益の最大化を目指す厚生労働行政とで、同じデータを見る際の視点の違いも認識が必要である。今回のデータサイエンススクール54「レセプト研究の可能性と課題を知って、公開データを実際に触ってみる。」では、こうした政策決定にもつながる保健医療ビッグデータの一つであるレセプトを用いた研究の可能性や課題について学び、その上で公開されているサンプルのレセプトデータに実際に触れて分析実務を学び、課題を討論することで、エビデンス・ベースド・ポリシーやエビデンス・ベースド・メディスンへの理解を深める。
■開催日時・場所
日時：2022年2月23日(水・祝) 13:00 – 17:00
会場：Zoomによる遠隔開催
講師：加藤 源太（京都大学 医学部附属病院 診療報酬センター 准教授）・植嶋 大晃（京都大学 医学部附属病院 医療情報企画部 特定助教）
定員: 30名
詳細はこちら
■データ関連人材育成プログラム（DuEX）関連
本スクールはデータ関連人材育成プログラム（DuEX）CコースPBL1単位認定の対象です．
2月9日(水)18:00までは、DuEX受講生向けの申し込み優先受付期間です．DuEX受講生は「DuEX受講生」のチケットから申し込みをしてください．
もし受講生以外の方が申し込まれた場合は当方から断りなくキャンセル処理させていただきます．どうかご了承ください．
優先受付期間後は一般用のチケットから申し込みしてください．DuEX受講生枠の再設定はありません．
■データ科学展望IV関連
本スクールは京都大学大学院研究科横断科目データ科学展望IV1単位認定の対象です．
2月9日(水)18:00までは、データ科学展望IV受講生向けの申し込み優先受付期間です．データ科学展望IV受講生は「データ科学展望IV履修生」のチケットから申し込みをしてください．
もし履修生以外の方が申し込まれた場合は当方から断りなくキャンセル処理させていただきます．どうかご了承ください．
優先受付期間後は一般用のチケットから申し込みしてください．データ科学展望IV履修生枠の再設定はありません．
■受講要件
・京都大学の学生・研究者
・数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム及びデータ関連人材育成関西地区コンソーシアム参画の大学の学生・研究者
・「大学における数理・データサイエンス教育の全国展開」協力校・連携校の学生・研究者
他大学の学生・研究者及び企業の方の参加も受け付けますが、参加可能人数に限りがあり、上記の対象者が優先されることがあります。
また、ライセンスやセキュリティ等の事情でお断りする可能性もございます。
本学関係者以外には身分証のご提示をお願いすることもございます。
ご了承ください。
受講にあたってのお願い
本スクールは完全オンライン開催です。講師と受講生とのコミュニケーションを円滑にするために，参加者全員カメラをオンにしていただきます。また，今後のコンテンツ改善のため，スクールの様子を録画させていただきます。録画は外部に公開されることはありません。コンテンツ改善の目的のみに使用されます。
■当日のアジェンダ（予定）
【演習】
・産業医大ダミーデータを活用してレセプトに触れてみる：植嶋（13:05-14:30）
（休憩15分）
【グループディスカッション】
・NDB紹介動画の振り返り：加藤（14:45-15:00）
・各自が用意してきた研究シードをグループ内でディスカッション：（15:00-15:15）
【発表】
・各班からの発表と全体ディスカッション：（15:15-16:00）
【課題完成】（16:00-16:30頃）
・議論を踏まえて各自の課題のブラッシュアップ作業と提出
・質疑応答
【閉会】
■前提知識
- 事前にお知らせするオンデマンド講義90分×4回分を視聴してから当日の演習にのぞんでください。
・課題についても動画内で説明します。
・オンデマンド講義の内容は既知のものとして演習を進めます。
■演習事前準備
- Google Colaboratoryを利用するためにはGoogleアカウントが必要です．
- Pythonの基本， Google Colaboratoryの使い方に慣れていなければ，京大のコンテンツ配布サービスKubar上の演習キットで自主学習が可能です（Kubarのリンクはこちら）．
- 講義動画へのアクセス方法は受講登録者に個別に連絡します。2月1日頃の公開開始を予定していおり、事前学習の詳細も動画内で行います。
以上
京都大学 国際高等教育院 附属データ科学イノベーション教育研究センター (CIREDS) 主催のデータサイエンスに関するスクール・セミナー・ワークショップなどを行います．京都大学の学生・研究者・教職員，および数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム， データ関連人材育成関西地区コンソーシアム，HeKKSaGOn参画の大学の学生・研究者を主たる対象としています．
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