気象データアナリスト養成プログラム2023
●目的と意義
気象や気候はさまざまな産業や社会に大きく影響し、気象データや気象情報は防災情報としてのみならず様々なビジネスや社会課題の解決に利活用できます。しかしながら、企業の多くは、経験と勘に頼り、現場で気象データを十分に利活用できていないのが現状です。Society5.0の実現のために、ビッグデータである気象データを高度なデータサイエンスと組み合わせて、地域産業の新規ビジネス創出や地域社会の課題解決に貢献できる高度人材「気象データアナリスト」の育成が求められています。
本プログラムは、気象データをビジネスや地域課題の解決に活用するために必要となる「気象データ理解力」「IT活用力」「ビジネス課題解決力」を兼ね備える気象データアナリストを養成するためのプログラムです。本プログラムは、経済産業省「第四次産業革命スキル習得講座」および気象庁「気象データアナリスト育成講座」の認定を受けています。自然科学技術研究科エネルギー工学専攻および環境社会基盤工学専攻のいずれかの専攻に在籍し、本プログラムを履修する学生は、社会人の履修生と共に特色のある教育プログラムを通じて、
- 様々な気象要素や気象現象を理解し、気象データリテラシーを習得します。
- 気象データをサンプルとして統計分析や機械学習の原理と処理の過程を習得します。
- 様々な気象データの特性を理解し、収集・デコード・可視化の過程を習得します。
- 気象データとオープンデータをかけ合わせた分析を行い、気象データに基づく意思決定を実践します。
本プログラムを修了した学生には、岐阜大学長より「岐阜大学気象データアナリスト養成プログラム修了証書」が授与されます。
●講座プログラムの詳細
本プログラムの詳細については，「講座プログラムの詳細」をご覧下さい。
本プログラムの疑問点については，「よくあるご質問（ＦＡＱ）」をご覧下さい。
本プログラムの学年歴については，「令和5年度学年歴」をご覧下さい｡
●募集要項等（大学院生）【募集を締め切りました】
受講申請資格：令和5年4月より自然科学技術研究科の修士課程に在籍する入学内定者。
募集要項（大学院生）
受講申請書（様式-1M）、志望理由書（様式-2M）、および、受講要件等チェックリスト（様式-3M）
合計5名の受講が認められました。募集は締め切りました。
●募集要項等（社会人）【募集を締め切りました】
受講申請資格：日本の大学を卒業した者、または大学を卒業した者と同等以上の学力があると認めた者。
パンフレット（社会人）
募集要項（社会人）
受講申請書（様式-1B）、志望理由書（様式-2B）、受講要件等チェックリスト（様式-3B）、および、面接希望調査（様式-4B）
合計29名の受講が認められました。募集は締め切りました。
●受講申請手続
(1) 申請期間
令和５年２月20日（月）～令和５年３月7日（火）17:00
(2) 提出方法
電子メールによる提出のみを受け付けます。メールの件名は、例えば、「受講申請（岐大太郎）」とし、提出書類をパスワード付きPDFファイルに変換し，添付の上、申請期間内に以下の提出先に送付してください。復号のためのパスワードも別メールでお送りください。指定のメールアドレスに申請書類の受領確認のメールが送られることをご確認ください。
(3) 提出先
募集を締め切りました。多数のご応募をありがとうございました。（2023年3月7日17時）
●受講者発表
合格者の受験番号を以下に掲載します。
令和5年度「気象データアナリスト養成プログラム」合格者受験番号
注意事項
・合格者（社会人）には合格通知書を郵送します。各種の手続きをお願いします。
・合格者（社会人）には、別途、電子メールで受講意思確認書を送付します。令和5年3月17日（金）17:00までに事務局（amet@t.gifu-u.ac.jp）に受講意思を返答ください。
・令和5年度分の追加募集は実施しません。
・電話等による合否の問い合わせには応じかねますのでご了承下さい。
●お問い合わせ
本講座プログラムについてご質問がある場合には以下までご連絡下さい．
岐阜大学工学部附属応用気象研究センター
気象データアナリスト養成プログラム事務局
住所: 〒501-1193 岐阜市柳戸1-1
E-mail: amet@t.gifu-u.ac.jp
TEL: 058-293-2431
FAX: 058-293-2431
講座実施報告＆受講者アンケート New!
気象データアナリスト養成プログラム2023の実施報告
●プログラム受講生：
大学院生M2：6名
大学院生M1：5名
社会人：29名
●プログラム修了生：
大学院生：6名
社会人：26名
プログラム修了者アンケート集計結果
アンケート実施日：令和6年3月1日～3月17日
有効回答者数：30名/32名
5. 全員の方にお伺いします。受講した講座の教材、カリキュラム、指導内容等が満足（不満足）であった理由を記載してください。（自由記載）
- 詳細なサンプルコードが記載された教材により効果的に学習することができたため．
- 自身の経歴や就業状況、保有スキルを考慮すると概ね満足しています。受講期間については、最初の1年は基礎、次年度はより高度な内容、というような複数年のコース設定がより望ましいと思います。
- 各回の教材資料やPythonサンプルプログラムも充実しており、大変有益な講義でした。また、講義内で開示、共有頂いたプログラムは、実践でも活用できるもので、今後の分析や、一層の学びに繋げる事ができ、非常に有難いです。
- 丁寧な説明と適切な課題により理解を深めることができた。
- 座学で習得したことを気象データサーバーの実データを利用して可視化など実習することができたため
- 独学で積み上げてきた知識で本当に良いのか、業界のスタンダードはどのようになっているか、データハンドリングはもちろん物理的な解釈を学びたいと考えて受講しました。面接を際に、これらのことが学べることをご説明いただき、その通りに学べました。さらに、グループワークで新しい仲間とSDGsに絡む命題に取り組めたことは、期待以上で、大満足でした！
- 毎回の課題を解くことで理解が深まった。非常によく練られた課題内容であったと感じる。
- 講義内容については満足しています。グループワークのみ、どうしても平日に作業しなければならないタイミングがあり、業務の調整がつかない中での対応となったことが難点でした。
- データサイエンスとそれを社会で役立てるための手法を実践的に学べたため，気象だけでなく様々な場面で活用できそうだと感じている．自分のスキルアップを図ることができる非常に良い機会になった．
- 講座を受講していなければ、知ることができなかった知識をたくさん勉強でき、受講してよかったと思います。
- 大学院の講義として気象の講義であったのが嬉しかった．一人ではできないようなプログラムに感心した．
- 研究で気象データを用いるので、プログラミングを用いたデータの扱いに慣れることができたため良かった
- 教材が充実しており、復習しやすかったです。1年間じっくり取り組めるカリキュラムで満足できました。授業の疑問点は、いつでもチャットで質問ができ、丁寧にご対応頂きました。
- 慣れていないpythonについて触れることができ、ある程度は理解できたから。
- グループワークでの試行錯誤とプログラムの作成が楽しかったです。気象データをはじめ、扱えるデータがもっと多いと良かったかなと思いました。
- 気象とデータ分析の基礎を学び、それを使用した応用という形で理解を徐々に深めながら講座が進んでいった点。
- オンライン・オンデマンド方式で仕事をしながらでも学習でき、また、自身の理解度に応じて学習を復習しながら進めていけた点。
- オンラインではあるもののグループワークやチャット機能を使い、他のメンバーと意見交換や交流などをしながら学習できた点。
- 質問もオンラインででき、他のメンバーからの質問なども共有することでより学習を進めていけた点。
- 実際の気象の生データを取得しデータ分析に使用できた点。
- とてもわかりやすい教材でした。実際の気象データを通じて機械学習を学ぶことができた点も非常に得るものがありました。また、講義で学んだことをすぐに業務に活用できるなど、実際に即した講義内容でした。全体を通じてオンラインで受講することに配慮されており、仕事と両立することができました。前期終了後に他の受講生と対面でお話できる機会があったことも、後半のグループワークを円滑に進めるために効果的だったと感じています。
- 講義内容は大変満足です。不明点も懇切丁寧にご指導いただきました。ただ、個人的事情を踏まえてになりますが、仕事との両立が難しい時期があり、機械的に課題を片付けてしまった所があり、十分に内容を習得できてるとは言い難いです。できれば、受講期間を2年など、延長できる制度があればありがたいです。
- 各講座ともわかりやすく資料がまとめられており、後から見返しても非常に参考になると思うため。
- オンラインの利点を生かし、オンライン上のコミュニケーションがもう少し活発になる仕掛けや仕組みがあるとより良かった。
- 完全なオンライン受講であるため、自分の生活に合わせて受講することができた。気象データ応用のPBL実習では、グループメンバーとの作業時間の調整に苦労したが、実践的な新規気象ビジネスの提案・データ分析・プレゼンテーションを体験することができた。
- グループワークで気象に絡めて身の回りのデータの解析を行う機会はあまりなく、すごくいい経験ができたと感じている。
- 教材については、オンライン上でも理解しやすい資料となっていました。また、カリキュラム・課題提出について、内容スケジュールともに無理のないもので満足しています。
- 学部時代ではあまりできなかった気象や気象データの処理について学ぶいい機会になった
- 大変な準備をされて臨まれたと思います。ありがとうございました。
- もう少し受講者間で気象データアナリストの仕事について情報交換させていただく場があると良かったです。
- Teams上での先生方からの情報提供やイベントの告知がされている事を早めに告知をいただけると良かったです。自分がTeamsを動画受講以外でアクセスしなかったのが悪いのですが、今(3/14）見直して知りました。
- 担当教員が一人一人に対し手厚く指導していただけるメンター教員制度はとても満足のいくものでした。
- 気象学とPythonのプログラミング、データの分析方法や機械学習の仕組みなど、学びたいことに関して、表面的な形ではなく、きちんとした理論などに基づいて学べたと思っている点がとても満足しており、受講してよかったと思っています。ただ、グループワークの進行について、始めての経験でなかなか勝手が分からなかったという面もあるかもしれませんが、社会人中心だと少々苦しいところもあったかなと思いました。
- 満足だった理由は、実際の気象データの取得から前処理、分析までの具体的手法を学ぶことができ、実践的だったため。不満足だった理由は、プログラミングの講義が自分のスキルに比してレベルが高く、習得が追い付かないことが多かったため。プログラミングに関する講義の配分をもう少し多くしてほしかった。
- 講義、演習内容やテキストが充実しており、期待していた知識を得られた。
- よかった点 プログラムコードを使いやすい形で自己学習にも応用できる点．データの特徴が講義資料を見ることでわかりやすくなっていた点．あると良さそうなこと 今のプログラム実行環境は、Anaconda 無料版のため、業務に従事する際は使用できない点(有料なら可能)を言っても良いかもしれないです。もし無料で使う環境を構築するなら、venvとpyenvを使うと良さそうです。気象データ応用で少々苦戦しました。このため、PBLの演習と、他の講義の課題の中間的な位置付けになりそうな、定型的な解決型課題がもう少しあっても良いかもしれません(電力予測の例があったので、それに近いものを使って手を動かすようなイメージ？) ビジネスモデルから考える点は非常に勉強になりました。
- 所望のスキルを身につけることが出来た。
- ちょっと私にはハードルが高かったですが、復習してものにしようと思います。
- 業務で活用したい基礎的な知識や技術を習得できた。また、気象データを活用したビジネスというを同じ目的を持ったグループメンバーと共に課題に取り組み、輪を広げることができた。
- 初心者でもある程度理解ができる教材であり、講義内容であったため。
E-mail : amet@t.gifu-u.ac.jp