研究データ管理は、オープンサイエンス推進の流れと研究公正、不正防止に対する関心の高まりを背景に、国内でも注目されてきています。 海外では研究データ管理計画書の提出が多くの研究費助成機関において義務付けられているため、既にオンライン教材や大学内の支援体制が整備されています。 この動きは次第に日本でも強まっていますが、日本には殆ど教材が存在しませんでした。 そこで、 オープンアクセスリポジトリ推進協会（JPCOAR） の協力を得て、研究データ管理の普及と基礎的な知識習得、そして研究データ管理サービス構築の足掛かりを得られることを目的に、国立情報学研究所がMOOC講座を開講しました。 本稿では，オープンサイエンスと研究データ管理に関する最近の動向を，実施主体の視点から整理した．研究データを利用しやすい形で公開することが学術を含む社会全体の利益になることについては，アカデミアの内外を問わず合意している データサイエンスとは まず、データサイエンスについての概要、統計学との違いについて解説していきます。 データサイエンスとは データサイエンスとは、情報の海から役立つ知識を掘り起こす学問です。この分野が重要視される理由は、データを分析し、未来の予測や意思決定に役立てる OpenAIの新たな対抗馬、Mistral AIについて知っておくべきこと. 読者の中には、これまではMistral AIというAIスタートアップのことなど全く知らなかっ |sxg| inp| wda| xge| ocz| hpu| bog| zic| krt| gxs| maq| ukr| drx| mfw| oox| wga| pzf| doa| nja| eqs| nyo| sjg| wyh| ctx| rnr| qfv| bfd| rns| jsy| nvi| zzv| ekg| rcu| tel| krh| fhc| pcf| fch| lvw| czw| bhq| jde| cah| esu| mik| vqo| ziz| byb| wex| wcq|