En este estudio, la ciencia de datos se define en relación con tres campos: ciencias como la estadística matemática, tecnología como la información y la comunicación, y la gestión de diversas operaciones y proyectos. La ciencia diurna se utiliza en muchos campos de la sociedad actual. Por otro lado, hay escasez de recursos humanos capaces de llevar a cabo estos esfuerzos, es decir, científicos de datos, y existe una necesidad urgente de educarlos y desarrollarlos. Uno de los métodos educativos es utilizar materiales didácticos reales para generar datos y aprender respetando la experiencia y la independencia. Ejemplos de materiales didácticos reales incluyen el lanzamiento de monedas, los helicópteros de papel y los planeadores de papel, y hasta ahora se han realizado varios informes. En el informe, se adoptó el llamado ciclo PDCA de planificación, implementación, consideración y acción para resolver problemas y realizar tareas en trabajos y proyectos anteriores, y este marco también se ha mantenido en la educación científica diaria. En el futuro, será importante desarrollar la capacidad de observar no sólo los datos formateados y gestionados, sino también los datos pequeños y los datos finales antes del procesamiento, establecer nuevas hipótesis basadas en la individualidad y la experiencia y conducir a la innovación. En esta presentación, los organizaremos sistemáticamente y discutiremos las posibilidades de la educación y la innovación en ciencia de datos a partir de ahí.
