岐阜大学の気象データアナリスト養成コースを修了しました
なんだかんだ1年間は長かったのです。
https://www1.gifu-u.ac.jp/~amet/wda2026.html
「専門実践教育訓練制度」が使えるため、受講料の約半額が戻ってくるのと、もともと最初に勤務した会社の配属が「応用気象解析部」ということで気象データ処理には縁がありまして、改めて勉強しなおすにはいい機会かなと。
コースの内容としては、ざっくりと以下の通り
- 小倉先生の「一般気象学」をテキストとした一般的な気象学の入門編
- Python言語を利用した気象庁提供のデータの操作
- 気象データを利用したビジネスモデルの構築のグループワーク
個人的に一番期待したのは「データ操作」の解説でした。主にwgrib2を利用した grib2形式のデータの判読や、そのビジュアライゼーションを行っていきます。個人的には自分なりに調べて行ったことがあったのですが、定番のオプションや読み込んだ後に xarrayモジュールで処理するのが定番というのは、この講座で初めて知りました。またニューラルネットワークを利用した画像データの処理なども行い、例えば台風画像の判読などを行いました。このあたりも最近はお手軽に処理できるモジュールもあったりしますが、改めて素に近いところからネットワークを組み上げてあたりは、なかなかに良い経験でした。
秋からの後期に入りますと、グループワークが中心になります。いわゆるビジネスキャンバスモデルを元にしてビジネスモデルの検討や、気象データを実際に処理して仮説の検証を行っていきます。ここは５～6人程度の小グループに分かれて検討を行っていくのですが、日程を合わせるのが大変で、概ね平日・休日の深夜に近い時間帯でのTeams会議が行われることになります。（これが年末、年度末にかかってきますので、本業のピークが年度末の方は結構大変かと。）
多少、プログラミングの経験がある方には、リカレント教育としては大変有意義なコースであると思います。ただ、「気象予報士」とは異なり、「気象データアナリスト」といった資格があるわけではないため、正式には「気象データアナリスト養成講座修了」とは名乗れるけど、「気象データアナリスト」は自称の肩書になります。
世の中に気象データを操作できる人材を増やしていこうという試みは非常に評価されるべきと思いますが、肝心のデータの入手がまだまだ敷居が高いというのが難点なんですよねえ。