お知らせ

・実際にデータ分析をした経験がある方が望ましいですが、経験がない方でも受講できます。
・高校時代に数学II（指数対数関数、微分積分、ベクトル）を受けたか、または同程度の数学をどこかで学習したことのある方
・年齢不問・学歴不問

• Word様式（Word：24KB）
• PDF様式（PDF：87KB）
• PDF様式※記載例（PDF：110KB）

• Word様式（Word：17KB）
• PDF様式（PDF：10KB）

※応募書類1、2は、リンク先からダウンロードしてください。

1. 応募書類1～4の全てをWordまたはPDF形式のデータにしてください。

2. 応募書類データを以下の要領によりE-Mailで送付してください。
1）件名：【ゼロから2021春夏】応募書類（氏名）
2）提出先：電気通信大学データアントレプレナーフェロープログラム事務局（defp@sangaku.uec.ac.jp）

1. 選考方法
書類選考を行います。多数の出願があった場合には、運営の都合上、応募者全員を受け入れることができない場合がありますので、予めご了承ください。
※選考内容についてのお問い合わせには応じられませんので、予めご了承ください

2. 選考結果通知
2021年4月上旬に、E-Mailで通知いたします。
※応募時のメールアドレスは、uec.ac.jpドメインからのメールを必ず受信できるようにしてください。

1）Eラーニング

• 確率・統計：
  データサイエンスに必要な確率と統計の基礎を学びます。
• Pythonプログラミング：
  データサイエンスの基礎となるプログラミングを学びます。本講座は基本的にPythonによる講義を行います。
• コンピュータサイエンス：
  IT技術の基礎となるコンピュータサイエンスの基礎から、現代社会に大きな影響を与えているコンピュータサイエンスの応用事例について学びます。

2）遠隔講義（一部、都合によりオンデマンド形式になる可能性があります。）

• コンピュータリテラシ：
  現在、データと情報を使った仕事をする上での基本的な知識を身につけます。（Cloud環境の利用、GitHubによるヴァージョン管理、Slackでのコミュニケーションなど）
• EDAとモデリング基礎：
  入手したデータを前に、まずやらなければならいことができるようにします。また、そのデータからモデルを作るとは何か、モデルの精度や評価指標について学びます。
• 判別モデル作成：
  実データを使って、判別モデルを作成すること、そのモデルを実務に適用する際に重要なことを学びます。
• 回帰モデル作成：
  Kaggleのコンペデータを使って、回帰モデルの作成と、そのモデルによる課題解決方法について学びます。
• レコメンド・モデル作成：
  Kaggleのコンペデータを使って、レコメンド・モデルとは何か、基礎から実際にモデルを作りながら学びます。

※希望者が受講可能です。一部、オンデマンド形式となります。

1）特別講義「python 100本ノック」：
一般社団法人データサイエンティスト協会作成による「データ分析100本ノック」のPython版に取り組みます。

2）特別講義「因果推論」：
因果推論についての講義（録画）と実習（ノートブックによる自習とSlackでの質問）を行います。

3）特別講義「自然言語処理」：
自然言語処理についての講義（録画）と実習（ノートブックによる自習とSlackでの質問）を行います。

1. 全ての講義に出席し、アンケート形式の調査票を提出していただきます。（やむを得ない欠席の場合には、講義の記録映像を視聴して学習していただきます。）
2. その他、詳細事項についてはプログラム事務局の指示に従っていただきます。