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国立大学法人 電気通信大学

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お知らせ

高度技術研修「データサイエンス基礎講座」、「独り立ちデータサイエンティスト養成講座」受講生募集開始

2024年01月30日

2024年度4月に開講する2つの社会人向けリスキリング講座となる高度技術研修「データサイエンス基礎講座」、「独り立ちデータサイエンティスト養成講座」の受講生を全国から募集します。
この講座は、今の時代に必要な情報とデータを使った仕事の仕方からデータサイエンスの基礎を学び、データサイエンス業務に携わることのできるスキルを身につけていただく講座です。
企業でデータ分析に携わる方で「見習いレベル」から「独り立ちレベル」に引き上げたい方、ビジネス経験は豊富だけれども今後の方向性を模索している方など、新しい可能性を開きたい方の応募をお待ちしています。

講座名 データサイエンス基礎講座 独り立ちデータサイエンティスト養成講座
対象者 ・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
・何かのプログラミング言語に触れたことがある方(経験のない方でも受講いただけますが、相応の自習時間が必要になります。)
・年齢不問・学歴不問
開講時期 2024年4月初旬から2024年6月まで(3ヶ月間)
ライブ配信講義:土曜日13時から18時まで
2024年4月初旬から2024年9月末まで(半年間)
ライブ配信講義:土曜日13時から18時まで
講習料 30万円(消費税別) 50万円(消費税別)
募集人数 20名程度
※最少開講人数(5名)に達しなかった場合には開講を見送る場合がございます。(万が一、その場合の連絡は3月末日までに行います。)
20名程度
※最少開講人数(5名)に達しなかった場合には開講を見送る場合がございます。(万が一、その場合の連絡は3月末日までに行います。)
募集期間 2024年2月1日(木)から3月15日(金)まで
募集説明会 日時:2024年3月5日(火)18時00分から19時00分ごろ
会場:オンライン開催(Zoom利用)
申込: 事前エントリー (左記リンク先よりお申込みください)
※登録後、ミーティング参加に関する情報の確認メールが届きます。
応募書類 1. 願書(指定の願書および履歴書) 2. スキル調査シート 3. 日本語能力試験 N1証明書(外国籍の方および留学生の方のみ必須。なお、個別にご相談も承ります。)

※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。
提出方法等 1.応募書類1~3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メールで送付してください。
件名:【DS基礎:2024】応募書類(氏名)
提出先: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)

 
件名:【独り立ち:2024】応募書類(氏名)
提出先: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)
選考方法等 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
2024年3月下旬に、メールまたは郵送にて通知いたします。
※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。
カリキュラム概要 必修講義:基礎演習(eラーニング)
  • 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。
  • 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。

必修講義:基礎演習(ライブ配信)
  • ITリテラシ:データを使って仕事をするための基本的なリテラシーを身につけていただきます。
  • 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。
  • EDAとモデル作成の基礎:Pythonを使ってのデータの集計・可視化と機械学習の基礎を学びます。
必修講義:左記「データサイエンス基礎講座」の全ての講義。

必修講義:統計検定2級合格支援(オンデマンド配信)
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。講義自体は行いませんが、自主学習支援として、担当教員が質問を受け付けるほか、小テストや予想問題の提供、教材紹介を行います。

同検定試験の合格を修了要件としているほか、以下の実践的演習講義では、合格者レベルの知識を前提とした講義になります。

必修講義:実践的演習(ライブ配信)
  • 回帰モデル作成:ワシントンDCの不動産物件価格予想問題に取り組む中で、回帰分析に必要な事項を基礎から学びます。
  • 判別モデル作成:小売店舗における購買行動データを用いた二値分類モデルを作っていただきます。

選択講義:実践的演習(ライブ配信)
  • デザイン思考:既存のものの単なる「改善」ではない、「新しい」モノやコトを作るということはどういうことなのかを学びます。「新しい」モノやコトを作り出すためのマインドセットを、多くの事例や演習で学びます。
  • データサイエンティストによるモック(MVP)作成:エンドユーザの迅速なフィードバックを得ることを目的として、Streamlitなどを使うことでデータサイエンティスト単独で簡単に動くモックを作成する方法を紹介します。

選択講義:(オンデマンド配信)
  • 自然言語処理 基礎編
  • 自然言語処理 応用
  • 因果推論
  • 深層学習の基礎
  • レコメンドモデル作成
  • 教師なし学習の基礎と演習
注意事項
  1. オンデマンド講義以外の講義については、グループワークをしたり、実際に画面越しの講師からの質問等を行うため、欠席すると講義内容を理解するのが難しくなりますので、出席を前提としてください。
  2. 必修講義の全てを受講し、講義で指定された課題(アンケート形式の調査票を含む)を提出していただきます。(必修講義については、3コマを超えて無断欠席した場合、原則として修了を認めませんので、ご注意ください。ただし、やむを得ない事情により、欠席する(欠席した)場合は、授業担当教員へご相談ください。)
  3. 途中離脱などによる返金はいたしかねます。
  4. 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。
詳細 詳細は、ウェブサイトをご覧ください。
社会人向けデータサイエンス・リスキリング講座のご案内

※ご不明な点がありましたら、お気軽に問い合わせ窓口までご質問ください。

問い合わせ窓口

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
メールアドレス:defp@sangaku.uec.ac.jp