データアントレプレナーフェロープログラム(通年コース/12ヶ月)
- 講座レベル3
- DX推進スキル標準(DSS-P)

講座情報
本講座は電気通信大学のエクステンションプログラムで、データサイエンスを座学だけでなく反復して手を動かすことで実践的に身につけるプログラムです。
通年コースでは高いデータ分析技術を身につけた上で、プロジェクトを推進できる総合力を身につけます。
日本で一番ハードなデータサイエンスの講座だと自負しております。
<カリキュラム>
(基礎)
個人ワーク(座学と宿題)で学びます。自信がない部分がある方も、ここで重点的に勉強していただけます。
・データ分析リテラシ(IT・統計・Python)
・データサイエンス100本ノック
・探索的データ分析とモデル作成
(応用)
典型的なビジネス課題を題材にグループワークで学びます。概ね大学4年生から大学院生に向けたレベルの内容です。
・実践データサイエンス(回帰モデル)
・実践データサイエンス(判別モデル)
(エキスパート)
より発展的な内容を学びます。大学院の正規講義でもあります。
・データアントレプレナー実践論:AI活用の企画立案
・Kaggle講義:Kaggleを活用した高度なAI開発
・データサイエンティスト特論:データスポンサーの課題をグループで解決する総合演習
<その他>
グループワーク含めて全ての講座はオンライン(Zoom)で行います。
グループワークへの参加が必須です。日本語での口頭でのコミュニケーションが多く必要になりますので、ご注意ください。
毎週土曜の午後(13:00-18:00)に開催します。
いつでも観られる「オンデマンド配信」ではありませんので、リアルタイムでの参加をお願いします。
※授業時間は166.5時間(9990分)です。
受講料 | 有料 |
---|---|
標準学習時間 | 499時間30分 |
修了証発行 | あり |
受講形態 | 完全オンライン制 |
申込み受付対象 |
個人のみ |
団体申込み |
あり 申込前に要相談 |
法人請求 |
あり |
受講対象者
・すでにデータ分析経験はあるが、より高度なデータサイエンスを体系的に学びたい方
・現在、企業、研究機関に所属しており、業務でデータサイエンスが必要になる方、またはリスキリングをして業務の幅を広げたい方
・現在、学生であり、データサイエンスを学ぶことで研究の幅を広げたい方、または、実践的なデータサイエンスを学ぶことで就職の幅を広げたい方
・その他、データサイエンスを学びたい方
・毎週土曜日午後の時間帯で講義を受講できる方
・グループワークでオンライン上のコミュニケーションが可能な方
学習できるデジタルスキル
電気通信大学の本講座(12ヶ月コース)は、データサイエンスのプロフェッショナルとして自立しつつ、周囲と協働して新規プロジェクトを企画・推進できるレベルを目指す教育プログラムです。前半の6ヶ月では、ゼロから自分で手を動かせることを目標として、まずIT・Python・統計の入門からじっくり学びます。プログラミングや数学に不安を持つ方でも、意欲さえあれば個別サポートを受けられます。いわゆる文系出身者の修了実績も多くあります。その上でPythonでのデータの扱い方、公開データを用いたコンペティション形式で機械学習・AIの基本を学びます。さらにマーケティングデータや不動産データを用いた実践的なグループワークを通して、専門性だけでなくビジネス課題の発見力やチームでの協働力を身につけます。後半の6ヶ月ではKaggle環境を使ったより専門的なデータサイエンスの演習で技術の引き出しを増やしつつ、新しい事業の企画立案をする演習や、企業の実課題を実際にその企業の担当者にヒアリングしながら解決するという極めて実践的な総合演習に取り組みます。このような課題を通して、データサイエンスの専門的な技術だけでなく、その手前の、ビジネスやプロジェクトを企画する力や、結果をプロトタイプやレポートとしてアウトプットする力も身につきます。分析技術と実践力を武器に、身の周りのデータ活用プロジェクトを一貫して進められる人材を目指しましょう。
必要となる前提知識
【ITリテラシ】
・検索エンジン(Google検索、Yahoo検索など)を利用した調査経験。
・オンラインミーティングツール(Zoom、Google Meetなど)の利用経験。
・表計算ソフト(Excel、Googleスプレッドシートなど)の利用経験。
・スライド作成ソフト(Power Point、Googleスライドなど)の利用経験。
・書類作成ソフト(Word、Googleドキュメント)の利用経験。
【数学】
高校数学Ⅱ・Bの学習経験
【プログラミング言語】
1つ以上のプログラミング言語の基本構文の理解(Python言語が望ましいが、それ以外でも可)
※未経験であっても開講までに経験いただければ受講いただけます。