データアントレプレナーフェロープログラム

2025年度「データアントレプレナーフェロープログラム」受講生を全国から募集します！！
　　　　　　（通年コース/12ヶ月・前期コース/6ヶ月）

公開日：2025年1月10日

お知らせ

以下の日時で【募集説明会】を開催します。

【第1回募集説明会】

日時：2025年1月31日（金）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
※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。

【第2回募集説明会】

日時：2025年2月7日（金）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
※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。

データアントレプレナーフェロープログラム
コース	通年コース/12ヶ月	前期コース/6ヶ月
対象	・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
応募要件	【受講条件】・学歴不問・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【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。
開講時期	2025年4月初旬から2026年3月末まで（1年間）ライブ配信講義：毎週土曜日13時から18時まで	2025年4月初旬から2025年9月まで（半年間）ライブ配信講義：毎週土曜日13時から18時まで
講義環境	・Zoom等を利用したフルオンライン形式・いくつかの講義でグループワークがあります。
講習料	社会人：100万円（消費税別）学　生：25万円（消費税別）※本学学生は無料	社会人：50万円（消費税別）学　生：15万円（消費税別）※本学学生は無料
募集人数	60名程度（両講座合わせて）
募集期間	2025年1月14日（火）から2月28日（金）まで
応募方法	下記、フォームよりお申し込みください。【応募・選考フォーム】
選考方法等	１．選考方法：応募内容を元に選考を行います。定員に達し次第、受付を終了する場合がございます。 ※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： 2025年3月中旬に、E-Mailまたは郵送にて通知いたします。 ※応募時のE-Mail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：（１）基礎レベル・データ分析リテラシ（IT・統計・Python）【全18コマ】・データサイエンス100本ノック（Python）【全9コマ】・探索的データ分析とモデル作成【全12コマ】データ分析に必須のリテラシ及びPythonの基礎とデータ分析を学びます。必修講義：（２）応用レベル・実践データサイエンス（回帰モデル）【全12コマ】・実践データサイエンス（判別モデル）【全12コマ】実問題を対象にグループワークを通してモデル構築を学びます。必修講義：（３）エキスパートレベル・Kaggle講義【全15コマ】・データアントレプレナー実践論【全15コマ】・データサイエンティスト特論【全15コマ】事例／提案力／表現力を学び実装力の徹底強化、プロジェクト推進を含む総合力を学びます。	必修講義：（１）基礎レベル・データ分析リテラシ（IT・統計・Python）【全18コマ】・データサイエンス100本ノック（Python）【全9コマ】・探索的データ分析とモデル作成【全12コマ】データ分析に必須のリテラシ及びPythonの基礎とデータ分析を学びます。必修講義：（２）応用レベル・実践データサイエンス（回帰モデル）【全12コマ】・実践データサイエンス（判別モデル）【全12コマ】実問題を対象にグループワークを通してモデル構築を学びます。
注意事項	１．ライブ配信講義では、グループワークや講師からの質問を通じた双方向のやり取りが行われます。このため、欠席すると講義内容の理解が難しくなる場合があります。講義の効果を最大化するためにも、出席を前提として受講してください。２．必修講義については、無断で3コマ以上欠席した場合、原則として修了認定ができませんのでご注意ください。ただし、やむを得ない事情がある場合は、事前または直後に必ず担当講師にご相談ください。３．講義は全て日本語で行われますので、日本語での受講が可能な方を対象としています。英語や他言語での対応は行っておりませんので、あらかじめご了承ください。４．開講後の受講辞退による返金は承っておりません。あらかじめご了承ください。５．その他の詳細事項については、プログラム事務局からの指示に基づき、ご対応をお願いします。
詳細	詳細は、ウェブサイトをご覧ください。 UECデータサイエンスプログラム「データアントレプレナーフェロープログラム」のご案内（ https://de.uec.ac.jp/program2025/ ）
問合せ窓口	UECデータサイエンスプログラム事務局：defp@sangaku.uec.ac.jp

個人情報の取り扱いについて

電気通信大学が定める個人情報保護規定及び保有個人情報管理細則に則り、ご本人の同意を得ることなく第三者に提供することはありません。

【Voice】修了生の声

2020年度修了生：Nさん（教員）
私は当時、博士課程に進学するか、就職するか、将来を悩んでいた時期でした。元々データサイエンスには興味があり、「研究もしたいが実践的なスキルも身につけたい」「学費はどうしよう」という悩みを持っていました。そんな中、本プログラムでは、データサイエンスの基礎を学べるだけでなく、社会人の方と協力してビジネス課題に取り組むグループワークや、コンソーシアム企業の方とのインターンシップのマッチング会があり、まさに自分のニーズにマッチしていたので、受講と、博士課程への進学を決めました。自分の研究は、深層学習モデルの理論的な研究です。世の中に実装されている様々な深層学習のモデルが、どのような関係性にあるのかを数理的に研究しています。一方で、実務的な研究やプログラミングの経験はなかったので、本プログラムを通じて、データ分析やシミュレーションを踏まえた研究に挑戦できるようになりました。また、マッチング会でご縁のあった企業でマーケティングリサーチに関するインターンシップに参加させていただき、実社会と関わる領域での研究や、データ分析の実務経験が得られました。これらの経験を活かし、実際に企業での機械学習プロジェクトに参画する機会ができ、時にはリサーチャー、時にはマネージャーとして「アントレプレナーシップ」を発揮できるようになりました。いまでは、講師としてプログラムに参加させていただいておりますが、改めてとても豪華なプログラムだなと感じております。現代社会におけるデータサイエンスの潮流は、AIの隆盛も伴ってとても激しいものがあり、実践や学習にもまだまだデファクトスタンダードが出来上がっていないように思いますが、本プログラムではサイエンス・ビジネス・プログラミングの3つの観点から体系的に、かつ業界の第一線で活躍されている講師の方からデータサイエンスを学ぶことができます。また、異業種の方との交流を通じてたくさんの刺激を得られます。自分自身も、受講生の方に負けないように、新たな情報と知見をキャッチアップし続ける毎日ですので、是非一緒に走りましょう。

2020年度修了生：Ｉさん（会社員）
電通大講師陣による体系立った知識と、超一流データサイエンティストによる実践的スキルの両方を習得することができる、高いレベルでバランスの取れた内容でした。特に、コンピュータサイエンスの基礎やKagglerのテクニック、ビジネスピッチなど、他の研修にはない内容は非常に興味深かったです。1年間みっちりデータサイエンスに取り組みましたが、ビジネスでデータサイエンスを活用するために必要な内容が凝縮されており、非常に充実した講座でした。

2020年度修了生：Ｔさん（博士後期課程学生）
実験系の博士学生という立場で、本プログラムに参加をさせて頂きました。データサイエンティストとして必要な基礎知識・実践能力のみならず、データや課題の本質的な理解に対する思想を様々なバックグラウンドを持つ講師・参加者の方々から直接学べることが、本プログラムの特徴だと私は思います。実際にデータの理解は重要で、構築した機械学習モデルにおける入力と結果が適切であるか判断に迷う中で、結局は泥臭くデータを一つ一つ理解することが適切なモデルの構築に繋がるということを痛感しました。Take-home message: データ量や課題が日々肥大化する現代において、本プログラムで得られるデータサイエンティスト力は絶対に必要になると私は思います。

2021年度修了生：Ｆさん（会社員）
～手を動かすからこそ身に付くスキル～
受講した理由は、もともと、業務の中でデータ分析を行っている中で、体系的に学びたいと思っていたからです。他の研修も受講しましたが、このプログラムの魅力は、統計学、機械学習モデルの実装、Kaggle講義などの体系的な学習と、実データでの演習で一連の流れを学べる点にあると思います。「とにかく手を動かしてみる」という点に重点を置いていて、毎週の講義と課題が1年間続き、業務と並行して進めるのは非常に大変でしたが、修了には大きな達成感がありました。修了後は社内でデータ分析プロジェクトにアサインされることが増え、現在はデータサイエンス専門部署でプロジェクトを推進するまでにもなりました。社外でデータ分析関連の仕事を受けることもでき、キャリアアップに大きく貢献しました。コードの実装に不安がある方でもサポートがあり、まさにデータサイエンティストとしての素養を身につけ、新たな価値を生むビジネスを創出できる人材に近づくプログラムだと思います。

2023年度修了生：Ｋさん（博士後期課程学生）
～データサイエンスで広がった研究の可能性～
他大学から修士課程に進学した当初はデータサイエンスやコーディングに不慣れでしたが、データサイエンスサークルでの学びを通じて興味を持ちました。プログラムには顧問の特任教授からの誘いで参加しました。内容は実践的で濃厚で、特にKaggle講義ではGrandmasterの講師から直接学ぶことができ、非常に勉強になりました。また、データサイエンティスト特論では、企業のデータをチームで解析し、予測モデルを作成し、解決策をまとめて発表する経験を積むことができ、実社会のデータの扱い方やビジネス力を学ぶ上で非常に有益でした。私の研究では、動物や人の実験で得られた筋電などのセンサデータを分析しており、プログラムで学んだことが大いに役立っています。参加を通じて、より高度なデータサイエンス力、研究活動で必要な課題設定能力であるビジネス力、データ取得に必要なエンジニアリング力の3つの技術力を向上させることができたと感じています。