公開日：2022年1月28日
更新日：2022年3月14日
2022年度データアントレプレナーフェロープログラムでは、引き続き「博士後期課程（博士課程）学生、博士研究員（ポスドク）、博士号取得者」に該当する方のみ受講生を募集しております。詳細は お問合せ先 までご連絡ください。
お知らせ
受講を希望されている方は必ず 2月28日(月) までに出願ください。
証明書の提出が遅れる場合は事務局までご相談ご連絡ください。
募集説明会の資料を掲載しました。なお、募集説明会でいただきましたご質問の回答はこちらをご覧ください。
目的
2022年度データアントレプレナーフェロープログラム の受講生を全国から募集いたします。本プログラムは、学生・社会人を問わず、人工知能、IoT、ビッグデータ、サイバーセキュリティ及びその基礎となるデータサイエンスの分野において、特に向学心を有し本学の大学院レベルの講義を履修することを希望する方に対して、電気通信大学が定める 高度技術研修制度 に基づき選考の上、高度技術研修生として履修を認める制度です。本学や単位互換大学に在学していない方は非正規学生となりますが、別途「科目等履修生」として入学し履修した大学院の講義科目の単位は、後に正規学生として本学に入学した場合、正規の単位として認定が可能となります。
合格者には次の特典があります。
特典
-
- 1. 大学が定める高度技術研修生
- 2. 大学アカウントの発行
- 3. 附属図書館の利用
- 4. 学内無線LANの利用
- 5. 論文データベースへのアクセス
- 6. 関連イベントの参加
- 7. 修了要件を満たした受講生への修了証授与
- 8. 公式ウェブサイトへの修了者の氏名掲載（希望者）
- 9. 最優秀賞の獲得権利と公式ウェブサイトへの氏名掲載（希望者）
開講期間
- 1年間： 2022年4月上旬～2023年3月31日（金）
出願資格
次のいずれかに該当する方
- 1. 博士後期課程（博士課程）学生、博士研究員（ポスドク）、博士号取得者の方
- 2. 学生・社会人を問わず、特に向学心を有し本学の大学院レベルの講義を履修することを希望し、大学又は大学院を卒業された方またはこれと同等以上の学力があると認められた方
注 外国籍の方の場合、在留資格の種類による制約がありますので、事前に下記の事務局までご相談ください。
注意事項
- ・事前に募集要項とカリキュラムのシラバスを熟読してください。
- ・対面学習の講義日程や内容は進度や大学の開催都合によって変更されることがあります。
- ・教員及び在校生への迷惑行為や講義進行の妨げとなるような行為は禁止となります。
- ・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。
- ・講義資料は印刷物は提供せず、専用ページから再配布不可のデータを提供いたします。
- ・全ての講義に出席し、ウェブによるアンケート形式の調査票を提出していただきます。
- ・その他、詳細事項についてプログラム事務局に従っていただきます。
募集人数
- 学 生：20名程度
社会人：20名程度
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、講義運営等の事情により受け入れできない場合があります。
合否に関するお問合せには応じられませんのでご了承ください。
出願期間
- 2022年2月1日（火）～2022年2月28日（火）
出願書類
- 1. 願書（指定の願書及び履歴書） ダウンロード：［Word］［PDF］［記入例］
2. 出身大学等の卒業証明書（出願資格を証明するもの。卒業予定の場合は卒業見込証明書 又は 在学証明書）
3. 小論文「データサイエンスを活かしたキャリアプラン」（自由形式 A4用紙 枚数指定無 1000字程度）
4. スキル調査シート ダウンロード：［Word］［PDF］
5. 受入教員、指導教員又は所属組織の上長の推薦書（任意）
6. 日本語能力試験 N1 証明書（外国籍の方及び留学生の方のみ必須）
注 提出された書類は返却いたしません。
出願料
- 無料
出願手続き
募集要項の全てに同意した上で、次のいずれかで出願ください。
- 1. デジタル出願（E-Mail）：
全ての出願書類をWordまたはPDF形式のデータにして下記の事務局E-Mailアドレス宛に送付ください。
デジタル出願の方は、出願書類に加え証明写真のJPEGファイルを送付ください。
件名：【DEFP2022】願書（氏名）
-
- 2. 書類出願：
郵送にて全ての出願書類をお送りください。出願期間の消印有効となります。
選考結果通知
2022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おいてください。
受講料
2022年4月以降の身分となります。
身分 受講料 学生 無料 博士研究員 無料 社会人（博士号取得者） 250,000円（消費税別） 社会人 500,000円（消費税別） 注 履修科目が開講される学期の当初の月に納入いただきます。納入手続きについての詳細は、合格者へ選考結果通知の際にお知らせします。
その他
- 1. 受講料の金額は改定されることがあります。
- 2. 開講までの間に時間割が変更となる場合がありますので予めご承知おきください。
事務局（出願先）
-
- 住所： 〒182-8585 東京都調布市調布ヶ丘1-5-1
- 宛先： 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 研究推進課
- E-Mail：defp@sangaku.uec.ac.jp
受講場所
- 基礎学習Ⅰ： オンライン（4月～6月、オンデマンド配信・ライブ配信）
- 応用学習Ⅱ： オンライン（7月～9月、オンデマンド配信・ライブ配信）
- 対面学習Ⅲ： オンライン（10月～2月毎週土曜日、ライブ配信）
- 実 践 学 習： 共同研究、就業研修が実施される各々の場所
お問合せ先
お問合せは、事務局までご連絡ください。
よくあるご質問は、FAQ をご参照ください。- データアントレプレナーフェロープログラム事務局
E-Mail ：defp@sangaku.uec.ac.jp
- 2. 書類出願：
説明会
募集説明会は終了しました。多くのご参加ありがとうございました。
◆第1回 募集説明会
【DEFP2022】第1回 募集説明会 資料
日時：2022年2月8日（火）18時00分～19時00分
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。
◆第2回 募集説明会（大学院生向け） ※大学院生以外の方もご参加いただけます。
【DEFP2022】第2回 募集説明会 資料
日時：2022年2月15日（火）18時00分～19時00分
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。
募集説明会 質疑応答
受講費用について
Q：社会人 兼 修士課程の場合、受講料は「学生」「大学院生」「社会人」のどれが適用されますか？
A：学校教育法における大学（短期大学）、大学院に在籍する学生の場合、受講料が無料となります。
Q：自己負担と会社負担の割合はどのくらいですか？
A：年度にもよりますが、会社負担の参加者が６割～７割です。
選考について
Q：受講生の年齢層はどのような感じでしょうか？
A：年齢層は、20代～50代まで様々な方が受講しています。
Q：例年社会人枠の倍率はどの程度でしょうか？
A：社会人枠の倍率は、例年2倍程度です。
Q：”博士でない社会人”は入れそうでしょうか？
A：本プログラムは博士人材（博士後期課程学生、博士研究員、社会人博士号取得者）を主な対象としています。したがいまして博士人材が優先されますが、博士号の学位を持たない社会人も数多く受講しています。
Q：学生の倍率はどのくらいですか？
A：本プログラムは博士人材（博士後期課程学生、博士研究員、社会人博士号取得者）を主な対象としています。したがいまして博士後期課程学生は優先されます。博士前期課程学生や学部生も応募資格がありますが、応募状況によります。
Q：学部生が参加した例はありますか？
A：学部生も受講は可能です。論理的な思考や専門分野のバックグラウンド、実践的で具体的な将来のビジョンなどを応募書類より総合的に判断します。基礎的な確率論や統計学が身についており、何れかのプログラミング言語を習得している場合には受講することで成長できる可能性があります。書類選考のほか、面接を実施した上でプログラム参加の正否を判断する場合があります。
Q：専門知識はどの程度必要でしょうか？
A：確率・統計は現在のご本人のレベルにもよりますが、2級程度の知識を前提として、準1級程度の問題と採点方式を用意しています。プログラミングに関しては、取り組む時間の確保がより高いレベルを身につけるには重要になります。計画的に学習を進めることをお薦めしています。
Q：後半へ進めない受講生はどのくらいいますか？
A：講義に参加していただく事で、苦手な分野を克服するために担当教員が個人的なサポートをします。ほとんどの受講生は進んでいますが、相応の勉強時間の確保が重要になります。
受講環境・講義内容などについて
Q：どのような授業環境、アプリケーションを利用しているのですか？
A：大学が発行するアカウント（大学が定める高度技術研修生として）を利用して講義を行いますので、Zoomや、Googleクラスルームを利用しています。機械学習のツールとしてはPythonを使いますが、GoogleColaboratoryを使う場合が多く、それについで、電通大のセキュアなサーバーに入っていただいて、そこでJupyteLabを立ち上げていただきPythonを実行することもやります。あまり多くはないですが、ローカルでPythonを動かすこともありますが、その場合は各人の環境にお任せしています。
Q：100本ノックは市販されている書籍を使いますか？
A：一般社団法人データサイエンティスト協会が公開している「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」を活用して自習し、質問等をSlackで受け付け、学習を進めます。
Q：地方在住ですが、カリキュラムの実践学習（選択必須）は場合によっては対面を必要としますか？
A：ライブ配信の講義（オンデマンド講義以外）については、zoomを利用したリアルタイムの講義となります。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。
Q：過去の受講生の成果物を見ることはできますか？
A：それぞれの発案者に帰属しておりますので、関係者外や事後の公開はしていません。
Q：毎週提出課題などはあるのでしょうか？
A：座学の講義においては、提出課題もありますが、主としてはデータサイエンスの分析手法を実習で学ぶ参加型の講義となります。
エフォートについて
Q：社会人の方は、平日は通常業務をされていましたか？
A：社会人受講生の方は、業務をしながら参加しています。より高いレベルを身につけるためには取り組む時間を確保することが重要となります。
Q：チームワークのメンバーが公的に顔を合わせるのは土曜の講義のみとなりますか？
A：基本的には土曜日午後13時～18時の講義となりますが、グループワークを行う講義については各グループにお任せして、進めていただきます。
Q：チームワークの時間はどのように確保されていましたか？
A：学習効果を上げるため、社会人と学生の混合のチームを構成します。平日の夜、土曜日の午前中、日曜日など各グループにお任せして、進めていただきます。
Q：社会人の方は、平日と休日、それぞれどのくらい本プログラムに時間を割いていましたでしょうか？
A：基礎学習Ⅰ、応用学習Ⅱ、後期の対面学習いずれも復習する時間やレポート作成の時間が必要です。また、講義の内容を消化しより高いレベルを身につけるための講義時間の2～３倍の復習時間を取っていただく必要があります。
Q：受講の1年間のうち、プログラム上、特に時間を使う必要がある時期（1～3月は最終プレゼンに向けて忙しくなる等）はありますか？
A：前期の 基礎学習Ⅰ、応用学習Ⅱ のうちオンデマンド配信の科目については、場所や場所を選ばず開講期間内に自分のペースで受講することができます。後期の対面学習 集中講義3科目は、10月から2月の土曜日午後、科目毎に1コマ（90分）として全15回を予定しています。いずれも復習する時間やレポート作成の時間が必要です。また、講義の内容を消化しより高いレベルを身につけるための自習時間を取っていただく必要があります。3月は、積み残しの課題がない限り、特に時間をいただく必要はありません。
個人情報保護
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ます。
個人情報保護規程
保有個人情報管理細則
