募集要項 2021

今年度の受講生の募集は終了いたしました。

来年度の募集は、2022年2月を予定しています。
なお、募集要項の内容は変更することがありますので、ご留意ください。

 

お知らせ

出願期限が近付いています。受講を希望されている方は必ず 2月28日(日) 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。

 

目的

2021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「データアントレプレナーフェロー」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. 1. 大学が定める高度技術研修生
  2. 2. 大学アカウントの発行
  3. 3. 附属図書館の利用
  4. 4. 学内無線LANの利用
  5. 5. データサイエンスライブラリの貸出
  6. 6. 論文データベースへのアクセス
  7. 7. 関連イベントの無償参加
  8. 8. 研修報奨金の提供（博士後期課程（博士課程）学生が対象で最大50万円）
  9. 9. 公式ウェブサイトへの修了者の氏名掲載（希望者）
  10. 10. 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）
  11. 11. Python3 エンジニア認定データ分析試験 1回無償受験（希望者）

 

開講期間

  1. 1年間： 2021年4月中旬～2022年3月31日（木）

 

出願資格

次のいずれかに該当する方

  1. 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. 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

  1. ・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。
  2. ・対面学習の講義日程や内容は進度や大学の開催都合、天候によって変更されることがあります。
  3. ・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。
  4. ・対面学習の講義の映像配信を視聴することはできません。
  5. ・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。
  6. ・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。
  7. ・その他、詳細事項についてプログラムの運営担当に従っていただきます。

 

募集人数

  1. 40名

 

選考方法

運営委員による書類選考を行います。多数の出願があった場合には、講義運営や講義室収容者数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

  1. 2021年2月1日（月）～2021年2月28日（日）

 

出願書類

  1. 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

  1. 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：【DEFP2021】願書（氏名）
  1. 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

2021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

2021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（税込）
社会人500,000円（税込）

　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. 1. 受講料の金額は改定されることがあります。
  2. 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。
  3.  

 

事務局（出願先）

    1. 住所：　〒182-8585　東京都調布市調布ヶ丘1-5-1
    2. 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
    3. E-Mail：defp@sangaku.uec.ac.jp

 

受講場所

  • 基礎学習：　オンライン（4月～6月、オンデマンド配信）
  • 対面学習：　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

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。

 

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。
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。

  • 開催日：2021年2月9日（火）17:30～18:30
  • 会 場：オンライン開催（Zoom）
  • 参加費：無料
  • 申込み：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：社会人の博士号所持者は25万円ということですが、これは、博士前期号（修士）も該当するのでしょうか？

A：修士号取得者は該当いたしません。

Q：専門学校に今在籍しているのですが、学費は無償になりますでしょうか？

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：現在社会人ですが、同時に大学の通信教育課程にも属しております。2021年4月以降も属する予定ですが、この場合は、学部生としての参加は可能なのでしょうか？

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。

Q：受講料についてお伺いします。ポスドクは無料と考えて宜しいでしょうか？　それとも社会人（博士号取得者）扱いでしょうか？

A：博士研究員は、任期付きであれば受講料は無料、任期なしであれば社会人（博士号取得者）として25万円となります。

Q：社会人です。専門実践教育訓練給付金などの補助金制度はありますでしょうか？

A：厚生労働省による専門実践教育訓練での教育訓練給付金制度には対応していません。

選考基準について

Q：社会人の枠はどの程度を想定されていますでしょうか？

A：社会人は20名を予定しています。なお、社会人博士号取得者は博士人材枠と別枠になります。

Q：博士課程学生、修士以下学生、社会人の比率はどの程度を想定されているのでしょうか？

A：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）20名、社会人・学生（博士前期課程学生、学部学生）20名と予定しています。なお、博士人材については20名を超えることも想定しています。

Q：書類選考はどのような観点で選考が行われるのでしょうか？

A：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。

Q：今年度学部４年になりますが、時期的に早いですか？

A：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）を対象とした講義内容となりますので、学部生ですと相応の自己学習が必要になります。

受講環境について

Q：機械学習は、データ量や手法によってはコンピューティング能力も重要だったりしますが、このプログラムでは専用環境があるのでしょうか？あるいは、個人のPC利用でしょうか？

A：個人のPC利用となります。ただし、計算量の多い課題については、クラウドの計算環境を用意しています。

Q：スケジュール案に、対面学習と記載がありますが、こちらがオンラインで実施されるということでしょうか？

A：2021年度はコロナ禍のため、対面学習の2科目についてもオンライン（ライブ配信）開講を予定しています。

Q：補講も、土曜日の13時～18時の間になるのでしょうか？

A：補講は、土曜日午後に開講を予定していますが、時間は内容により変動いたします。

Q：受講するにあたり、パソコン等のスペックはどの程度あれば十分でしょうか？

A：最低限の具体的なPCの要求性能は、ガイダンスで紹介します。参考までにスペックは、メモリーは 8GB 以上（できれば16GB）、ハードディスクは 500GB 以上をお薦めします。

Q：Eラーニングでわからない点など、自力での学習でつまづいたときに気軽に質問等ができる環境はありますか？

A：基礎学習e-Learningをはじめ講義の質問は、受講生専用の Slack で受け付けています。また、受講生全体で、互いに助け合い学び合える環境を用意しています。

Q：使用するプログラミング言語は、Python のみでしょうか？

A：社会実装までを考え、チーム制によるグループワークにおける基礎言語としてPythonを利用しています。

習熟度について

Q：数学のレベルはどのくらい必要でしょうか？

A：大学の学部で履修する数学を理解できることが必要となります。

Q：文系大学院卒でも受講に耐えらますか？

A：大学の学部で履修する数学を理解できることが必要となります。

Q：これまでプログラミング完全未経験者はいましたか？

A：完全未経験者も受講していますが、相応の自己学習が必要になります。

Q：これまでに，プログラミングをほとんど経験したことがないですが，事前に勉強したほうが良いことはありますか？

A：Pythonを基礎言語としていて、基礎学習e-Learning 「プログラミング言語特論」で受講いただけますが、経験が少ないとのことでしたら、事前に自己学習いただくことをお薦めします。

Q：社会人受入に関しては大学卒業以上が前提になりますか？高卒社員で現在データアナリシスに従事するものに参加を推奨したいのですが。PythonやSQLを使って日常的に分析業務をしており統計検定２級も所持している者です。

A：大学の学部で履修する数学を理解できることが必要となりますが、大学卒業以上を条件とはしていません。基礎的な確率論や統計学が身についていて、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。書類選考において必要と考えた場合には、事情を確認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。

実践学習について

Q：社会人の場合は実践学習はできないという理解で大丈夫でしょうか？その場合実際チームで組んで試行錯誤などをする場というのはデータアントレプレナー実践論やデータサイエンティスト特論になるのでしょうか？

A：実践学習は、学生を対象としています。また、「データアントレプレナー実践論」は座学となり、「データサイエンティスト特論」が、チーム制のグループワークとなります。詳細につきましては、カリキュラム（ https://de.uec.ac.jp/curriculum/ ）をご参考ください。

Q：インターシップ先の企業・業種は基本的にコンソーシアムメンバーに記載されている会員になりますでしょうか？

A：基本的に本コンソーシアムの参画機関が受入れ先となります。また、全国ネットワーク協議会（https://ddrive.jp/）が開催するインタラクティブマッチング会への参加も可能です。

Q：勤務先との調整が必要かと思いますが、社会人でインターンに参加された方はいらっしゃいますでしょうか？

A：実践学習は、学生を対象としています。

補講について

Q：社会人です。補講というのは、募集ホームページにある科目から選択する形でしょうか？また、社会人の場合、補講は追加費用がかかるのでしょうか？

A：カリキュラムページ（ https://de.uec.ac.jp/curriculum/ ）に開講予定の補講を掲載しています。なお、こちらの補講は受講料に含まれています。

Q：補講の数や内容一覧は公開されていますでしょうか？

A：カリキュラムページ（ https://de.uec.ac.jp/curriculum/ ）に開講予定の補講を掲載しています。

修了要件について

Q：前期のオンライン学習は、最後に試験があるのでしょうか？ある場合、試験合格が後期に進む条件ですか？

A：前期の基礎学習e-Learningの習熟度を確認するための試験を行います。また、この試験に合格された方が、後期の対面学習に進むことができます。

Q：学部生の場合、選択必修となっている実践学習(大学院生向けと書かれておりました)に参加は必要になるのでしょうか？

A：実践学習は、学生を対象としています。また、学部生の参加は任意となります。

Q：選択必修はどの程度履修するなど、修了に関する基準を知りたいです。

A：修了要件は、基礎学習e-Learning（3科目）の履修と習熟度試験の合格、続く対面学習（2科目）の履修となります。

その他

Q：本プログラムを修了された方々が定期的に情報交換するコミュニティのようなものはあるのでしょうか？

A：自由な交流、情報交換用として関係者とこれまでの修了者向けのコミュニティ Facebook Group に参加していただけます。

 

個人情報保護

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