募集要項

公開日:2022年12月22日
更新日:2023年  1月30日

 

お知らせ

2023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します。
 募集期間:2023年1月23日(月)~2023年2月17日(金)

下記の日時にて【募集説明会】を開催いたしますので、是非ご参加ください。

 

NEW!
【Voice】修了生の声 を掲載いたしました。
また、よくあるご質問は、こちら をご覧ください。

 

【募集説明会】

第1回 【DEFP2023】募集説明会(一般・社会人向け)
 
 日時:2023年1月30日(月)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。
 資料:2023年度 データアントレプレナーフェロープログラムについて(V2) NEW!

 

第2回 【DEFP2023】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。 

 日時:2023年2月6日(月)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。

 

目的

2023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. 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. 論文データベースへのアクセス
    6. 6. 関連イベントの参加
    7. 7. 修了要件を満たした受講生への修了証授与
    8. 8. 公式ウェブサイトへの修了者の氏名掲載(希望者)
    9. 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. 1年間: 2023年4月上旬~2024年3月31日(日)

     

    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. ・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。
    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事務局に従っていただきます。

     

    募集人数

    1. 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

    1. 2023年1月23日(月)~2023年2月17日(金)

     

    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:【DEFP2023】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

    2023年3月中旬頃に、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

    2023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. 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。

     

    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

     

    NEW!

    【Voice】修了生の声

    2020年度 修了生:Iさん 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 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。