公開日：2024年1月15日
更新日：2024年3月 ６日

2024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25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。

NEW！
募集説明会の録画と資料を掲載しました。

【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】
　多くのご参加ありがとうございました。

※両日とも同じ内容です。

◆第1回　【DEFP2024】募集説明会　《修了》
　日時：2024年2月2日（金）18時00分～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（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　【DEFP2024】募集説明会　《修了》
　日時：2024年2月14日（水）18時00分～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（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。
　録画：録画記録（公開期限：2/25まで） NEW！
　　　　パスコード：56wNJbax?Y
　資料：2024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 NEW！

目的

2024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. 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： 2024年4月上旬～2025年3月31日（月）

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。（やむを得ない場合を除き、各必修講義の３コマを超えての無断欠席は修了を認めない場合がございます。ご注意ください。）
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. 2024年1月22日（月）～2024年2月25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. • 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：【DEFP2024】願書（氏名）
  2.  
     • 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

2024年3月上旬頃に、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

2024年4月以降の身分となります。

　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。

事務局（出願先）

1. 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。

• 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
  
  

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：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。