募集要項 2023年度の受講生の募集は終了いたしました。
公開日：2022年2月24日
更新日：2022年3月28日
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、2023年3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
受講を希望されている方は必ず 3月21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。
【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。
日時：2022年3月8日（火）18時00分から19時00分（当日資料）
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。
| データサイエンス基礎講座 | 独り立ちデータサイエンティスト養成講座 | |
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| 対象 | ・実際にデータ分析をした経験がある方が望ましいですが、経験がない方でも受講できます。 ・高校時代に数学II（指数対数関数、微分積分、ベクトル）を受けたか、または同程度の数学をどこかで学習したことのある方 ・何かのプログラミング言語に触れたことがある方（経験のない方でも受講いただけますが、相応の自習時間が必要になります。） ・年齢不問・学歴不問 |
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| 開講時期 | 2022年4月初旬から2022年6月末まで（3ヶ月間） ライブ配信講義：土曜日13時から18時まで | 2022年4月初旬から2022年9月末まで（半年間） ライブ配信講義：土曜日13時から18時まで |
| 講義環境 | ・Zoom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。 |
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| 講習料 | 30万円（消費税別） | 50万円（消費税別） |
| 募集人数 | 20名程度 | 20名程度 |
| 募集期間 | 2022年3月1日（火）から3月21日（火）まで |
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| 応募書類 | １．願書（指定の願書および履歴書） Word様式（Word：23KB） PDF様式（PDF：184KB） PDF様式 ※記載例（PDF：205KB） ２．スキル調査シート Word様式（Word：16KB） PDF様式（PDF：227KB） ３．小論文「データサイエンスを活かしたキャリプラン」（自由形式A4用紙 枚数指定無 1000字程度） ４．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。なお、個別にご相談も承ります。） ※応募書類１、２は、リンク先からダウンロードしてください。 |
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| 提出方法等 | １．応募書類１～４の全てをWordまたはPDF形式のデータにしてください。 ２．応募書類データを以下の要領によりE-Mailで送付してください。 |
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| 件名：【DS基礎:2022】応募書類（氏名） 提出先：データアントレプレナーフェロープログラム事務局（defp@sangaku.uec.ac.jp） | 件名：【独り立ち:2022】応募書類（氏名） 提出先：データアントレプレナーフェロープログラム事務局（defp@sangaku.uec.ac.jp） |
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| 選考方法等 | １．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、運営の都合上、応募者全員を受け入れることができない場合がありますので、予めご了承ください。 ※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： 2022年3月下旬に、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。 |
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| カリキュラム概要 | 必修講義：基礎演習（eラーニング） ・コンピュータサイエンス： IT技術の基礎となるコンピュータサイエンスの基礎から、現代社会に大きな影響を与えているコンピュータサイエンスの応用事例について学びます。 ・Pythonプログラミング： データサイエンスの基礎となるプログラミングを学びます。本講座は基本的にPythonによる講義を行います。 必修講義：基礎演習（ライブ配信） ・ ITリテラシ： データを使って仕事をするための基本的なリテラシーを身につけていただきます。 ・Python 100本ノック： 一般社団法人データサイエンティスト協会作成による「データ分析100本ノック」のPython版に取り組みます。 ・ EDAとモデル作成の基礎： Pythonを使ってのデータの集計・可視化と機械学習の基礎を学びます。 | 必修：左記「データサイエンス基礎講座」の全ての講義。 必修講義：基礎演習（eラーニング） ・統計検定2級自習： データサイエンスに必要な確率と統計の基礎を学びます。 必修講義：実践的演習（ライブ配信） ・回帰モデル作成： ワシントンDCの不動産物件価格予想問題に取り組む中で、回帰分析に必要な事項を基礎から学びます。 ・判別モデル作成： 小売店舗における購買行動データを用いた二値分類モデルを作っていただきます。 選択講義：実践的演習（ライブ配信） ・特別講義：準備中 選択講義：（オンデマンド配信） ・自然言語処理 基礎編 ・自然言語処理 応用 ・因果推論 ・深層学習の基礎 ・レコメンドモデル作成 |
| 注意事項 | １．ライブ配信の全ての講義に出席し、講義で指定された課題（アンケート形式の調査票を含む）を提出していただきます。 （やむを得ない欠席の場合には、講義の記録映像を視聴して学習していただきますが、欠席が続くと録画映像の視聴だけでは追いつけなくなる可能性が高いので、録画視聴はあくまで例外とお考えください。） ２．途中離脱などによる返金はいたしかねます。 ３．その他、詳細事項についてはプログラム事務局の指示に従っていただきます。 |
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| 問合せ窓口 | 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 メールアドレス：defp@sangaku.uec.ac.jp |
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募集説明会 質疑応答
Q：受講を開始してから「データサイエンス基礎講座」から「独り立ちデータサイエンティスト養成講座」のコースへの変更は可能でしょうか？
A：カリキュラム上、お申し込み後のコース変更はできません。
ご了承の上、考慮してご応募ください。
Q：数学Ⅱの知識レベル、範囲について教えてください。
A：指数・対数関数 · 微分法 · 積分法、ベクトルの計算、数学検定準2級～2級レベルを想定しています。三角関数の加法定理より複雑な計算は不要です。（三角関数のグラフがどうなっていて、周期関数とはどういうものかは理解しておいてください。）
Q：全ての講義がオンラインでしょうか？
A：ライブ配信の講義については、全てZoomを利用したリアルタイムのオンライン講義となります。その他、Zoom懇親会なども開催しています。
Q：講座終了後のキャリア事例などをお伺いさせていただきたいです。
A：ご要望に併せて支援いたします。キャリアアップした例もあります。
オフィスアワーの時間に個別相談してください。
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