講師

西野 哲朗（教授）
担当：コンピュータサイエンス
1984年、早稲田大学大学院理工学研究科数学専攻博士前期課程修了。’84年、日本アイ・ビー・エム入社。東京基礎研究所研究員。’87年東京電機大学助手。’92年北陸先端科学技術大学院大学助教授。’94年電気通信大学電気通信学部電子情報学科助教授。’99年同情報通信工学科助教授。’06年同教授。’10年改組により情報理工学研究科教授。’20年より同研究科長。電子情報通信学会ソサエティ論文賞（’02年）IBM Faculty Award(’08年）文部科学大臣表彰科学技術賞（’10年）など受賞。主な著作に『P=NP? 問題へのアプローチ』（日本評論社）『量子コンピュータと量子暗号』（岩波書店）『図解雑学・量子コンピュータ』（ナツメ社）『デザイン思考に基づく新しいソフトウェア開発手法 EPISODE』（コロナ社）など。

庄野 逸（教授）
担当：pythonプログラミング
1994年、大阪大学 大学院基礎工学研究科 生物工学分野修了。福島研究室にてネオコグニトロン、選択的注意機構モデルの研究に従事 1994 大阪大学 基礎工学部助手 1999 博士（工学）取得（大阪大学） “視覚システムのモデルを用いたパターン認識の研究” 2001 奈良女子大学 大学院人間文化研究科助手 ー城研究室にて最適化アルゴリズム、連想記憶モデルに関する研究に従事 2002 山口大学 工学部助教授 ー木戸研究室にて医用画像研究に従事 2006 山口大学 大学院医学系研究科助教授 2008 電気通信大学 電気通信学部 准教授 2015 電気通信大学 総合情報学部 教授 現在に至る 視覚システム、ニューラルネットワークモデルに基づいたパターン認識、統計力学的アプローチに基づく画像処理、医用画像処理の研究に従事。情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会主査、電子情報通信学会医用画像研究会運営委員などを務める。

講師情報：2022年7月現在

佐野 遼太郎（特任助教）
担当：ITリテラシ、Python 100本ノック、EDAとモデル作成の基礎
2015年3月に名古屋大学大学院にて修士号(数理学)を取得後、株式会社金融エンジニアリング・グループ、株式会社ディー・エヌ・エー、富士通株式会社を経て、2022年10月より電気通信大学特任助教。実務において、リスク管理、危険運転自動検出、運動の骨格情報に関わる分析についてデータサイエンティストとして従事。また、2016年から社内外において、個人向け、法人向けのデータサイエンティスト育成も行ってきた。Kaggle Master。Kaggleコンペでは2019年のGoogle Analytics Customer Revenue Predictionにてチームリーダーとしてチームを牽引し、世界4位を獲得。

長瀬 准平（特任助教）
担当：ITリテラシ、Python 100本ノック、EDAとモデル作成の基礎
芝浦工業大学理工学研究科博士（後期）課程修了。博士（学術）。博士課程在学中には機械学習事業の企画・立ち上げのサポートや共同研究なども行い、コニカミノルタ株式会社マーケティングサービス事業部アシスタントデータサイエンティスト、日本学術振興会特別研究DC2を経て、2023年4月より電気通信大学特任助教。専門は深層学習の理論研究。特に、モデルアーキテクチャの一般化や数理的な解析に従事。

講師情報：2023年8月現在

西野 哲朗（教授）
担当：コンピュータサイエンス
1984年、早稲田大学大学院理工学研究科数学専攻博士前期課程修了。’84年、日本アイ・ビー・エム入社。東京基礎研究所研究員。’87年東京電機大学助手。’92年北陸先端科学技術大学院大学助教授。’94年電気通信大学電気通信学部電子情報学科助教授。’99年同情報通信工学科助教授。’06年同教授。’10年改組により情報理工学研究科教授。’20年より同研究科長。電子情報通信学会ソサエティ論文賞（’02年）IBM Faculty Award(’08年）文部科学大臣表彰科学技術賞（’10年）など受賞。主な著作に『P=NP? 問題へのアプローチ』（日本評論社）『量子コンピュータと量子暗号』（岩波書店）『図解雑学・量子コンピュータ』（ナツメ社）『デザイン思考に基づく新しいソフトウェア開発手法 EPISODE』（コロナ社）など。

庄野 逸（教授）
担当：pythonプログラミング
1994年、大阪大学 大学院基礎工学研究科 生物工学分野修了。福島研究室にてネオコグニトロン、選択的注意機構モデルの研究に従事 1994 大阪大学 基礎工学部助手 1999 博士（工学）取得（大阪大学） “視覚システムのモデルを用いたパターン認識の研究” 2001 奈良女子大学 大学院人間文化研究科助手 ー城研究室にて最適化アルゴリズム、連想記憶モデルに関する研究に従事 2002 山口大学 工学部助教授 ー木戸研究室にて医用画像研究に従事 2006 山口大学 大学院医学系研究科助教授 2008 電気通信大学 電気通信学部 准教授 2015 電気通信大学 総合情報学部 教授 現在に至る 視覚システム、ニューラルネットワークモデルに基づいたパターン認識、統計力学的アプローチに基づく画像処理、医用画像処理の研究に従事。情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会主査、電子情報通信学会医用画像研究会運営委員などを務める。

講師情報：2022年7月現在

橋本 武彦（客員准教授）
担当：統計検定2級自習
株式会社GA technologies AI Strategy Center General Manager。株式会社ブレインパッドにて主にマーケティング領域のデータ分析、ならびにデータサイエンティスト育成に従事。一般社団法人データサイエンティスト協会の立ち上げに参画（前事務局長）。滋賀大、慶應義塾大学SFCなどでの講義を担当。出演・著書等「社会人のためのデータサイエンス演習」（gacco）、「データサイエンティスト養成読本」（技術評論社/共著）、「統計学ガイダンス」（日本評論社/共著）他。電気通信大学客員准教授。滋賀大学データサイエンス学部 インダストリアルアドバイザー。

講師情報：2023年8月現在

佐野 遼太郎（特任助教）
担当：ITリテラシ、Python 100本ノック、EDAとモデル作成の基礎
2015年3月に名古屋大学大学院にて修士号(数理学)を取得後、株式会社金融エンジニアリング・グループ、株式会社ディー・エヌ・エー、富士通株式会社を経て、2022年10月より電気通信大学特任助教。実務において、リスク管理、危険運転自動検出、運動の骨格情報に関わる分析についてデータサイエンティストとして従事。また、2016年から社内外において、個人向け、法人向けのデータサイエンティスト育成も行ってきた。Kaggle Master。Kaggleコンペでは2019年のGoogle Analytics Customer Revenue Predictionにてチームリーダーとしてチームを牽引し、世界4位を獲得。

長瀬 准平（特任助教）
担当：ITリテラシ、Python 100本ノック、EDAとモデル作成の基礎
芝浦工業大学理工学研究科博士（後期）課程修了。博士（学術）。博士課程在学中には機械学習事業の企画・立ち上げのサポートや共同研究なども行い、コニカミノルタ株式会社マーケティングサービス事業部アシスタントデータサイエンティスト、日本学術振興会特別研究DC2を経て、2023年4月より電気通信大学特任助教。専門は深層学習の理論研究。特に、モデルアーキテクチャの一般化や数理的な解析に従事。

講師情報：2023年8月現在

橋本 武彦（客員准教授）
担当：回帰モデル作成
株式会社GA technologies Advanced Innovation Strategy Center General Manager。株式会社ブレインパッドにて主にマーケティング領域のデータ分析、ならびにデータサイエンティスト育成に従事。一般社団法人データサイエンティスト協会の立ち上げに参画（前事務局長）。滋賀大、慶應義塾大学SFCなどでの講義を担当。出演・著書等「社会人のためのデータサイエンス演習」（gacco）、「データサイエンティスト養成読本」（技術評論社/共著）、「統計学ガイダンス」（日本評論社/共著）他。電気通信大学客員准教授。滋賀大学データサイエンス学部 インダストリアルアドバイザー。

福中 公輔
担当：回帰モデル作成
株式会社GA technologies、Advanced Innovation Strategy Center、ChiefDataScientist。 早稲田大学大学院文学研究科人文科学専攻博士後期課程単位取得後退学。博士（文学）。 専門は統計学、構造方程式モデリング、テスト理論。著書（分担執筆）「データマイニング入門―Rで学ぶ最新データ解析―（東京図書）」「共分散構造分析【Amos編】（東京図書）」「項目反応理論［中級編］（朝倉書店）」他。

白圡 義泰
担当：回帰モデル作成
東北大学経済学部卒業。2017年にGAtechnologiesに入社し、WEBアプリケーション開発に従事。エンジニアの経験を活かし、PdMとして複数のプロダクトの立ち上げや、データアナリストとして事業KPI作成も行う。2022年よりAdvanced Innovation Strategy Centerにジョイン。

王 皓
担当：回帰モデル作成
京都大学大学院経済学研究科卒。大学院では中国株式市場をベイスに、Fama-French five factor modelの研究を行っていました。2021年4月GA technologiesに新卒で入社しました。最初はお客様のリピート購入の影響要素を研究しました。その後テーマを変え、賃料に影響している新しい要素を特定し、機械学習ではなく、実業務中で使われる賃料予測ロジックを判明し、なおそのロジックを再現した賃料予測アプリを開発中。

講師情報：2024年6月現在

清水 隆史
担当：判別モデル作成
コニカミノルタ株式会社品質本部新規事業品質保証部サービス開発推進グループ開発実践＆人財育成チームリーダー。日本大学理工学部にて宇宙物理学を専攻後、大手SIerで宇宙開発関連プロジェクトに従事。ショッパー行動解析サービス「Go Insight」の事業企画・開発に関わり、30社以上の大手消費財メーカーや小売企業のデータドリブンマーケティングを支援。宣伝会議、日経メッセ、インストアテックなどセミナー・研修等の登壇多数。2023年4月に『実践マーケティングデータサイエンス -ショッパー行動の探索的データ解析と機械学習モデル構築-』を上梓。

講師情報：2023年8月現在