【社会人向け：リスキリング講座】2024年度ガイダンス受講生専用

2024年度社会人向け「データサイエンス･リスキリング講座」受講生専用ページです。

公開日：2024年3月26日

この度は、2024年度社会人向けデータサイエンス･リスキリング講座「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」を受講いただきありがとうございます。
事務局からのお知らせと担当教員からのご案内と注意事項（※）がございますので、通知いたします。

お知らせ（事務局から）

（1）メールアドレス

以下のドメインからのE-Mailを受信できるように、メールサービスやメールクライアント、メールサーバ等の設定をお願いいたします。

uec.ac.jp（フェロープログラム事務局）

（2）UECアカウント

情報基盤センターより、準備が整い次第、出願時の登録アドレスに「UECアカウント登録通知票」が届きます。
遠隔講義やe-Learningの受講にあたっては、クラウドサービスを利用しますので、「UECアカウント」設定後、「UECクラウドアカウント」の有効化をお願いします。
※4月1日以降、設定が可能となります。ガイダンス当日に行います。

情報基盤センターシステム利用開始手順　（ https://www.cc.uec.ac.jp/ug/ja/guidance/student.html ）

（3）サーバのメンテナンス

以下の日程でメンテナンスを実施します。作業中は公式ページの閲覧ができなくなります。ご承知おきください。
メンテナンス日時：
2024年3月27日（水）～3月29日（金）まで（予定）
対象：
公式ページ（ https://de.uec.ac.jp/ ）

受講者ガイダンス（※）

プログラムを始める前に、いくつか注意事項を申し上げておきますので、ご留意ください。

2024年度 UEC-DS-Programs_年間スケジュール（予定）NEW！
※変更となる場合がございますので、あらかじめご了承お願いします。

0.ガイダンス

【2024年度受講生ガイダンス】

日時：2024年4月6日（土）　13時00分～17時45分ごろ
会場：ハイブリッド開催（対面・Zoom）

（対面参加）東4号館 4階　201会議室（番号：11）※可能な方は対面参加を推奨
http://www.uec.ac.jp/about/profile/access/index.html#p1

（Zoom参加）ZoomのURLはメールで通知します。
持物：PC（OSはMac/Windowsどちらでも可）
「UECアカウント登録通知票」をお手元にご用意ください。

【次第】
13時00分　（開場）
（配信開始は、13時30分～を予定しています。）
13時30分～　開講式　（データアントレプレナーコンソーシアム会長西野哲朗よりご挨拶）
14時00分～　担当教員の紹介
ガイダンス
プログラム概要・受講ガイド・修了要件など

15時00分頃～17時45分ごろ　PCの環境設定（※）

（※）UECアカウント、Python等の環境設定の進捗情況によっては、予定している終了時間が前後する場合があります。

1.質問など

講義やe-Learningの内容などについての質問は基本的にSlackでお願いします。講義ごと、テーマごとにチャンネルを作って行きますので、そこに投稿してください。講義の内容以外、例えばご自分のノートPCが学内ネットワークにうまく接続できない、みたいなことについても、Slackでお願いします。（他の人には知られたくないことはダイレクト・メッセージでご連絡ください。）特に個人的なことでない限りは恥ずかしがらずに、堂々とチャンネル上でご質問ください。それが他の人にも参考になりますので。
4月6日ガイダンス後に、uec_ds_programs.slack.comというSlackに皆さんを招待しますので、承認してSlackに入ってください。以後、新しいチャンネルを作成した場合も、都度、招待はしませんので、1日に一回はslackのgeneralのチャンネルに入ってください。チャンネルを追加したら、generalのチャンネルでお知らせします。

2.講義の環境

（1）データ解析に使う言語

データアントレプレナーフェロープログラム(以下DEFP)では、基本的にPythonを使って行きます。
基本的にJupyter Lab（Juypter Notebookでも良いです）を使います。GoogleColaboratoryも同じことなので。ノートブックを使うと思ってください。

（2）計算に使うmachine

データを分析していただくマシンは第一に、個人のPCです。ノートでもデスクトップでも構いません。必要に応じてクラウドの計算環境を使っていただきます。最近は、GoogleColaboratoryを使うことが多いです。これらの利用は、現在、データサイエンティストとして活躍するためにはどれも欠かせないものだと思われますので、その利用に必要な知識も具体的な講義内容とは別に、身につけていただきたいと考えています。

（3)Python環境のインストール

各自のローカルのマシンノートにPython環境（Pythonだけでなく、Jupyter Labや必要なライブラリ）をインストールしていただきます。すでにインストール済み、あるいは、こういうのに慣れている方は、好きようにやってください。慣れていない方は「anaconda」でまとめてインストールしてください。
「Anaconda」のインストールの方法は、皆さんのPCのOS(Windows, Mac, Linux(Ubuntuなど）)によってそれぞれ違いますが、インストール方法については以下を参照の上、何か作業の仕方でつまった場合には、Slackでお尋ねください。https://qiita.com/t2y/items/2a3eb58103e85d8064b6
Windows, Mac, Linuxのそれぞれについて、インストール方法が書いてありますので、ご参照ください。

この説明ではわかりずらいと言う方は、下記をご参照ください。
【windowsの方】https://weblabo.oscasierra.net/python-anaconda-install-windows/
【Macの方】https://weblabo.oscasierra.net/python-anaconda-install-macos/

この解説では、途中でインストーラーが勧める（「進める」ではありません！）Visual Studio Codeは「不必要」として、skipしていますが、ご愛用のエディタがないのであれば、ここはVisual Studio Codeもインストールして、それを使うのがお勧めです。

3.ノートPC

（1）講習を受ける環境

様々なことをPCとインターネットを使って行うようになります。その際に使用するPCについてまず、必要なことをおしらせいたします。（SlackとZoomは必須です。）

（2）スペック

メモリーは16G以上が推奨です。
ハードディスクは500G以上（256Gでも、大丈夫かと思いますが、500Gあれば安心です。）

ハードディスクは、SSDの方が良いですが、そこはおまかします。重要なのは空き容量です。空き容量が最低でも100 Gはあるようにしておいてください。ただし、分析用データなどが増えてきますので、300G程度は使えるスペースをご用意ください。（終わった講義分はそっちに逃すとか。）

（3）セキュリティ

会社で支給された、会社内で社内ネットワークに繋ぐことのできるPCを本プログラムでも使っていた方が過去に何人もいらっしゃいましたが、会社によっては、繋ぐことのできるサイトに制限があったり、新しくアプリケーションをインストールできないものがあります。
講義や演習の中で、新しいライブラリをインストールしてもらうこともありますし、演習で使うデータをダウンロードしてもらうこともあります。そうした時に、セキュリティの厳しい会社PCでは全く役に立ちませんので、お使いになるPCの接続条件などにはお気をつけください。
出所の定かでないソフトウエアやアプリケーションファイル交換ソフトの入っているPCは、このプログラムには使用しないでください。その他、出所の確かでないソフト、アプリの入っているPCもご遠慮ください。ほとんどのそういう怪しいものの、怪しい挙動は電通大のセキュリティに引っかかって、見つけることができるのですが、見つかれば良いというものではなく、見つかったらすぐにネットワークが切られて停止してしまいます。そうなると、そういう怪しいものを持ち込んだ人だけでなく、プログラムに参加している方全員がそのネットワークを使えなくなってしまいますので、怪しいソフト・アプリの入ったPCはご自分の趣味のためだけに使用して、本プログラムには絶対に持ち込まないでください。
なお、後で述べますように、データスポンサーとなっていただく企業からデータをお借りして分析することがあります。その際に、「怪しいソフト・アプリ」によって情報流出が起きた場合には、その損害については、「怪しいソフト・アプリ」をPCに入れていた人が全部背負うことになりますので、くれぐれもお気をつけください。（過去には学内で、IT用語を英語・日本語・中国語に翻訳する便利アプリが流行したのですが、そのアプリは実は入っているPCの情報を外部のサイトに漏洩する隠れ機能を持っていて、大問題となりました。でも使っていた人は「便利だから自分のPCに入れて使っていた」と言うのです。便利だからといって、怪しいものは絶対に入れないでください。
場合によっては、各自のPCのセキュリティ・チェックをさせていただく場合がありますので、ご理解ください。（自分のPCは絶対大丈夫だ、と言う方にまで強制はいたしませんが、万が一、それで何か不都合があった場合には責任範囲が重くなりますので、重々、ご注意ください。）

4.接続ネットワークやメールアドレスについて

（1）連絡方法

連絡手段はメールの他にSlackやZoomを使います。受講中有効なアカウントはこちらで発行いたしますが、本プログラム事務局にご登録いただくメールアドレスは、受講期間を超えてやりとりできるアドレスを1つをご登録ください。

（2）接続ネットワーク

SlackやZoomに快適に接続できるネットワークを必ずご自分でご用意ください。また、講義中は適宜作業画面を画面共有していただきますので、作業用PCと受講PCを分ける方は、作業用PCも画面共有できる環境にしてください。
ただ聞くだけの講義ではなく、グループワーク等がありますので、音声通話に参加できる環境でご参加ください。
分析環境としてGoogle Cloud Platformに接続します。会社のセキュリティが厳しい方は、PC側の設定等を事前にご確認ください。

（3）Zoomについて

原則、講義の際は、UECアカウントでご参加いただきます。（4月6日ガイダンス時は任意のアカウントから参加できます。）
4月13日以降の講義については、ガイダンス以降、Slackにて通知します。

（4）クレジットカードのご用意

無料ですが、GCPの利用時にクレジットカードが必要です。ただし、GCPではカードレスのクレジットカードが非対応ですので、ご注意ください。

5.時間配分やスケジュール、録画の視聴など

（1）講義の録画

講義は毎回、録画して、終了後にGoogleDriveにアップします。
録画はあくまで非常事態（ご不幸や、ご自身の結婚式など）への対応のためのものです。仕事が忙しい、就活が忙しいから、「録画を見れば良いや」では修了は難しいです。例年、受講生の出来具合を見て来ましたが、リアルタイムにどれだけ講義に参加しているかが重要だということがわかっています。ぜひ、録画あるということに甘えずに、しっかりと時間管理をして講義に出席してください。

（2）課題の実行とスケジュール

講義や演習では課題（宿題やテスト）が指示されることがありますが、それぞれなるべく早く終了するようにして、締め切りギリギリにならずに、余裕を持っておいてください。その上で、オンデマンド講義を利用して勉強を広げて行ってください。

6.クラウド環境について

（1）Linux環境の利用

データサイエンスの実務においては、Linuxのサーバーにアクセスすることが多く、Linux環境についての知識が必要となります。学習環境を手近（手元）に持っていただくためGoogleの計算環境を使って学んでいただきます。使用するデータに秘匿性や機微性がない場合には、Google Drive上にデータを置いて、GoogleColaboratoryを使って分析を行います。

（2）googleアカウントの取得

Googleのサービスを活用するためには、Googleのアカウントが必要です。受講生（高度技術研修生）として電通大のUECアカウント（メールアドレス）が発行されますが、その他に電通大が契約しているGoogleのサービスを使うことができます。そのためのアカウントは、以下のような仕組みになっています。
例えば、私の電通大のメールアドレスは s00xxxx@edu.cc.uec.ac.jpですが、これが、s00xxxx@gl.cc.uec.ac.jpと、「@」の後ろの「edu」が「gl」に入れ替わったものです。しかし、これは自動的に付加されるのではなく、有効化が必要です。詳細は、4月6日のガイダンスにて有効化を行います。
映像ファイルを視聴するなど、学内のGoogleサービスを利用するには上記のGoogleアカウントが必要です。
（いくつかの講義ではGoogleClassroomを使います。これは電通大のUECクラウドアカウントでないと使うことができません。）

7.修了要件

「データサイエンス基礎講座」修了要件について

(1)オンデマンド講義

GoogleClassroomから「コンピュータサイエンス特論」を受講して、最後の問題に回答してください。
GoogleClassroomから「プログラミング言語特論」を受講して、こちらから出している２つの課題を提出してください。（課題として上がっているノートブックに回答を書き込んで、Classroomで提出してください。）

(2)オンライン（Live配信）講義

「ITリテラシ」は各回の講義に出席して講義を受講して、そこで教えられたことを実践できるようにしておいてください。特に終了のための課題はありませんが、この内容を実践できないと、後々苦労します。
「Python100本ノック」は、Pythonが書けるという方も、受講してください。100まで終わったら、その人は終了です。３日目を待たずに終了した場合には、３日目は欠席で構いません。逆に終わらなければ、終わるまでやってもらいます。
「EDAとモデル作成の基礎」は、受講して、講義時間中の講師からの質問等に答えていれば結構です。特に提出物のような課題はありません。

「独り立ちデータサイエンティスト養成講座」修了要件について

(1)オンデマンド講義

GoogleClassroomから「コンピュータサイエンス特論」を受講して、最後の問題に回答してください。
GoogleClassroomから「プログラミング言語特論」を受講して、こちらから出している２つの課題を提出してください。（課題として上がっているノートブックに回答を書き込んで、Classroomで提出してください。）
GoogleClassroomから「統計検定2級合格支援」を受講して、各回の小テストや予想問題を解いてください。講義自体は行いません。確率・統計の内容については、（ https://bellcurve.jp/statistics/course/ ）の記載をよく読んで、STEP0とSTEP1をやってください。最初にやる練習問題はこちらのものを解いて、それからClassroomの方をやると良いです。早目にスケジュールを立てて、まずは6月末までに合格する目処をつけましょう。（7月からの講義では、統計検定2級レベルの知識を前提とした講義になります。）

(2)オンライン（Live配信）講義

「ITリテラシ」は各回の講義に出席して講義を受講して、そこで教えられたことを実践できるようにしておいてください。特に終了のための課題はありませんが、この内容を実践できないと、後々苦労します。
「Python100本ノック」は、Pythonが書けるという方も、受講してください。100まで終わったら、その人は終了です。３日目を待たずに終了した場合には、３日目は欠席で構いません。逆に終わらなければ、終わるまでやってもらいます。
「EDAとモデル作成の基礎」は、受講して、講義時間中の講師からの質問等に答えていれば結構です。特に提出物のような課題はありません。
「回帰モデル作成（不動産価格予測）」は、チームを作って、作ったモデルのスコアを競い合います。チーム内での作業や議論への参加の仕方等を見て、十分にチームに貢献していることが修了要件となります。（特別な事情がない限り、講義に出て、チーム作業をしていれば修了とします。）
「判別モデル作成（マーケティング分析）」は、チームを作って、作ったモデルのスコアを競い合います。チーム内での作業や議論への参加の仕方等を見て、十分にチームに貢献していることが修了要件となります。（特別な事情がない限り、講義に出て、チーム作業をしていれば修了とします。）

8.選択講義

受講資格のある期間内であれば、オンデマンド講義を受講することができます。
それぞれの必修講義の他に、色々なオンデマンド講義の用意があります。余裕のある方は、それらも受講して力をつけておいてください。ただし、優先順位としては、それぞれのクラスで要求されている必修講義の終了が第一ですので、お忘れなく。

9.自身のアカウント名等について

GoogleClassroomについては、UECクラウドアカウントからアクセスしてください。そうすると、ユーザIDが自動的にuecクラウドアカウントの @から左がIDとなりますが、このままだと、誰かわからなくなって、困ります。（毎回、名簿でお名前と紐付ける必要があるので）登録後、速やかにご自身のお名前に変更してください。例えば、私だとUECクラウドアカウントから作られるIDは「s00xxxx」ですが、それをすぐに「DS基礎_Ryotaro.Sano」や「独り立ち_佐野遼太郎」のように変更しておいてください。
同じことは、Zoomについても当てはまります。Zoomについても「講座名_氏名」に変更してください。
7月からはチーム戦になります。そうなった後のZoomのルームに入る際は「チーム名_お名前」に変更しください。

10.「ITリテラシ」受講に必要な準備

Googleのサービスを使うのにGoogleのアカウントが必要です。上記のUECクラウドアカウントでも使えるのですが、それを使うと費用が電通大の経理と結び付けられてしまいますので、別の、個人で使っているgmailアカウントなりを使用してください。
「ITリテラシ」の講義で使うサービスは無料のものなのですが、一旦、契約してから無料化するサービスが適用されるので、クレジットカード番号を入力する必要があります。

11.プログラミングに自信のない方向けの自習書

講義ではPythonを使って行きますが、Pythonあるいはプログラミングそのものに自信のない方には、以下の２書をお勧めします。両方ではなくて、どちらかで十分です。

（1）独学プログラマー（コーリー・アルソフ著。日経BP)
他人とは違うことやりたい or 好きなことを好きなようにやりたい傾向の高い方向け
（2）スッキリわかるPython入門(国本・須藤著。impress)
一つ一つ、階段を登るように学習して行くのが好きな方向け

そのほか、何によらず、相談したいことは、基本的にはSlack（他の人には知られたくないことはダイレクト・メッセージでご連絡ください。）またはメールにて佐野（ ryotaro.sano@uec.ac.jp ）までご連絡ください。

【お問合せ先】

連絡事項、不明点は下記にご連絡ください。

国立大学法人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
E-Mail ： defp@sangaku.uec.ac.jp

上記お問合せ対応時間　平日　午前9時～午後4時
上記時間外のお問合せ等につきましては、翌営業日以降のご対応となりますので予めご了承ください。
なお、非営業日は土日、祝祭日、夏期一斉休業、年末年始となります。