GCI 2021 Summer 開講のご案内

 

今後あらゆる分野で大きな武器となるデータサイエンスのスキルを、一緒に学びませんか?

本講座では過去、東京大学内で7期、オンラインで6期の開催実績があり、
東大生・他学校生・社会人を合わせて3,000名以上にデータサイエンスの基礎〜機械学習スキル習得の機会を提供してきました。

 


 

お知らせ


 

●コースの概要

 

●受講対象者

学生(大学院生、大学生、短大生、専門学校生、高専生、高校生、中学生など)
※社会人の方はご受講いただけません。
※受講希望者数が多数の場合には、抽選を行う場合があります。

 

●特徴

 

●受講のメリット

 

●受講の仕組み

 


 

●カリキュラム・日程

・ライブ配信時間: 原則 毎週火曜日 18:45〜20:30
(アーカイブ動画をご視聴いただくことでも、出席扱いといたします。)

■事前学習:Python基礎(PowerPointと演習ファイルを配布)

※受講確定通知の際に事前学習用のファイルを配布します。
第2回(4/27)までにご自身で学習しておいてください。

第1回(4/20)
担当:塚本
導入
第2回(4/27)
担当:三澤
Pythonによる科学計算(Numpy)
第3回(5/4)
担当:田畑
Pythonによるデータ加工処理の基礎(Pandas) ※配信のみ
第4回(5/11)
担当:中筋・三澤
Pythonによるデータ可視化の基礎(Matplotlib)
第5回(5/18)
担当:小寺
教師あり学習
第6回(5/25)
担当:福地
教師なし学習
第7回(6/1)
担当:塚本
SQL
第8回(6/8)
担当:山野
仮想化・クラウド基礎
第9回(6/15)
担当:松澤
MLOps基礎
第10回(6/22)
担当:塚本
マーケティング基礎、応用の一部
第11回(6/29) ゲスト講師:浅田 慎二氏(One Capital株式会社 代表取締役CEO)
※アーカイブ公開なし。リアルタイム配信のみ。
第12回(7/6) ゲスト講師:千金楽 健司氏(株式会社アパレルウェブ 代表取締役CEO)
※アーカイブ公開なし。リアルタイム配信のみ。
第13回(7/13) ゲスト講師:小沼 竜太氏(株式会社リュウズオフィス 代表取締役)
※アーカイブ公開なし。リアルタイム配信のみ。
■各回の講義日程・内容等は変更となる可能性があります。

 

● 企画

松尾 豊
東京大学大学院工学系研究科
教授

 

 

 

● メイン講師

塚本 邦尊
 

塚本 邦尊(つかもと  くにたか) / 熊本県出身
大学と大学院で確率論・確率解析を専攻後、SI企業で金融システムを開発。
その後、広告代理店、マーケティング、コンサル企業にて、色々なデータ分析の業務に携わる

● 特別講師

浅田 慎二
One Capital株式会社
代表取締役CEO
千金楽 健司
株式会社アパレルウェブ
代表取締役CEO
小沼 竜太
株式会社リュウズオフィス
代表取締役

 

 

 

● 講師

三澤 颯大
東京大学大学院
情報理工学系研究科
田畑 浩大
東京大学大学院
工学系研究科
中筋 渉太
東京大学
工学部
小寺 俊希
 東京大学大学院
情報理工学系研究科
福地 清康
東京大学
医学部

 

山野 智寛
九州大学
農学部
松澤 宗汰
東京理科大学
理工学部
長谷川 貴大
(2020年度分録画)
東京大学
工学部 卒業

 

 

 

● TA

 

石田 将貴
東京農工大学
農学部
近藤 佑樹
豊田工業大学
工学部
関岡 冴俊
東京理科大学
理工学部

 

鯛 涼太
横浜国立大学
理工学部
浜岡 加寿子
横浜市立大学
データサイエンス学部
松永 裕太
東京大学大学院
情報理工学系研究科

 

 


 

● システム担当

和田 俊輔
ワンダーソフト 株式会社

 

 

 

● 事務

内田 暁
東京大学松尾研究室
学術支援専門職員
河合 真里
東京大学松尾研究室
田中 和哉
東京大学松尾研究室
学術支援専門職員

 


● 応募方法

申込フォーム
締め切りました)

申込締切: 2021年4月12日(月) AM10時

 

申込結果の通知は、4月15日(木)17時までを予定しています。
結果に関わらずメールにてご連絡いたします。

※メールが届いない方は、迷惑メールフォルダに入っている可能性があります。
確認しても届いていない場合は、以下のフォームからお問い合わせください。
また、今後のために「@weblab.t.u-tokyo.ac.jp」が迷惑メールに入らないよう設定をお願いします。


●よくあるご質問

Q. 受講にあたり必要な知識や条件などはありますか?
A.勉強する意欲。
Pythonの習得状況にもよるが、毎週自習時間が十分に確保できること。
(完全な初学者:毎週8時間程度。Pythonに触れたことがある人:毎週3時間程度)

Q.メールが届きません。
A.迷惑メールフォルダに入っていませんでしょうか。
また、今後のために「@weblab.t.u-tokyo.ac.jp」が迷惑メールに入らないよう設定をお願いします。
上記を確認しても届いていない場合は、以下のフォームからお問い合わせください。


●お問い合わせ

お問い合わせフォーム

※回答にお時間をいただく場合がございます。ご了承ください。