GCI 2021 Winter 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7期の開催実績があり、
東大生・他学校生・社会人を合わせて4,000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

  • 2021年9月15日
    本ページを公開・受講生の募集を開始しました。
  • 2021年9月27日
    募集を締め切りました。多数のご応募ありがとうございました。
    受講可否の通知は、10月1日 18時までに、結果を問わずメールでご連絡します。
  • 2021年10月1日
    受講可否の通知をメールでご連絡しました。落選した方にもお送りしています。
    メールボックスを各自ご確認ください。


●コースの概要

  • 大量のデータを自由自在に解析・分析し、隠れた関係性を発見する。
    そのようなスキルを身につけた「データサイエンティスト」に対する需要は、
    工学分野のみならず、医療・経済・経営・ライフサイエンスなど非常に多くの分野で高まる一方です。
  • 本コースでは、あらゆる分野で武器になるデータの解析・分析スキルを身につけます。
    分析結果を効果的に可視化する技術、機械学習の基礎、データベースの扱い方、さらには、クラウドでの開発の基礎などを網羅的に扱います。
    一人前のデータサイエンティストとして活躍する入口に立つことを目指します。

     

●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

  • 講義はすべてオンラインで行われます。
    ライブ配信で講座を提供いたしますが、配信のアーカイブ動画を後日試聴していただくことでも出席扱いといたします。出席は修了判定に影響します。
    ※ただしゲスト講師回の録画公開はありません。
  • 東京大学に所属する学生のみに限らず、学生の方を広く募集します本講座での単位認定はありません)
  • Kaggle形式のコンペを実施します。
  • 教育機関発行のメールアドレスをお持ちの方は、AWS Educateを使った演習環境をお試しいただけます。
    ・該当メールアドレスをお持ちであっても、Amazonの審査によっては使用できない可能性があります
    ・該当メールアドレスをお持ちでない場合、AWS Educateは使用できませんが本講座自体の受講は可能です
    ・該当メールアドレスの有無は修了要件には影響しません
  • 本講座を修了するためには、
    1. 講義に一定回数以上出席する(講義後1週間はアーカイブ視聴・出席登録可能)
    2. 宿題・コンペを一定回数以上提出し一定の点数を得る
    3. 最終課題を提出し一定の点数を得る
    (最終課題内容予定:本講義で学んだ内容をもとに事業提案を作成。詳細は受講時に説明)

     

●受講のメリット

  • 実践的なデータサイエンススキルを修得できます。
  • 同世代の優秀な学生や連携企業との交流を持てます。
  • 修了後には企業との共同研究に参加できるチャンスがあります。

     

●受講の仕組み

  • 講義
    • 1~2Chapterずつオンライン講義を行い、簡易な宿題を出題します
    • データ分析コンペを開催します
    • 講義の資料は事前に公開されます
    • 最終課題を出題します(修了するには提出が必須)
  • 修了証
    • 各回の出席・宿題・コンペの提出状況と、最終課題の提出状況を総合的に判断し、クリアされた方には講座修了証(PDF)を発行します
  • 修了者へのベネフィット
    • 修了者にクローズドなコミュニティを作り、様々な機会をご案内していきます
    • データサイエンス関連のイベント・勉強会や研究プロジェクトへの参加


●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
(1週間以内に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(10/12)までにご自身で学習しておいてください。

 

第1回(10/5)               
(担当:塚本)
導入
第2回(10/12)
(担当:近藤)
Pythonによる科学計算(Numpy)
第3回(10/19)
(担当:田畑)
Pythonによるデータ加工処理の基礎(Pandas)
第4回(10/26)
(担当;近藤)
Pythonによるデータ可視化の基礎(Matplotlib)
第5回(11/2)
(担当:小寺)
教師あり学習
第6回(11/9)
(担当:福地)
教師なし学習
第7回(11/16)
(担当:塚本)
SQL
第8回(11/30)
(担当:山野)
仮想化・クラウド基礎
第9回(12/7)
(担当:松澤)
MLOps基礎
第10回(12/14)
(担当:塚本)
マーケティング基礎、応用の一部
第11回(12/21)
(担当:浅田氏)
ゲスト講師1
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(1/11)
(担当:内池氏)
ゲスト講師2
内池 もえ氏(株式会社ブレインパッド  リードデータサイエンティスト)
※アーカイブ公開なし。リアルタイム配信のみ。
第13回(1/18)
(担当:千金楽氏)
ゲスト講師3
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。
  ■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

 

 

 

 

● 運営 

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
特任専門職員 

 

● メイン講師

塚本 邦尊

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、色々なデータ分析業務に携わる。

     

 

 

● ゲスト講師

  
浅田 慎二
One Capital株式会社
代表取締役CEO
内池 もえ
株式会社ブレインパット
リードデータサイエンティスト
千金楽 健司
株式会社アパレルウェブ
代表取締役CEO

 

● 講師 7名 (過去の講師・TA

 
田畑 浩大
東京大学大学院
工学系研究科
 
近藤 佑樹
豊田工業大学
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 11名 過去の講師・TA

石田 将貴
東京農工大学
農学部
 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
 
谷口 仁慈
 琉球大学
工学部
中内 遼吾
法政大学大学院
人文科学研究科
浜岡 加寿子
横浜市立大学
データサイエンス学部
福島 拓也
北九州市立大学
国際環境工学部
 
淵 紘平
東京工業大学
工学院システム制御コース
 
松永 裕太
東京大学大学院
情報理工学系研究科
渡部 泰樹
早稲田大学
基幹理工学部
林 咲希
名古屋大学大学院
創薬科学研究科


 

● システム担当

和田 俊輔
ワンダーソフト 株式会社

 

 

 


● 応募方法

ご応募は以下の「申し込みフォーム」からお願いいたします。

※締め切りました。
締め切り後のご応募はお受けしておりません。



申込締切: 2021年9月27日(月) AM10時(厳守)

申込結果の通知は、10月1日(金)18時までにご連絡いたします。

結果に関わらずメールをお送りします。

※「@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。
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、お問い合わせフォームからご連絡ください。

 


●よくあるご質問

Q. 受講に費用はかかりますか?
A. 受講は無料です。

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. 申し込みフォームをクリックすると「権限が必要です」と表示されて、応募することができません。
A. 現在ログインしているGoogleアカウントを一度すべてログアウトし、応募するアカウントのみにログインしてお申し込みください。
応募するアカウントでうまくできない場合には、他のアカウントをお試しください。

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。
「@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

※募集締め切り後のご応募はお受けしておりません。
※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。