お知らせ
GCI2022Winterより、メタバース工学部リスキリング工学教育プログラムの対象講座となります。
【AI講座】
GCI 2022 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9期の開催実績があり、
東大生・他学校生・社会人を合わせて6,000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。
なお、寄附講座は2022年3月末に終了しました。GCI2022Winterは、松尾研究室主催の講座として開催すると同時に、
メタバース工学部リスキリング工学教育プログラムとして講座を提供いたします。
お知らせ
●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）
・社会人学生もお申し込み可能です。
・受講希望者が多数の場合には、抽選を行います。
社会人
・社会人個人は受講対象外とさせていただいております。
・メタバース工学部の法人会員を通じてのみ、会員企業の社員受講が可能です。詳しくは、「メタバース工学部」に関するお知らせをご参照のうえ、法人会員募集要項をご請求ください。
・その他、ライフイベント（介護・育児等）による離職者・求職者・休職者の方は、一定枠のご受講を受け付けています。ご受講を希望される方は、申し込みページより必要事項をご入力ください。定員枠があるため、お申し込みされましてもご受講いただけない場合があります。予めご了承ください。
●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、翌日以降に公開するアーカイブ動画※を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。
- 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社会人・連携企業との交流を持てます。
- 学生は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視聴した上で出席アンケートを提出していただくことでも、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（10/25）までにご自身で学習しておいてください。
| 第1回（10/18） （担当：塚本） |
導入 |
| 第2回（10/25） （担当：中内） |
Pythonによる科学計算（Numpy） |
| 第3回（11/1） （担当：田畑） |
Pythonによるデータ加工処理の基礎（Pandas） |
| 第4回（11/8） （担当：近藤） |
Pythonによるデータ可視化の基礎（Matplotlib） |
| 第5回（11/15） （担当：近藤） |
教師あり学習 |
| 第6回（11/22） （担当：福地） |
教師なし学習 |
| 第7回（11/29） （担当：塚本） |
SQL |
| 第8回（12/6） （担当：中内） |
モデルの検証方法とチューニング方法 |
| 第9回（12/13） （担当：北田） |
特徴量エンジニアリング |
| 第10回（12/20） （担当：塚本） |
マーケティング基礎、応用の一部 |
| 第11回（1/10）
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ゲスト講師1 内池もえ氏（株式会社ブレインパッド シニア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12回（1/17）
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ゲスト講師2 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（1/24）
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ゲスト講師3 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。 |
| ■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
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● 運営
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● メイン講師
熊本県出身 |
● ゲスト講師
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● 講師（過去の講師・TA）
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● TA（過去の講師・TA）
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● システム担当
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● 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。
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。
【申し込みフォーム（学生用）】
【申し込みフォーム（社会人用）】
※ライフイベント（介護・育児等）による離職者・求職者・休職者が対象
2022年9月28日(水) AM10時（厳守）
申込締切 延長： 2022年10月5日(水) AM10時（厳守）
申込結果の通知は
10月13日（木）19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。
メールが届いていない方は、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. 受講は有料ですか？
A. 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）
本プログラムに向いている人
・技術力は学年不問である。
・データ分析は幅広い分野で必要なスキルであるため、文理や専攻も不問である。
・「起業したい」/「社会課題を解決したい」などのアウトプット志向の学生。(もちろん、教養やリテラシーとしてデータサイエンスを学びたいという学生も一定数在籍。)
本プログラムに向いていない人
・積極的に自己学習できない人（特に、分からないときに自らの手で調べて解決する学び方が苦手な方）
・プログラミングやPythonを0から教えて欲しいと思う人
・実践ではなく、理論的な勉強のみを志向する人
・既にデータ分析の知識が充分に身に付いている人
UT-BASEでも本講座が紹介されておりますので参考にして下さい。
（※前回のGCI2022Summer時点での記事になりますため、最新の情報ではございません。ご了承の上ご覧ください。）
Q. アーカイブが公開されないゲスト講師回も出席をとりますか？
A. はい。出席をカウントします。
Q. 優秀修了生の基準は何ですか？
A. 出席・宿題・最終課題等を総合的に見て判断します。
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から受講の応募は受けつけておりません。
※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。