東北大学データサイエンスカレッジ
実践トレーニング
コース
データ分析技術を活用して課題を発見し
解決するためのスキルを磨く実践トレーニング
データ分析技術を活用して
課題を発見し解決するためのスキルを磨く
実践トレーニング
コースの特長Point
「データ分析&
課題発見・解決スキル」
を養う
PBLによる実践トレーニング
PBL ( 課題解決学習 ) では、Pythonを使って実際のデータから課題を発見・解決する方法を学びます。
ケーススタディにより、さまざまなデータ分析手法を駆使して”データをどう扱い、そこから何を見出すのか”を実際に体験しながら、自社データと向き合うための実践的な思考力と応用力を養成します。全カリキュラムを東北大学の教員が直接指導し、各社専属のTA ( Teaching Assistant ) が受講生をサポートします。
オススメ
社内にデータ分析とその活用を推進するコア人材を養成したい企業
PBLの学習サイクルLearning Procedure
オンデマンドの事前学習+2週間に1度のライブ実習
-
オンデマンドによる事前学習
- 1. まずは動画で理論と分析手法を学習
- 2. 学習したノウハウで事前課題に挑戦
ライブ実習まで2週間の準備期間
疑問点などがあれば、
チャットで講師に質問OK -
ライブ実習
ライブ実習は
Zoomを使用し
オンライン実施- 1. 事前課題の結果・プロセスを発表
- 2. 発表内容についてディスカッション
- 3. 講師 ( 東北大教員 ) による解説
2週間に1度、平日の夜に3時間
実習メインであっという間です
学習サイクルの特長
- ・事前に理論と手法をオンデマンド学習しておくことで、ライブ実習はデータ分析の実践 ( Python記述・検証 ) に挑む時間として確保
- ・ライブ実習では企業ごとに専属TAがサポート。講師巡回も行い疑問はすぐに議論し解決
- ・事前学習期間の2週間もチャットで質問可能
※ PythonはGoogleが提供する無料の学習環境を使用するため、事前学習はインターネット環境があればご自宅での実施も可能です。
プログラム内容Contents
| 対 象 者 | ・DXプロジェクト推進者 ( プロジェクトマネージャー・リーダー・メンバー ) 、またはDXプロジェクト推進者を目指している方 ・DXのための課題発見・解決担当者 ( データサイエンティスト ) 、またはデータサイエンティストを目指している方 ※１企業単位でお申し込みください。個人でのお申し込みはできません。 ※２本コースの受講成果を高めるため、１社あたりの受講者は５名を上限とし、１社３名程度での受講を推奨しています。 |
| 履修要件 | ・高校数学に加えて、行列の演算と微分の基本的な知識を有していることが望ましい。 ・Pythonプログラミングの経験は問いません。 ・簡易確認テストによるセルフチェックを実施のうえでお申し込みください。 ( 所要時間10分程度 ) セルフテストはこちら ( セルフテストの点数は受講可否に影響するものではございません。) |
| 学習目的 | ・データ分析手法の特長を理解し、それを自社のビジネスに活用する視点を養う ・データ分析結果から課題を発見し解決するスキルを養う |
| 定 員 | 限定5社 ( 最大25名 ) |
| 修 了 証 | 本コースの修了者には東北大学オープンバッジを授与します。 ※修了認定は最終発表会の発表およびその内容をもって判定します。 |
カリキュラムCurriculum
| 開催時期 ( 年2回開講 ) |
ビジネスデータサイエンス講座 | ||
| 5月 | 10月 | PART１演習 | 全体説明／学習環境と学習方法の理解 |
| ビジネスのための回帰と分類 | |||
| 6月 | 11月 | 教師なし学習によるポジショニング戦略 | |
| 知識発見をサポートするベイジアンネットワーク | |||
| 7月 | 12月 | ビジネスにおけるテキスト応用 | |
| ビジネスのためのデータ収集 - 実験計画法 - | |||
| 8月 | 1月 | 因子分析による市場分析 | |
| 共分散構造分析によるマーケディング戦略 | |||
| 9月 | 2月 | PART2実習 | 自社データ分析による模擬プロジェクト 講師伴走のもと分析の目標を設定し、 実際のデータを使用して実施する模擬プロジェクト 最終回では発表会を行います |
| 10月 | 3月 | ||
| 開催時期 ( 年1回開講 ) |
ディープラーニング講座 | |
| 7月 | PART１演習 | 全体説明／学習環境と学習方法の理解 |
| ビジネスのための回帰と分類 | ||
| 8月 | ディープラーニング概要 | |
| CNNによる画像認識 | ||
| 9月 | Word2Vecによるテキスト分析 | |
| LSTMによる言語モデル | ||
| 10月 | 生成AIによる画像生成 | |
| 自社タスクのための生成AIカスタマイズ | ||
| 11月 | PART2実習 | 自社データ分析による模擬プロジェクト 講師伴走のもと分析の目標を設定し、 実際のデータを使用して実施する模擬プロジェクト 最終回では発表会を行います |
| 12月 | ||
受講料Tuition Fee
| 1社の受講者数 | 1名 | 2名 | 3名 | 4名 | 5名 | |
| PART1 ＋ PART2 全12回 |
1社の合計 | 770,000円 | 1,320,000円 | 1,650,000円 | 2,200,000円 | 2,750,000円 |
| 1名あたり | 770,000円 | 660,000円 | 550,000円 | |||
※ 価格は税込価格です
よくあるご質問F A Q
1.1名でも受講できますか？
グループワークを基本としているので3名程度での受講を推奨していますが、TAの伴走もあるので1名での受講も可能です。
ただし、あらかじめ事前学習コンテンツの体験や履修要件にある簡易確認テストなどを実施し、講義の難易度などをご確認いただきますようお願いいたします。
体験申込はこちらから
セルフ簡易確認テストはこちら
ただし、あらかじめ事前学習コンテンツの体験や履修要件にある簡易確認テストなどを実施し、講義の難易度などをご確認いただきますようお願いいたします。
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2.講座を終了した際に、認定証や修了証は発行されますか？
東北大学が発行するオープンバッジの取得が可能です。取得したオープンバッジは、SNSでの共有やメールの署名欄への添付といったように、電子データとして活用するほか、バッジ画像と共に二次元コードを印刷することで名刺等の紙面でも活用することもできます。
オープンバッジの詳しい説明については、東北大学のプレスリリース／一般財団オープンバッジ・ネットワークのページをご覧ください。
東北大学のオープンバッジに関するプレスリリースはこちらから
一般財団法人オープンバッジ・ネットワーク
オープンバッジの詳しい説明については、東北大学のプレスリリース／一般財団オープンバッジ・ネットワークのページをご覧ください。
東北大学のオープンバッジに関するプレスリリースはこちらから
一般財団法人オープンバッジ・ネットワーク
3.自社データ分析について、どのようなデータを使用すべきでしょうか。また、データの取り扱いについてはどのような契約になりますか？
自社データ分析については、事前に使用するデータの内容や分析の方向性などについて講師と検討する場を設けますので、直接講師にご相談ください。申込前の面談をご希望の場合にも対応いたしますので、お気軽にお問い合わせください。
なお、講義に先立ち、国立大学法人東北大学・東北大学ナレッジキャスト株式会社 ( 東北大学データサイエンスカレッジ運営会社 ) の3者間にて秘密保持契約をお取り交わしさせていただきます。
秘密保持契約書は弊社にて様式をご用意しておりますが、貴社様式でも対応可能です。事前にご相談ください。
なお、講義に先立ち、国立大学法人東北大学・東北大学ナレッジキャスト株式会社 ( 東北大学データサイエンスカレッジ運営会社 ) の3者間にて秘密保持契約をお取り交わしさせていただきます。
秘密保持契約書は弊社にて様式をご用意しておりますが、貴社様式でも対応可能です。事前にご相談ください。
