DX人材育成のためのリスキリングプログラム

東北大学データサイエンスカレッジ

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実践トレーニングコースの特長

● データ分析手法の理解とビジネス応用の具体例を知る実践的ケーススタディPBL 全8回開催
● 自社データ活用プロジェクトの疑似体験型PBL 全4回開催
● 東北大学教員が全PBL型実習を直接指導

プログラム内容

  • 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徴を理解し、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。

カリキュラム

年間プログラム カリキュラム
前期 後期 形式

テーマ

4月 10月 ライブ講習

オリエンテーション

オンライン面談

参加企業別個別面談

PBL1

ビジネスと回帰分析

PBL2

ビジネスと分類問題

5月 11月 PBL3

教師なし学習によるポジショニング戦略

PBL4

知識発見をサポートするベイジアンネットワーク

6月 12月 PBL5

ビジネスにおけるテキスト対応

PBL6

深層学習概要

7月 1月 PBL7

ビジネスにおける画像応用

PBL8

Word2Vecによる推薦システム

8〜9月 2〜3月 PBL9〜12

自社課題を発見(設定)し、自社データを分析して設定課題の解決に取り組むPBL

受講料

1社の受講者数 1名 2名 3名 4名 5名
受講料【新規】 1社の合計 770,000円
(700,000円)
1,320,000円
(1,200,000円)
1,650,000円
(1,500,000円)
2,200,000円
(2,000,000円)
2,750,000円
(2,500,000円)
1名あたり 770,000円
(700,000円)
660,000円
(600,000円)
550,000円
(500,000円)
550,000円
(500,000円)
550,000円
(500,000円)
受講料【継続】 1社の合計 693,000円
(630,000円)
1,188,000円
(1,080,000円)
1,485,000円
(1,350,000円)
1,980,000円
(1,800,000円)
2,475,000円
(2,250,000円)
1名あたり 693,000円
(630,000円)
594,000円
(540,000円)
495,000円
(450,000円)
495,000円
(450,000円)
495,000円
(450,000円)
  • ※1 初めて受講される企業は「新規」の受講料となります。
  • ※2 前の期から継続して受講される企業は「継続」の受講料となります。
  • ※3 各受講料表記は、上段:税込価格、下段括弧内:税抜価格です。

受講期間

コース 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月
実践トレーニングコース
  • ※1 年2回(前期・後期)同一プログラムにて開催します。
  • ※2 受講期間は6ヶ月です。
  • ※3 前期、後期ともに定員は、原則5社(1社あたりの上限5名)です。
実践トレーニングコース申し込みはこちら

受講生の声

  • 七十七銀行

    課題に対するアプローチの幅が格段に広がりました!

    勘や経験に頼る意思決定やプロダクトアウト型ビジネスでは、外部環境の変化に適応し事業を拡大していくのは難しく、当行においても機械学習など最新の分析手法を正しく理解したうえで、データドリブンでビジネスを考えられる専門人材の育成が喫緊の課題となっていました。そこで連携協力協定を結んでいる東北大学にご相談したところ、本プログラムを開講する構想を伺い、共同研究の形で受講するに至りました。
    本プログラムでは、分析手法の理解に加え、データからどのような課題が読み取れるかディスカッションすることに力を入れており、ビジネス目線で役立つ内容になっていると思います。
    本プログラムを通じて、基本的な分析は自分で行えるようになり、また課題に対するアプローチの幅が格段に広がりました。今後はデータ活用の専門人材として活躍できるよう、継続してデータサイエンススキルの向上に努めていきます。

    七十七銀行

    七十七銀行
    瀬川 様、田中 様、浅野様

  • 東北電力

    実習後のディスカッションで理解が深まり、実務での活用に自信がつきました!

    当社においてもデータ分析によるお客さまニーズの深掘り、電力設備のスマート保安等、データサイエンスのニーズが高まっていますが、データは、お客さまの個人情報や設備の機密情報等を含んでおり、さらには、さまざまな視点からの迅速な分析・対応が必要となっていることから、自社内でのデータサイエンティスト育成を目的に本講義を受講しました。
    本講義では、機械学習手法の理論を基礎から学ぶことができるとともに、理論のプログラム(Python)への反映方法について、事例をもとにしたプログラミング実習を通じて実践的な活用方法を学習することができました。また、得られた結果の解釈がポイントとなりますが、実習後のディスカッションで理解を深めることができ、実務での活用への自信となりました。
    さまざまなデータを保有する当社グループにとって、本講義で得られた機械学習による分析技術は、今後の事業革新に向けて、大いに貢献できるものと考えています。本講義で得られた成果については、今後当社グループ内で積極的に活用していきます。

    東北電力

    東北電力株式会社 研究開発センター
    中嶋 様、内山 様

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東北大学TOHOKU UNIVERSITY

  • 企画・監修:東北大学大学院経済学研究科サービス・データ科学研究センター
  • プログラムパートナー:株式会社zero to one
  • 運営事務局:東北大学ナレッジキャスト株式会社