CONCEPT & CURRICULUMこの講座のねらい・カリキュラム

 世の中でデータサイエンスによるビッグデータ活用や、AI(人工知能)の導入が注目されるようになってから久しく、その実現を担う人材を充足すべく、日本でも産・学・官それぞれのセクターでデータサイエンス人材の育成に取り組んでいます。データサイエンスの社会実装を進めるべく実務でつかう技術を中心に教えていく講座もあれば、データサイエンスという分野自体の進展を狙い理論的なことを中心に教えていく講座もあります。両者ともに大事な事は論ずるまでもないですが、「実務利用」という切り口でデータサイエンスの習得に取り組み始めた方(特に大学を出て久しく数学などに触れてこなかった方)にとって、原理的な内容を習得するのは、ややハードルが高いケースがあるようです。結果、原理的な事には触れず、データサイエンスの実践を行っている…という状況が散見されるようです。
 これはとても勿体ない事です。「原理的な事をすべて理解しなければデータサイエンティストとはいえない」など申し上げるつもりはありませんが、原理を理解する事で、より豊かで、より柔軟なデータサイエンスの世界で楽しく仕事をしてもらいたい。そのキッカケとなる講座を開きたい。そんな思いから、D4cアカデミー・ふくおかIST(両団体共に九州ADS育成コンソーシアム会員)共同で、この講座を開発しました。
 「実務者になりたくて、まずは学んでみたけど、原理の事はよくわからなかった…」という人がワンランク上にあがるお手伝いになれば、本当にありがたいと思っています。


カリキュラム

1. AI技術の
概要を理解する
AI(人工知能)やデータサイエンスについて、その概要を理解していただきます。AIの歴史(第1次~第3次ブーム)、第3次AIブームにおけるAIの特徴とその事例などについて説明します。
2. 行列計算を
実装・理解する
この章の後、重回帰分析、決定木、ディープラーニングを実装しますが、その章で使う道具を用意します。具体的には行列の積、転置、逆行列を計算するための関数を作成します。
3. 重回帰分析を
実装・理解する
予測モデルをつくるときの基本中の基本ともいえる重回帰分析を行うための関数を実装してみます。演習では作成した関数をつかって、回帰モデルを作ってみます。また、Scikit-learnが提供してくれるモジュールが出す結果との比較も行います。
4. 決定木を
実装・理解する
高い解釈可能性をほこるモデルである決定木分析を行うための関数を実装してみます。演習では作成した関数をつかって、分類モデルを作ってみます。また、Scikit-learnが提供してくれるモジュールが出す結果との比較も行います。
5. ディープ
ラーニングを
実装・理解する
第3次AIブームを巻き起こすキッカケとなった手法:ディープラーニングを行うための関数を実装してみます。演習では作成した関数をつかって、有名な「手書き数字」の分類モデルを作ってみます。

こんな方に受講して頂きたいです!

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    データサイエンスを使って仕事をしているが、手法の中身がブラックボックスだ。

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    文系出身だが、データサイエンスを学び始めており、原理の理解にも挑戦してみたい。

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    社会人になってから長く、行列の計算について忘れてしまい、データサイエンスの学習に挫折した。

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    話題のデータサイエンスについて、どんな中身で予測が行われているのかを理解してみたい。

この講座はデータサイエンス・AI分野に進み始めた分析技術者や
技術者の方がぶつかるであろう壁を乗り越えるためのサポートをいたします!

ABOUT THIS COURSE講座について

1.スケジュール

1.スケジュール

当講座はWeb経由で閲覧する講義ビデオを見て事前学習を行い、Web会議形式のリアルタイム授業にて演習を行うという「反転授業」形式の講座となっております。申し込み~契約~ご入金がご確認でき次第、教材を展開させて頂き、その後、講義に出て頂くという流れになっております。尚、授業時間外の質問などは Slack を通して受け付けますのでご安心ください(Slackは全ての授業が終わってからも2ヶ月ほど対応しますので、講義後の復習も安心して行えます)。

2021年3月期・スケジュール

1. お申込み
締切日:
3月19日
本サイトの「お申込みはこちら」をクリック頂き、申し込みフォームより申し込みを行って下さい。料金の支払方法等、追ってご案内いたします。
2. 受講開始
ご入金を確認後、教科書・講義ビデオ・質問などのサポートを行うための Slack 等を連携いたします。講義1にむけ、どんどん学習を進めましょう。
3. 講義1:
3月23日
19:00~21:00
中盤までの内容に基づき、事前に展開済みの教科書内で出した課題の解説+それに基づく演習を実施します。Google Meet を使ってリアルタイム授業を行います。
4. 講義2:
3月30日
19:00~21:00
教科書の最後までの内容に基づき、事前に展開済みの教科書内で出した課題の解説+それに基づく演習を実施します。Google Meet を使ってリアルタイム授業を行います。
5. 復習
講義後に復習してみましょう。講義後2ヶ月間、サポートを継続しますので、わからない箇所などは Slack で質問してみましょう。
2.受講に必要な要件

2.受講に必要な要件

以下に受講に必要な要件を箇条書きにしてみました。コンセプトと合わせてお読みいただき、受講についてご検討いただけましたら幸いです。
尚、大変申し訳ございませんが、2021年3月期の定員は15名とさせていただきます。定員オーバーになった場合、申し込み頂いてもお受けできない事があります事を、予めご了承ください。

受講可否の目安

プログラミング経験
講義はPythonで進めるため、Pythonの経験者(初心者で構わない)であることが望ましいです。ただし、基本的な構文しか使わないので、C・Java・Ruby・Perl…などの言語経験者ならば対応可能です。
データサイエンス経験
「初心者程度の事は学んでみたが、手法の原理についてはブラックボックス」という方に最も楽しんで頂けると思います。ただし、完全な初学者でもついていけるような設計にはしてありますので、ご安心ください。
受講PC環境
Google Drive によるファイル連携、Google Colaboratoryでの実習を伴いますので、Googleアカウントが必要となります。また、Slack を連携するために、招待のためのメールアドレスを頂きます。お持ちでない方はご用意ください。
3.料金

3.料金

今回は講座開設キャンペーンといたしまして、33,000円にて提供させていただきます。この機会に、是非、ご受講いただけましたら幸いでございます。

4.運営団体について

4.運営団体について

本講座は「データサイエンスアカデミー」を運営する株式会社D4cアカデミーと、「システム開発技術カレッジ」を運営する福岡県産業・科学技術振興財団の共同講座として設立されました。2団体共に九州ADS(Advanced Data Scientist)育成コンソーシアムに所属しており、本講座は九州ADS認定講座となっております。

運営団体

株式会社D4cアカデミー
データサイエンスに特化した教育サービスを展開しています。データサイエンス実務者としてのスタートを切れるまでを目標とした講座『データサイエンスアカデミー』を運営しています。
  
福岡県産業・
科学技術振興財団
産学官連携のもと、アジアにおける先端的なシステム開発拠点づくりを目指し、将来を担うシステム開発技術者を育成する『システム開発技術カレッジ』を運営しています。
  
九州ADS育成
コンソーシアム
文部科学省「超スマート社会の実現に向けたデータサイエンティスト育成事業」に採択され、九州地区の産学官連携により、高度データサイエンティスト育成の促進を図っています。
  

FAQ

  • 全国どこでも対応可能ですか?
    A.可能です。Web経由で参照できる講義動画、Google Meetによるリアルタイム講義、質問に対応するためのSlackなど、すべてオンラインで受講できるようになっております。コロナ禍の下にあっても、安心して、ご受講ください。
    定員はありますか?
    A.2021年3月期の定員は15名となっております。定員オーバーになった場合、申し込み頂いてもお受けできない事があります事を、予めご了承ください。