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講義概要/Course Information
2020/04/28 現在

科目基礎情報/General Information
授業科目名
/Course title (Japanese)		 データアントレプレナー実践論
英文授業科目名
/Course title (English)		 Data Entrepreneur Practical Theory
科目番号
/Code
開講年度
/Academic year		 2020年度 開講年次
/Year offered		 全学年
開講学期
/Semester(s) offered		 後学期 開講コース・課程
/Faculty offering the course		 博士前期課程、博士後期課程
授業の方法
/Teaching method		 講義 単位数
/Credits		 2
科目区分
/Category		 大学院実践教育科目
開講学科・専攻
/Cluster/Department		 全専攻共通
担当教員名
/Lecturer(s)		 田村　元紀
居室
/Office		 東７号館２０５室
公開E-Mail
/e-mail		 tamura@uec.ac.jp
授業関連Webページ
/Course website		 https://de.uec.ac.jp/curriculum/
更新日
/Last updated		 2020/04/02 10:51:11 更新状況
/Update status		 公開中
/now open to public
講義情報/Course Description
主題および
達成目標
/Topic and goals		 IT融合とビッグデータ利活用イノベーション人材（データアントレプレナー：データサイエンスの素養を持ち、新たな価値を生むビジネスを創出できる人材）が求められている。現在活躍中のベンチャー企業創業者や、大企業で様々なビッグデータを実際に利活用している技術者から直接講義を受ける。データから価値創造・事業創生を意識し、実例を学びながら、自らの調査・視点に基づき事業提案する（ピッチコンテスト）。
前もって履修
しておくべき科目
/Prerequisites		 e-Learning（基礎科目）：「確率論・統計学」「コンピュータサイエンス特論」「プログラミング言語特論」
前もって履修しておくこ
とが望ましい科目
/Recommended prerequisites and preparation		 e-Learning（基礎科目）：『確率論・統計学」「コンピュータサイエンス特論」「プログラミング言語特論」
教科書等
/Course textbooks and materials		 テキストやデータはWebページ等からダウンロード。
授業内容と
その進め方
/Course outline and weekly schedule		 データから価値創造・事業創生を意識し、実例を学びながら、自らの調査・視点に基づき事業提案する。
内外講師による講義と実習を行う。協力企業：ソニー株式会社、株式会社富士通研究所、株式会社日立製作所、日本IBM株式会社、株式会社野村総合研究所等。１０月〜１１月の土曜日（３、４、５限）。最終日のピッチコンテストでは、あらかじめ提出した提案から選抜したものを発表し、産業界の有識者が審査、コメントを行う。

教室は、電気通信大学付属図書館内 アンビエント情報環境空間 AIA: Ambient Intelligent Agora
（東３号館２階）
（日程や内容は変更する場合がある）

（１）ガイダンス（電通大 田村元紀）
（２）<SELF-INTRODUCTION>
（３）データサイエンス（仮）（電通大 斉藤史朗）
（４）ロケーションデータ分析事業（株式会社ナイトレイ　石川豊）
（５）顧客価値を引き上げるアナリティクス（日本IBM株式会社　西牧洋一郎）
（６）データ解析によるビジネス意思決定（株式会社データフォーシーズ　和田陽一郎）
（７）日本語Watson APIを体験：人工知能を利用したデザイン思考（電通大 西野哲朗）
（８）同上
（９）同上
（１０）データ活用から変革への取り組み（株式会社富士通研究所　丸山文宏）
（１１）ビッグデータ活用の具体事例（株式会社日立製作所　守屋俊夫）
（１２） IoT時代のビジネスモデル創造（ソニー株式会社　島田啓一郎）
（１３）データから価値創造（ピッチコンテスト）（審査員に産業界から数名招聘）
（１４）同上
（１５）同上
実務経験を活かした
授業内容
(実務経験内容も含む)
/Course content utilizing practical experience		 企業の実課題解決事例を担当者から直接聞く。
授業時間外の学習
（予習・復習等）
/Preparation and review outside class		 e-Learning（基礎科目）：『確率論・統計学」「コンピュータサイエンス特論」「プログラミング言語特論」。講義期間中に実施する補講（別途アナウンス）。
成績評価方法
および評価基準
（最低達成基準を含む）
/Evaluation and grading		 講義での議論やレポート、ピッチコンテストでの発表を通じて、データが関わる事業の状況把握、データの収集・加工・分析アプローチ法の理解、分析結果から導かれる課題解決策・事業方向性・アイディア提案内容の理解等を総合的に判断。講義に関与した産業界のデータサイエンティストやエンジニア、本学教員の評価も評価に反映する。
オフィスアワー：
授業相談
/Office hours		 事前にメール等でアポイントを取ること。
学生へのメッセージ
/Message for students		 本科目は、文部科学省データ関連人材育成拠点「データアントレプレナーフェロープログラム」の必修科目。
他大学学生や社会人と一緒に講義を受ける。
データサイエンティスト協会やコンソーシアム参画・連携企業との様々な交流がある。
その他
/Others		 受講する方は、２月から募集するデータアントレプレナーフェローとなり、e-Learninng基礎科目を修了することが望ましい。（https://de.uec.ac.jp/curriculum/)
本講義単独受講も原則可能とする。
キーワード
/Keyword(s)		 データサイエンス、アントレプレナーシップ、ビッグデータ、人工知能、統計学、多変量解析、機械学習、IoT、データマイニング、プログラミング。