シラバス参照
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シラバス参照
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| 講義概要/Course Information |
| 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 |
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| 開講年度 /Academic year |
2021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 | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
全専攻共通 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
斉藤 史朗 | ||
| 居室 /Office |
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| 公開E-mail |
sa003333@edu.cc.uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
https://de.uec.ac.jp/curriculum/ | ||
| 更新日 /Last update |
2021/03/31 21:43:24 | 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（2,000文字以内） /Themes and goals（up to 2,000 letters） |
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）。 In this lecture, students will learn how to deploy the concepts of data science to society. We will invite people who have been involved in the social implementation of data science to share their experiences (some lecturers may require a report). At the end of the lecture, there will be a pitch competition in which participants will present. |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目（1,000文字以内） /Prerequisites（up to 1,000 letters） |
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」 e-Learning(Basice): ‘Probability and Statistics’, ‘Advanced Computer Science’, ‘Advanced Programming Lanuguage’ |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目（1,000文字以内） /Recommended prerequisites and preparation（up to 1,000 letters） |
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」 e-Learning(Basice): ‘Probability and Statistics’, ‘Advanced Computer Science’, ‘Advanced Programming Lanuguage’ |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
テキストやデータはWebページ等からダウンロード。 Please downloard the texts and data. |
| 授業内容と その進め方（2,000文字以内） /Course outline and weekly schedule（up to 2,000 letters） |
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、産業界の有識者が審査、コメントを行う。 In the first 4 lectures we We will invite people who have been involved in the social implementation of data science to share their experiences (some lecturers may require a report). (:from Sony, Fujitsu, Hitachi, IBM Japan, so on.) At the last lecture there will be a pitch competition in which participants will present. Authorities from the Industry and the University will attend as judges at the contest. |
| 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）（1,000文字以内） /Preparation and review outside class（up to 1,000 letters） |
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） （1,000文字以内） /Evaluation and grading （up to 1,000 letters） |
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（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
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（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
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。ただし、講義の運営上、希望者全員の受講を認めることができない場合があります。 |
| キーワード /Keywords |
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。 |