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講義概要/Course Information

2025/05/12 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	2022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	東7号館205
公開E-mail /e-mail	s-saito@uec.ac.jp
授業関連Webページ /Course website	https://de.uec.ac.jp/curriculum/
更新日 /Last update	2022/09/29 15:17:40	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）	オンデマンド講義で行うので、以下のZoomに12:55までに入室してください。 https://uec-tokyo.zoom.us/j/95159304230?pwd=M09uZ0xvRHZWY28weTRUeWprQXh6dz09 ミーティングID: 951 5930 4230 パスコード: 4103656149 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。 第一回：フリーランスや起業といったデータサイエンティストの多様な働き方について ― フリーランス　赤間悟 第二回：Kaggleと現場におけるデータサイエンス― パナソニック株式会社　阪田隆司 第三回：ロケーションビッグデータ分析事業の創業事例 ― 株式会社ナイトレイ　石川豊 第四回：データ活用から変革への取り組み ― 富士通株式会社 富士通研究所　岩倉友哉 第五回：顧客価値を引き上げるアナリティクス ― 日本アイ・ビー・エム株式会社　西牧洋一郎 第六回：ビックデータ/ＡＩ活用の具体事例 ― 株式会社日立製作所　守屋俊夫 第七回-第九回.日本語Watson APIを体験：人工知能を利用したデザイン思考 ― 国立大学法人電気通信大学　西野哲朗 第十回：データ解析によるビジネス意思決定 ― 株式会社D4cアカデミー　和田陽一郎 第十一回：IoT時代のビジネスモデル創造 ― ソニーグループ株式会社R&Dセンター　島田啓一郎 第十二回：データサイエンス人材採用の現場から ― 株式会社ディー・エヌ・エー　原田慧 第十三回：ピッチコンテスト前半 第十四回：ビッチコンテスト後半 第十五回：ビッチコンテストへのコメントと評価・表彰 Please enter the Zoom meeting room below. https://uec-tokyo.zoom.us/j/95159304230?pwd=M09uZ0xvRHZWY28weTRUeWprQXh6dz09 meeting ID: 951 5930 4230 Pass code: 4103656149 In the first 6 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. 1st.Class:The Workstyle of Data Scientist　as a Freelance or entrepreneur: Mr.Akama 2nd.Class:Data Science of Kaggle and On-site: Mr.Sakata of Panasonic 3rd.Class:Founding up of a Location Data Analysing Company: Mr.Ishikawa of Nightray 4th.Class:From Data to Transformation :Mr. Iwakura of Fujitsu 5th.Class:Taking advantage of Customer Value by Data Analysis : Mr.Nishimaki of IBM 6th. The Utilizing of Big Data and AI by Examples : Mr.Moriya of Hitachi 7th.Class:Creating a new business by design thinking To maake a Chatbot Service(1) ・Preparation 8th.Class:Creating a new business by design thinking To maake a Chatbot Service(2)・Design Work 9th.Class:Creating a new business by design thinking To maake a Chatbot Service(3)・Presentation 10th.Class:Decision making by Data Analysis in Business:Mr.wada of Data4cs 11th.Class:Business Model Creating in IoT Era : Mr.Shimada of Sony 12th.Class:About Recruiting Data Scientist : Mr.Harada of DeNA 13th.Class:Pitch Contest First Half 14th.Class:Pitch Contest Second Half 15th.Class:Coment on the Pitch 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。 The Instructor speaks about  his or her experiences of the real solution cases.
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）	各講師から課題として課されたレポートを書くことと、最終日のピッチコンテストの準備をすること。 The participants must write the reports and make short presentation on the Pitch Contest of the last classroom.
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。 We, the datascientists, engineers and teachers,  evaluate the participants by the discussion, reports and presentation at the Pitch Contest on 1. Understanding the situation of the business, 2. Understanding how to collect, process and analyze the data, 3. The way to solve the problem, 4. The Judgement of the business direction, 5. The idea of the business
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。（毎週木曜日17:00から19:00にZoomで実施予定） Please make appointment by e-mail and so on. (Every Thursday from 17:00 to 19:00 on Zoom)
学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters）	他大学学生や社会人学生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。 The participants consist of the UEC students, the students of other University and working students. The participants get many chances of networking with Japan Data Scientist Society's member, the members of the consortium.
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。 We recommend the participants to take part in the DataEntrepreneurProgramm(https://de.uec.ac.jp/curriculum/). The students can take this course only, but might not participate the course by the operation problems.
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。 DataScience, Entrepreneurship, BigData, Artificial Intelligence, Statistics, Multivariate Analysis,  Machine Learning, IoT, DataMining, Programming