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 |
2025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) |
岩永 二郎 | ||
| 居室 /Office |
西5号館807 | ||
| 公開E-mail |
harada@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
https://de.uec.ac.jp/curriculum/ | ||
| 更新日 /Last update |
2025/03/10 12:11:03 | 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。本講義はこのような創出の体験をすることを達成目標とする。 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、さまざまな実例紹介の講義を受ける。また、課題を見つけるためのメソッドとしてデザイン思考の講義を行う。最終日にはデータから価値創造・事業創生を意識し、自らの調査・視点に基づき事業提案をする、ピッチコンテストを行う。 Data entrepreneurs: those who have a background in data science and can create businesses that create new value are in demand. The goal of this lecture is to experience such creation. You will receive lectures introducing various examples. In addition, we will give a lecture on design thinking as a method for finding problems. On the final day, a pitch contest will be held for all students to participate. |
|---|---|
| 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） |
特になし / nothing special |
| 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） |
特になし / nothing special |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
特になし / nothing special |
| 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） |
英語タイプCcにより実施する。 講義と資料は日本語で提供される。 All lectures and materials will be provided in Japanese. 土曜日午後の集中講義（3、4、5限）として開催予定、10月から12月上旬の範囲内で変更する可能性があるので注意すること。 全ての講義はZoomによるリモートで開催される。 最終日には1人ずつ発表を行う。 詳細は9月15日までには更新する。 The course will be held on Saturdays as an intensive lecture on Saturday afternoons (3rd, 4th, and 5th periods), so please note that there is a possibility that it may change within the range of October to early December. On the final day, each student will make a presentation. Details will be updated by September 15th. 外部講師を中心とした講義とピッチコンテストを実施する。 There will be lectures by outside speakers and a pitch contest by the students. |
| 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。 Lecturers are people who have solved the actual problems |
| 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） |
最終日のピッチコンテストの発表準備をすること。 詳細は適宜Google Classroomにて案内する。 |
| 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） |
データとデータが関わる事業について自分の頭で考えられることを最低達成基準とする。 ピッチコンテストの審査員（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）による評価を反映する。 具体的には、 ・出席点＋質疑応答での貢献（50%） ・ピッチコンテストの評価（50%） により評価する。 全てに出席し、ピッチコンテストで発表した場合60点以上となる。発表しない場合は不可となる。 質疑応答への参加は講義・演習への貢献としてプラス評価する。 The minimum achievement standard is to be able to think for yourself about data and data-related businesses. ・Attendance score + Contribution in Q&A (50%) ・Pitch contest evaluation (50%) Every participation in the Q&A sessions will be evaluated positively. |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
TBA |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
起業する気分を気軽に体験できる講義です。ビジネス活用への興味さえあれば、前提知識はありません、 受け身で聞いているだけでも楽しい講義ですが、それはもったいない。第一線で活躍している講師たちに質問したり、発表の講評をもらったりする機会をぜひフルに活用してください。 In this lecture you can easily experience the feeling of starting a business. As long as you are interested in business utilization, there is no prerequisite knowledge. It's a fun lecture to listen to passively, but that's a waste. Please take full advantage of the opportunity to ask questions to the instructors who are active on the front lines and receive feedback on your presentations. |
| その他 /Others |
本講義はデータアントレプレナーフェロープログラム(https://de.uec.ac.jp/curriculum/) の一環として開催される。大学院産学連携科目として単位認定されるため、単位取得計画では十分注意すること。 全ての講義は日本語で行われる。発表は英語でも構わない。 This lecture will be held as part of the Data Entrepreneur Fellow Program (https://de.uec.ac.jp/curriculum/). Please be careful when planning to acquire credits, as credits will be recognized as graduate school industry-academia collaboration courses. All lectures are given in Japanese, but you can make your presentation in English. |
| 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、IoT、データマイニング DataScience, Entrepreneurship, BigData, Artificial Intelligence, Statistics, IoT, DataMining |