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GCI 2025 Summer

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属性によって応募方法や締切が異なります。

また、当研究室の講座に初めて申し込みをする場合は、最初にID登録が必要です(自治体職員、公務員団体職員を除く)。ID登録締切と講座申込締切は違いますのでご注意ください。

募集属性別お申し込みプロセス


【学生

ID登録締切: 2月25日(火)14:00

講座申込締切: 2月28日(金)14:00

申込結果の通知:3月7日(金)までにメールで連絡します


ライフイベント教職員(中学校、高校、高等専門学校)、自治体職員、公務員団体職員の枠については、3月上旬より募集開始予定です。

少々お待ちいただけますと幸いです。


※メタバース工学部会員企業様の受講お申し込みは、各企業からのご案内をご参照ください。

※お申込にはWebブラウザとしてGoogle Chromeをお使いください。(Microsoft Edge他非対応)

当研究室の講座を受講したことがある方(ID登録済)は、下にある【マイページへログイン(ID登録済の方)】からお申し込みください。
過去にGCIの受講歴がある方(聴講生を含む)は、優秀生選抜対象とはなりません。これは、過去受講生が宿題や課題にアクセス可能であったことから、公平性を確保するための措置です。ご了承ください。


DETAILS

コース概要

大量のデータを自由自在に解析・分析し、隠れた関係性を発見する。そのようなスキルを身につけた「データサイエンティスト」に対する需要は、工学分野のみならず、医療・経済・経営・ライフサイエンスなど非常に多くの分野で高まる一方です。本コースでは、あらゆる分野で武器となるデータの解析・分析スキルを身につけます。分析結果を効果的に可視化する技術、機械学習の基礎、データベースの扱い方などを網羅的に扱い、一人前のデータサイエンティストとして活躍する入口に立つことを目指します。

受講対象者

学生(大学院生、大学生、短大生、専門学校生、高専生、高校生、中学生)
・開講日(2025年4月22日)時点で学位取得可能な学校法人及び認可専門学校に在籍中の学生、または入学予定となっていることが証明できる方
・自律的に学習し、最後まで受講継続する意志のある方
※2025年4月22日時点で学生であることが証明できるもの(学生証等)を添付し応募ください。
※開講日時点で学位取得可能な学校法人及び認可専門学校在籍していない場合(入学予定含む)は、受講の対象外です。
※大学の科目履修生・単科履修生、語学学校などは対象外です。
※社会人学生もお申し込み可能です。
※受講希望者が多数の場合には、抽選を行います。

社会人
・社会人個人は対象外です。
・メタバース工学部の法人会員を通じてのみ、会員企業の社員受講が可能です。詳しくは、メタバース工学部ホームページ をご参照の上、お問い合わせより法人会員募集要項をご請求ください。
・ライフイベント(介護・育児等)による離職者・求職者・休職者の方は、一定枠でご受講を受け付けています。但し、自律的に学習し、最後まで受講する覚悟のある方に限ります。ご受講を希望される方は、申し込みページより必要事項をご入力ください。定員枠によりご受講いただけない場合があります。予めご了承ください。

ライフイベント枠:3月上旬より募集開始予定です。少々お待ちいただけますと幸いです。

教職員(中学校、高校、高等専門学校)
・開講日(2025年4月22日)時点で中学校・高等学校・高等専門学校に教職員として在籍されている、または在籍予定となっていることが証明できる方

3月上旬より募集開始予定です。少々お待ちいただけますと幸いです。

自治体職員、公務員団体職員
・各自治体および公務員団体職員の方は、団体毎に受講希望者をリスト化し、指定フォームよりご提出下さい。
・ご所属ごとに10名以上とし、受講申し込み代表者を決定の上お申し込みください。
※対象:国家公務員(各省庁、独立行政法人)、地方公務員
※個人単位の申し込みは対象外です。必ず所属団体を通してお申し込み頂くようお願いします。

3月上旬より募集開始予定です。少々お待ちいただけますと幸いです。

特徴

・講義はすべてオンラインで行われます。ライブ配信で講座を提供しますが、翌日以降に公開するアーカイブ動画を試聴することでも出席扱いとします。出席は修了判定に影響します。
・東京大学に所属する学生のみに限らず、学生の方を広く募集します
・本講座での単位認定はありません。
Kaggle形式のコンペを実施します。

本講座を修了するためには、以下の条件が必要です。
1. 講義に一定回数以上出席(アーカイブ視聴)しアンケートを提出する。(講義後1週間は出席登録可能)
2. 宿題・コンペ(Kaggle形式)を全回提出し、宿題については正答数が基準値を上回ること。
3. 最終課題を提出し一定の点数を得る(最終課題内容予定:本講義で学んだ内容をもとに事業提案を作成。詳細は受講時に説明。)

受講のメリット

・実践的なデータサイエンススキルを修得できます。
・同世代の優秀な学生や社会人・連携企業と交流できます。
・修了後には企業との共同研究に参加するチャンスがあります。

受講の仕組み

講義
・1~2Chapterずつオンライン講義を行い、簡易な宿題(Pythonのコードの提出)を出題します。
・データ分析コンペを開催します。
・講義の資料は事前に公開されます。
・最終課題を出題します。(提出が修了の必須要件)

サポート体制
・Slack上で、様々なバックグラウンドを持つ受講者同士で教えあうことができます。
・TAによるオンラインでのオフィスアワーを開催、疑問点を質問することができます。講座中に質問しづらかった、アーカイブを視聴した後に疑問が出てきた、といった方も、気軽に質問できる場としてご活用ください。

受講環境
・Zoom、Googleサービス(Google drive、Google form、Google Colabratory等)、Webブラウザ、Slackを利用できるPCを用意してください。

修了証
・出席・宿題・コンペ・最終課題の提出状況や成績を総合的に判断し、クリアされた方には修了証(PDF)を発行します。

修了者へのベネフィット(学生と社会人で参加機会が異なります)
・修了者にクローズドなコミュニティを作り、様々な機会をご案内していきます。
・データサイエンス関連のイベント・勉強会や研究プロジェクトへ参加できます。

CURRICULUM/DATE

■ライブ配信時間:原則 毎週火曜日 18:45〜20:30(初回のみ15分延長し、18:45-20:45です。)
1週間以内にアーカイブ動画を視聴し出席アンケートを提出することでも、出席扱いとします。

■事前学習:GCIベーシック(動画公開・スライドと演習ファイル等を配布)
受講可能となった方に、事前学習用のファイルを配布します。第2回(4/29)までにご自身で学習しておいてください。

■各回の講義日程・内容等は変更となる可能性があります。

第1回(4/22)
(担当:塚本)
※18:45-20:45を予定しています。
導入(データサイエンス・本講義の概要)
第2回(4/29(祝))
(担当:志潟)
Python基礎(プログラミング文法/演算・条件分岐・関数)
第3回(5/13)
(担当:熊澤)
Pythonによる科学計算(Numpy)
第4回(5/20)
(担当:嵐)
Pythonによるデータ加工処理の基礎(Pandas)
第5回(5/27)
(担当:中内)
Pythonによるデータ可視化の基礎(Matplotlib)
第6回(6/3)
(担当:熊澤)
教師あり学習(教師データに基づく予測モデル構築/回帰と分類)
第7回(6/10)
(担当:加藤)
特徴量エンジニアリング(説明変数の変換・生成による精度向上)
第8回(6/17)
(担当:石田/高山)
教師なし学習/時系列
(潜在パターンの学習/クラスタリング・主成分分析など)
第9回(6/24)
(担当:中内)
モデルの検証方法とチューニング方法
(ハイパーパラメータチューニング/モデル評価指標の設定)
第10回(7/1)
(担当:横山/川戸)
AIのビジネス活用提案 ~ 最終課題導入 ~
(仮説検証による事業提案プロセス)
第11回(7/8)
(担当:塚本)
マーケティング基礎、応用の一部
(マーケティングにおけるデータ戦略・分析の実践)
第12回(7/15)
(担当:塚本)
SQL(データベース構築の目的理解・実装)
第13回(7/22)ゲスト講師(調整中)
第14回(7/29)ゲスト講師(調整中)
第15回(8/5)ゲスト講師(調整中)
後援:地域未来社会連携研究機構(リンク

CONTACT

よくあるご質問

Q. 受講は有料ですか?

A. 無料です。

Q. 4月入学のため、まだ入学を証明するものがありません。

A. 「学生証(両面)」+「2025年度の記載がある学生証以外の画像(「合格通知書」「通学証明書」等)」を提出して頂きます。

Q. 受講にあたり必要な知識や条件などはありますか?

A. 勉強する意欲。Pythonの事前知識によるが、毎週自習時間が十分に確保できること。(完全な初学者:毎週8時間程度。Pythonに触れたことがある方:毎週3時間程度)

本プログラムに向いている方
・データ分析は幅広い分野で必要なスキルであるため、前提の技術力・学年・文理・専攻は不問。
・「起業したい」/「社会課題を解決したい」などのアウトプット志向の学生(もちろん、教養やリテラシーとしてデータサイエンスを学びたいという学生も在籍。)

本プログラムに向いていない方
・積極的に自己学習できない方(特に、分からないときに自らの手で調べて解決する学び方が苦手な方)
・プログラミングやPythonを0から教えて欲しいと思う方
・実践ではなく、理論的な勉強のみを志向する方
・既にデータ分析の知識が充分に身に付いている方

UT-BASEで本講座を紹介しています。参考にして下さい。
(※過去のGCI 2023 Winter時点での記事になりますため、最新の情報ではございません。ご了承の上ご覧ください。)

Q. 優秀修了生の基準は何ですか?

A. 出席・宿題・コンペ・最終課題等を総合的に見て判断します。なお、過去にGCIの受講歴がある方(聴講生を含む)は、優秀生選抜対象とはなりません。これは、過去受講生が宿題や課題にアクセス可能であったことから、公平性を確保するための措置です。ご了承ください。

Q. メールが届きません。

A. 迷惑メールフォルダに入っているかご確認ください。「@weblab.t.u-tokyo.ac.jp」「@mail.edu.omnicamp.us」が迷惑メールに入らないよう設定をお願いします。上記を確認しても届いていない場合は、CONTACTからお問い合わせください。(Microsoft Edge非対応)

Q. ID登録画面で先に進めません

A. ID登録画面で以下を確認してください。
———————————————————————-
<学生の方>
(1)Gmailアドレス
→ドメインが@gmail.com以外のアドレスを入力されていないか(メールアドレスの後に半角や、全角の空白が入らないようご留意ください)
(2)卒業予定年月日
→卒業済みでないか、また正しく入力できているか
(3)学生証などの入力を確認できる画像
→JPEG, JPG, PNGのいずれかの形式か
(4)利用規約とプライバシーポリシー
→チェックを入れているか
(5)私は正規の学生です(大学生と社会人学生の場合、学士の学位が取得できる方が対象となります)
→チェックを入れているか
(6)すべての項目に入力漏れがないか
(7)過去にomnicampusで同一メールアドレスでご受講登録されたことがないか
→ご受講されたことがある場合は上部にあるENTRY [マイページへのログイン(ID登録済の方)]からログインし受講申込ください。

Q. 申し込みを完了したはずなのに[Omnicampus 受講申し込みのお願い]というメールが届きました。

A.対象外のWebブラウザで申し込みをするなどにより、申し込みが受け付けられていない可能性があります。CONTACTより運営に問い合わせの上、再度Google Chromeを使って申し込みをお願いいたします。(Microsoft Edge非対応)

その他、よくあるご質問はこちら

※お問い合わせフォームから受講の応募は受けつけておりません。

※募集締め切り後のご応募はお受けしておりません。

※回答にお時間をいただく場合がございます。ご了承ください。

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