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GCI 2026 Winter

  • 【ID登録 東京大学の学部生(B2/B3/B4)履修希望者】
  • 【ID登録 学生】
  • 【マイページへログイン(ID登録済の方)】

ENTRY

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(属性によっては不要の場合もございます)。

ID登録締切と講座申込締切は異なり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

【東京大学 履修希望者(学部生 B2/B3/B4)

Omnicampusでの履修希望者専用申込フォームからの受講申し込みに加え、UTASでの履修登録を行うことで、東京大学の正規講座として履修することができます。学部生 B2/B3/B4のみ履修可能です。

 ●ID登録締切:10月22日(木)23:59

 ●講座申込締切: 10月25日(日)23:59

 ●受講案内の通知:8月5日(水)以降、随時メールで連絡します

※事前学習があるため、初回講義10月6日(火)までのなるべく早めに講座申込を行うことをおすすめします。受講案内の通知にて、事前学習などを案内します。


【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

事前学習があるため、早めのお申し込みをおすすめいたします。

夏休みから事前学習をスタートできる早期申込締切日は下記のとおりです。

 ●ID登録締切: 7月24日(金)14:00

 ●講座申込締切: 7月29日(水)14:00

 ●申込結果の通知:8月5日(水)までにメールで結果と事前学習教材を送信予定

  なお、申込結果の通知は前後する場合がございますのでご了承ください。


また、7月24日(金)14:00以降のID登録・申し込みについては、後日記載をいたします。

講座募集の締切は何段階かに分け設定しておりますが、
下記日程まで継続して申込を受け付けます。

 ※初回講義リアルタイム配信に間に合う申込締切 10月1日(木)14:00(ID登録締切:9月30日(水)14:00
 ※最終申込締切 10月15日(木)14:00(ID登録締切:10月14日(水)14:00


【ライフイベント

8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(小学校、中学校、高校、高等専門学校

8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。

※大学関係者(教職員)からのお申し込みはご遠慮いただいております。大変恐縮ではございますが、何卒ご理解を賜りますようお願い申し上げます。


【自治体職員、公務員、団体職員】

8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。


【一般社会人】

本講座は主に学生向けのため、上記以外での一般社会人の受け入れはしておりません。

本講座の内容に関連して、株式会社松尾研究所により、社会人向けに再構成された講座「GCI グローバル消費インテリジェンス講座」が提供されています。社会人向け講座の詳細については、こちらをご覧ください。




お申込みに際してのご注意

※メタバース工学部会員企業の社員の方については、ご所属企業からのご案内をお待ちください。
なお、企業IDをお持ちの方で、メタバース工学部の受講枠を利用せずに個人でお申し込みされる場合は、企業で使用しているアカウントと区別するため、企業IDに登録されているメールアドレス以外のアドレスにて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。



※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)

当研究室の講座を過去に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。

※お盆期間(8/8-8/16)は、お問い合わせ対応、ID登録審査を休止いたします。あらかじめご了承ください。

※[Omnicampus 講座お申し込みへのご連絡 / Course Enrollment Notification]という件名の申込完了メールを受信した後は、複数回のお申し込みを行わないようお願いいたします。2回以上お申し込みされた場合、後のお申し込みが優先されるため、最初のお申し込み時よりも受講結果の通知が遅れてしまいます。申込完了のメールが届きましたら問題なくお申し込み処理は完了しておりますので、受講結果のご連絡があるまでお待ちいただきますようお願いいたします。



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

東京大学 履修希望者(学部生 B2/B3/B4)
Omnicampusでの履修希望者専用申込フォームからの受講申し込みに加え、UTASでの履修登録を行うことで、東京大学の正規講座として履修することができます。
※東京大学の学部生で、履修をする可能性が少しでもある方は履修生専用フォームから申し込んでください。詳細はお知らせをご参照ください。
※正規講座として単位認定されるのは本講座のAセメスター実施のみです。(Sセメスター実施の本講座では履修登録できません)


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)
・無料にてお申し込みいただけます。
・自律的に学習し、最後まで受講継続する意志のある方
・開講日(2026年10月6日)時点で、中学生、高校生、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、または入学予定であることが証明できる方 (学生証等を添付し応募ください。)
※社会人学生もお申し込み可能です。
※一般社会人、大学の科目履修生・単科履修生・聴講生、語学学校などは対象外となります。
※研究生は、以下の対象となる学校に所属している場合のみ対象となります。所属学校がわかる書類を添付してください。
※海外大学在学中、在学予定の方は、学生証、もしくは在学中であることのわかる書類を添付してください。

〈対象となる学校〉
中学校、高校を除き、以下に記載のある学校に所属していることが必要です。

・大学・短期大学・高等専門学校・学校法人一覧
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/ichiran/mext_01853.html
・公私立短期大学一覧
https://www.mext.go.jp/b_menu/link/daigaku3.htm
・専門士の称号を付与する専修学校
https://www.mext.go.jp/a_menu/shougai/senshuu/mext_01253.html
・専門職大学院一覧
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/senmonshoku/000009181_00007.html

※受講希望者が多数の場合には、抽選を行います。


学生以外の方につきましては追ってご案内いたします。


本講座における申込条件や、各種告知等の文言等は事前の告知なく変更になる可能性がございます。 予めご理解の上お申し込み頂くようお願いいたします。

本講座の内容に関連して、株式会社松尾研究所により、社会人向けに再構成された講座「GCI グローバル消費インテリジェンス講座」が提供されています。社会人向け講座の詳細については、こちらをご覧ください。

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
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。

詳細は受講時にご案内いたします。

【Standard修了】講座の完走・理解

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.最終課題を提出し一定の評価を得る(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。)


【Advanced修了】スキル修得

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. 宿題を提出し、設定された基準値を上回ること。
3. コンペ(Kaggle形式)を全回提出し、設定された要件を満たすこと。
4. 最終課題を提出し一定の評価を得る(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
・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。ただし、技術変化が速い分野である特性上、講義資料の差し替えが発生することがございます。常に最新の情報をお伝えするための対応となりますので、何卒ご容赦いただきますようお願いいたします。
・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、Youtube、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、修了要件を満た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)
・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事前学習(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(10/13)までにご自身で学習してください。

■各回の講義日程・内容等は変更となる可能性があります。

講師については決定次第、記載します。

第1回(10/6)
※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(10/13)Python基礎(プログラミング文法/演算・条件分岐・関数)
第3回(10/20)Pythonによる科学計算(Numpy)
第4回(10/27)Pythonによるデータ加工処理の基礎(Pandas)
第5回(11/3)Pythonによるデータ可視化の基礎(Matplotlib)
第6回(11/10)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(11/17)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(11/24)
ゲスト講師
第9回(12/1)ゲスト講師
第10回(12/8)教師なし学習
(潜在パターンの学習/クラスタリング・主成分分析など)
第11回(12/15)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12回(12/22)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13回(1/5)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14回(1/12)
SQL(データベース構築の目的理解・実装)
第15回(1/19)
ゲスト講師
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. 属性によって異なります。
学生、一部の社会人(ライフイベント枠、教職員、自治体職員、公務員、団体職員)に対して無料で提供しています。

Q. 9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)」+「2026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歓迎。)

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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