武蔵野大学×インプレス

第5期 社会人向け
データサイエンス &
AI人材育成プログラム

一流講師陣や現役データサイエンティストが
DX時代におけるあなたのキャリアアップを全力サポート

デジタル認定証
オープンバッジ発行!
デジタル認定証
オープンバッジ
発行!

2022.10/6(木)〜12/22(木)全12回

武蔵野大学「有明キャンパス」/
オンライン(Zoom)のハイブリッド開催

中小企業の皆さま、個人事業主の皆さま

本講座は、東京都の人材育成支援「令和4年度DXリスキリング助成金(中小企業人材スキルアップ支援事業)」の対象講座となります。

※都内に本社又は事業所(支店・営業所等)の登記があること、個人事業主にあっては都内の税務署へ開業の届け出をしていることが申請要件の一つとなります。

武蔵野大学とインプレスは、同大学の「データサイエンス学部」(2019年4月開校)新設を記念し、本講座を2018年から毎年開催し、多くの社会人の方々に受講していただきました。本講座を通じ、データを読み解く分析力・活用力とデータから新しい価値を生み出す創造力を備えた、本当に必要とされるAI人材の育成の場を提供することを実践し、お陰様で皆様の間に定着する事ができたと思います。

デジタル・テクノロジーが進化する中、機械学習や人工知能(AI)などの技術が、企業活動の中で益々注目されています。機械学習やAIが企業を変革し新たな価値を生むエンジンになり得るということが認識されてきたと同時に、データドリブンな社会が当たり前になりつつあります。様々なツール、ライブラリの進化とともに、これまではプログラマなどの限られた専門家のみが行なっていたデータ分析や可視化についても、今後は誰もが身につけなければならないリテラシとなることが社会的に求められています。今後AIを扱う上でデファクト・スタンダードとなっているプログラミング言語「Python」などをベースに、データサイエンスを学ぶビジネスパーソンが着実に増えてきています。
このような急激な社会変化を背景に、データリテラシ、AI、機械学習の活用スキルを習得する「第5期 社会人向け データサイエンス&AI人材育成プログラム」を会場&オンライン配信のハイブリッドで開講いたします。

本シリーズは、武蔵野大学データサイエンス学部教員や、第一線で活躍しているデータサイエンティスト・識者等の「精鋭講師陣」が熱く教導いたします。
データ分析業務・IT活用部署だけではなく、ビジネスにデータ分析を活かしたい多くの部門・多くの皆様のリスキリングを強力にバックアップいたします。
皆様のご参加を心よりお待ちしております。

週1回、全12回で
AI活用とその実装(Python)を
徹底的に習得!

Pythonを基礎から学ぶとともに、実際にデータサイエンスの現場での活用方法を演習を交え何度も体験していただきます。講義と演習を繰り返し行うことで習熟度が段階的に向上します。自社・自身の課題を明らかにし、解決するためのアプリケーションをPythonで構築するためのスキルを、以下の3つのテーマを軸に全12回で習得していただきます。

テーマ 1

ビジネスにおけるAI

  • 2週目
  • 3週目
  • 5週目
  • 6週目

ビジネスにおける自社・自身の課題への気づきを学び、解決するためにデータサイエンス、AI、機械学習を活用する方法を習得します。

テーマ 2

Python基礎

  • 1週目
  • 4週目
  • 7週目
  • 8週目

演習を通じてPythonの基本的文法とデータ分析をしていく上でよく使う基本テクニックを中心に学んでいきます。
※2,3,5,6週目にもPythonの課題とフォローアップがあります。

テーマ 3

課題解決実践演習

  • 9週目
  • 10週目
  • 11週目
  • 12週目

自社・自身の課題を解決するためのアプリケーションを構築するためのスキルを、実習を通じて学びます。

第4期セミナーダイジェスト
(2021年度開講)

このような方に
おすすめです

  • AI/機械学習を
    基礎から学びたい方
  • データ分析・機械学習の
    正しい知識とスキルを
    習得したい方
  • Pythonの基本文法を
    学びたい方

身に付くスキル

  1. データサイエンスでAIを生かす方法を学び、具体的なビジネスへの展開方法
  2. 機械学習を利用したプロジェクトをスムーズに進める方法
  3. Pythonの基本的文法とデータ分析をしていく上でよく使う基本テクニック
  4. 機械学習のアルゴリズムの適用方法

武蔵野大学教員や
第一線で活躍するデータサイエンティストが
登壇

  • 堅田 洋資 氏

    堅田 洋資

    株式会社データミックス

    • 代表取締役社長
    堅田 洋資 氏

    堅田 洋資

    株式会社データミックス

    • 代表取締役社長

    株式会社データミックスを2017年に起業し、データサイエンティストの育成を行うためのスクールを運営。また、大手総合商社、大手新聞社、グローバル人材派遣会社、携帯電話キャリアなどに機械学習や統計モデリングを使ったコンサルティングを行う。

    前職の白ヤギコーポレーションでは、社内のデータはもちろんクライアントのデータ分析を支援する分析コンサルタントとして活躍。主に人工知能・機械学習を用いたレコメンデーション、アプリユーザーの行動分析や機械学習を用いたプッシュ通知の最適化、交通系IoTのデータ分析、物流倉庫の数理最適化などを担当。

    白ヤギコーポレーション参画前は、監査法人トーマツにてデータ分析コンサルタント、生体センサスタートアップでサービス・アルゴリズム開発の取締役、KPMG FASにて事業再生コンサルタント、外資系メーカーでの経理・マーケティングなど幅広い経験を持つ。

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  • 加戸 瞭介 氏

    加戸 瞭介

    株式会社データミックス

    • データサイエンティスト
    加戸 瞭介 氏

    加戸 瞭介

    株式会社データミックス

    • データサイエンティスト

    筑波大学大学院にて博士号(学術)取得後、独立行政法人日本学術振興会および国立大学法人大阪大学にてヒトの行動・脳波データの分析を行う認知心理学研究に従事。その後、株式会社SUBARU技術研究所にてヒトの感性的評価の定量研究に従事したのち、現職。

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  • 宮崎 淳 氏

    宮崎 淳

    株式会社オレンジテクラボ

    • CEO
    宮崎 淳 氏

    宮崎 淳

    株式会社オレンジテクラボ

    • CEO

    工学博士(慶應義塾大学大学院)富士ゼロックス奉職後、早期退職し、株式会社オレンジテクラボを立ち上げ。
    人工知能特に深層学習を中心とした人工知能システムの設計、コンサルティングに従事。シリコンバレーと日本を繋ぐ新規事業開発とインキュベーション、日本アジアパシフィックでの事業化・技術マーケティングを担当。
    ここ3年ほどは、大企業、中堅企業の新規事業開発の組織開発のコンサルテーション、2019年、2021年、2022年のJST SCOREのメンターを実施、日本企業・研究機関が新規領域へ踏み出す支援をしている。またOsaka Startup BootCamp、ベンチャーカフェ東京のメンターを務めることで、世界のスタートアップが日本市場にアプローチする支援も行っている。

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  • 伊藤 羊一 氏

    伊藤 羊一

    Zホールディングス株式会社

    • Zアカデミア学長

    ヤフー株式会社

    • コーポレートエバンジェリスト Yahoo!アカデミア学長

    武蔵野大学アントレプレナーシップ学部

    • 学部長

    株式会社ウェイウェイ

    • 代表取締役
    伊藤 羊一 氏

    伊藤 羊一

    Zホールディングス株式会社

    • Zアカデミア学長

    ヤフー株式会社

    • コーポレートエバンジェリスト Yahoo!アカデミア学長

    武蔵野大学アントレプレナーシップ学部

    • 学部長

    株式会社ウェイウェイ

    • 代表取締役

    日本興業銀行、プラスを経て2015年よりヤフー。現在Zアカデミア学長としてZホールディングス全体の次世代リーダー開発を行う。またウェイウェイ代表、グロービス経営大学院客員教授としてリーダー開発を行う。2021年4月 武蔵野大学アントレプレナーシップ学部(武蔵野EMC)学部長就任。代表作に56万部超ベストセラー「1分で話せ」。ほか、「1行書くだけ日記」「FREE, FLAT, FUN」など

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  • 申 吉浩 氏

    申 吉浩

    学習院大学

    • 教授
    申 吉浩 氏

    申 吉浩

    学習院大学

    • 教授

    東京大学理学部数学科卒業
    東京大学理学系研究科数学専門課程博士課程修了
    富士ゼロックス株式会社総合研究所
    東京大学先端科学技術研究センター 特任助手
    カーネギーメロン大学日本校 教授
    兵庫県立大学大学院応用情報科学研究科 教授
    学習院大学 教授

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  • 中西 崇文 氏

    中西 崇文

    武蔵野大学

    • データサイエンス学部
      データサイエンス学科長
    • 准教授
    中西 崇文 氏

    中西 崇文

    武蔵野大学

    • データサイエンス学部
      データサイエンス学科長
    • 准教授

    筑波大学大学院システム情報工学研究科で博士(工学)の学位を取得。情報通信研究機構(NICT)のナレッジクラスタシステムの研究開発、大規模データ分析・可視化手法に関する研究開発などに従事。専門は、データマイニング、ビッグデータ分析システム、統合データベース、感性情報処理、メディアコンテンツ分析など。現在は、武蔵大学准教授、国際大学GLOCOMの准教授・主任研究員を務める。著書には「シンギュラリティは怖くない:ちょっと落ちついて人工知能について考えよう」(草思社)や、「スマートデータ・イノベーション」(翔泳社)などがある。最近では、音声認識・解析技術を利用し、オフィス家具メーカーのイトーキと共同で、会議中の生産性を上げるための実証実験を行うなど、民間企業と最新テクノロジーを利用した製品開発に携わっている。

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認定証授与までの流れ

全12回の講義を通じて随時テストやアウトプットの提出を実施、ビジネスにおいて、データサイエンス、特にAI、機械学習の基礎知識を有し、適切な活用方針を決定し活用する知識やスキルを有しているかを確認します。合格者には武蔵野大学からオープンバッジ(*1)による認定証を授与いたします。

01

オンラインで受講する

12週間に渡り学んでいただきます。オンライン講義なので全国から受講いただけます。講義は「Zoom」(その他オンラインツールを併用する場合があります)にて配信いたします。

02

認定試験を受ける

講義内容を出題範囲とした多肢選択式の試験を受験していただきます。Pythonに関しては課題の提出が試験相当となります。また最終アウトプットの提出が必要です。試験は2023年1月31日まで何度でも受験可能です。

03

認定証を授与する

武蔵野大学からオープンバッジによる認定証を授与いたします。入学や就職の際に有利になることが期待できます。

オープンバッジ

*1 オープンバッジは、国際標準規格(IMS Global Learning Consortium)に則って発行される、知識・スキル・経験のデジタル証明・認証です。
ブロックチェーン技術を取り入れており非常に信頼性の高い証明であるとともに、SNSやメール等で共有することで、自身のスキルを証明することができます。
オープンバッジ・ネットワーク

認定試験概要

受験資格 講義受講者
実施概要 知識問題(多肢選択式)
オンライン実施(自宅受験)
出題範囲 講義内容
合格条件 80点以上 ※2023年1月31日まで何度でも受験可能です

受講生の声

  • 地方在住の為、オンライン開催は非常に助かりました。
    金融サービス動務・28歳・男性
  • 夜の2時間半という長い時間ですが、飽きずに集中して受講することができました。
    大手システムインテグレータ勤務・40歳・男性
  • AIの最初の一歩を踏み出す講習として非常に有意義な内容でした。
    保険サービス勤務-26歳・女性
  • 説明が丁寧でした。また、絵図を使っていただくなどイメージがしやすく分かりやすかったです。
    製薬会社勤務50歳・男性
  • 難しいなりに理解すべきポイントを絞ってもらえたので、今後に繋がります。有り難うございました。
    最大手シンクタンク 勤務・40歳・男性
  • 初心者でしたが、実際にコードを書きながら進める形式は、とても分かりやすく受講できました。
    総合電機会社勤務・35歳・男性
受講お申し込み

開催概要

セミナー名 武蔵野大学×インプレス

第5期 社会人向け データサイエンス&AI人材育成プログラム

~一流講師陣や現役データサイエンティストがDX時代におけるあなたのキャリアアップを全力サポート~
会場

会場名

武蔵野大学「有明キャンパス」、オンライン(Zoom)のハイブリッド開催

※新型コロナウィルス感染症の感染拡大状況によっては、会期直前に完全オンライン開催に変更になる場合もございます。

住所

東京都江東区有明3-3-3

会場URL

https://www.musashino-u.ac.jp/ariake/

MAP

アクセス方法

  • りんかい線 [国際展示場駅] 徒歩7分
  • ゆりかもめ [東京ビッグサイト駅] 徒歩6分
  • JR各線 [東京駅(丸の内南口)] 1番乗場より都営バス
    (都05系統「東京ビッグサイト」行き)で約30分 「武蔵野大学前」下車すぐ
  • JR各線 [東京駅(八重洲南口)] 10番乗場より都営バス
    (東16系統「東京ビッグサイト」行き)で約30分 「武蔵野大学前」下車すぐ
主催 武蔵野大学/株式会社インプレス ※共催
特別協力 株式会社オレンジテクラボ、株式会社データミックス
開催日時
  • 2022年10月 6日(木)18:30~21:00
  • 2022年10月13日(木)18:30~21:00
  • 2022年10月20日(木)18:30~21:00
  • 2022年10月27日(木)18:30~21:00
  • 2022年11月 3日(木)18:30~21:00
  • 2022年11月10日(木)18:30~21:00
  • 2022年11月17日(木)18:30~21:00
  • 2022年11月24日(木)18:30~21:00
  • 2022年12月 1日(木)18:30~21:00
  • 2022年12月 8日(木)18:30~21:00
  • 2022年12月15日(木)18:30~21:00
  • 2022年12月22日(木)18:30~21:00
全12回
受講料 早割:198,000円(税込)※2022年9月2日(金)までのお申し込み分
通常:220,000円(税込)
参加対象
  • AI/機械学習を基礎から学びたい方
  • データ分析・機械学習の正しい知識とスキルを習得したい方
  • Pythonの基本文法を学びたい方
    *「Python」の利用経験は不問です

受講に際しての留意事項

  • 必ずしも、数学的知識の高低・理解度・経歴・経験等は問いません。
    (大学初等レベルの微積分と線形代数を理解している、または受講前に事前に予習復習・学習しておけば、より授業内容の理解が深まります)
  • 「Python」の知識は問いませんが、プログラミング言語(タイプは不問)の基本文法を理解していると、より授業の内容を理解できます。
定員 50名(最少開講人数5名)
  • ※応募者多数となりました場合には、受講いただけない場合がございます。予めご了承ください。
お問い合わせ先 株式会社インプレス 共催セミナー事務局
E-mail:jimukyoku@impress.co.jp
受付時間 10:00~18:00(土・日・祝日を除く)
注意事項
  • 受講票は2022年9月26日(月)以降、順次電子メールにてご連絡させていただきます。
  • 都合により、講師・講座内容あるいはセミナー内容の一部が予告無く変更される場合があります。予めご了承ください。
  • 定員に達し次第、申込受付を締切らせていただきます。応募者多数となりました場合には、受講いただけない場合がございます。予めご了承ください。今回ご受講いただけないお客様には、次回の開講について、改めてご案内させていただきます。
  • ご本人が出席できない場合は、代理の方の参加が可能です。その際は事前に事務局までご連絡ください。
  • 最少催行人数に満たない場合は、開催を中止することがありますので、ご了承願います。その際は、開催日の5営業日前までに、本ページおよびメールでご連絡いたします。
  • 自然災害、交通機関の事故、講師の発病等、不可抗力な事情により開催を中止することがあります。事前に中止が判明した場合は、本ページおよびメールにてお知らせいたしますので、各自でご確認ください。当日に中止が決まった場合は、本ページおよびメールと電話にてお知らせいたし、開催日の変更もしくは参加料の返金をいたします。 なお、旅費(航空券含む)や宿泊費とそれらのキャンセル諸費用については保障いたしません。
  • 製品購入を前提としたり、製品販売促進のためのセミナーではありません。

重要事項

今回のセミナーでは、WEBセミナシステム「Zoom」を利用します。
Zoomを利用できる環境を準備できる事が必須となります。
加えて、演習時には、操作しやすい環境(見やすいディスプレイサイズやサブディスプレイ等々)のご用意を推奨いたします。

  • ※通信が安定しているネットワーク環境(Wi-Fi等)での接続をお勧めいたします。

また、受講可となった方にのみ、後日受講用URL、ID、パスワード等をメールでご連絡いたします。

<注意及び禁止事項等>

  • 受講対象に記された条件を満たす方のみ、受講可能です。条件に満たない方の受講については厳禁といたします。
  • 事前の連絡無しに、お申込みされたご本人以外の方が受講することはできません。
  • 受講に際して、映像の録画・音声の録音・画面のキャプチャ、個人のブログやSNSなどへのアップ等、本講座に関する記録及び許諾を受けない利用については厳禁といたします。
  • 講義・演習等の各種資料について、無断転載・引用は厳禁といたします。

上記に反した場合は、著作権法に抵触する恐れがあります。
受講者には、改めて、受講環境・テストデータ等をメール等でご連絡いたします。
また、受講時に、ダウンロード、インストールする際は、ご自身の責任において行っていただきます。

受講料のお支払い
方法について

  • お支払い方法は、クレジットカード決済または請求書による銀行振込(先払い)のいずれかをお選びいただきます。
  • 請求書によるお支払いを選択された場合は、お申し込み完了後にご用意するマイページにて請求書をダウンロードいただけます。
    お申し込みの翌9時、または16時以降に自動発行されますのでマイページをご確認ください。
  • カード決済を選択された場合は、申込完了時にご請求・一括でのお支払いとなります。
  • 開講日の3日前(2022年10月3日 月曜日)までに指定の口座に受講料をお振込みください。
  • 直前お申し込みのお客様は、お申し込みフォームのご連絡欄に、振込可能日をご記入ください。
  • 貴社締めの関係でお支払い日の変更をご希望の場合は、お申し込みフォームの連絡事項欄、または事務局までご連絡ください。
  • 受講料のお振り込み手数料はお客様のご負担にてお願いいたします。

お申し込み後の
キャンセルについて

  • ご入金後のキャンセルはお受けいたしかねますのでご了承ください。
  • 開講日の14日前(2022年9月22日 木曜日)の正午までにキャンセルのご連絡をいただいた場合、受講料は全額ご返金いたします。
  • 9月22日(木)以降のキャンセルにつきましては、受講料のご返金はいたしません。ただし、代理の方のご出席は承ります。
  • イベントという商品の特性上、9月22日(木)以降のキャンセルは、受講料未納の場合においても【キャンセルフィ100%】となり、お支払いただきます。
  • お客様都合によるキャンセルおよび欠席・遅刻によるご返金等は一切お受けしておりません。
  • お客様都合による一部ご欠席など、未受講分のご返金はいたしません。予めご了承のうえ、お申し込みください。

セミナーへの
参加方法について

  • セミナー開催が近づきましたら、開催日の前日までに受講ご案内を電子メールにてお送りさせていただきます。

ご都合により、お振込が間に合わない場合、受講のキャンセルなど、
受講に関する問い合わせは、以下までご連絡ください。

<ご連絡、お問い合わせ>

株式会社インプレス 共催セミナー事務局(担当:石川義貴)
jimukyoku@impress.co.jp
受付時間 10:00~18:00(土・日・祝日を除く)

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