東京大学エクステンションのコースと講座

東京大学エクステンション株式会社は、東京大学が保有する学術成果を企業および社会人へ教育という形で還元し、日本の成長とイノベーションを推進するための会社です。
その東京大学エクステンションが提供するデータ分析・活用能力をもつ人材を育成するためのコースおよび講座を、弊社のサイトからお申込みいただけます。

コース | コースを構成する講座 | 教室

コース

東京大学エクステンションのコースは対象や目的に合わせて4タイプから選択できます。
お申込の際には、コース名をクリックした先のコース概要ページにて、前提スキルをご確認の上で、お申込みください。

対象目的事業者技術者
受講の目的・目標:
企業の経営に関わる人がデータサイエンスの概要を学び、その有用性、有効性を理解することによりデータサイエンスに関する適切な評価及び方向性の指導・判断が行えるようになる。
想定職務:
経営者/マネジメント/経営企画・事業企画
/コンサルタント/投資家など
前提スキル:
高校までの数学の知識
講習日数:
0.5日x2回
受講の目的・目標:
企業の技術部門をマネジメントする人が統計、機械学習を数学的知識に基づいて理解し、データサイエンスの技術、手法、プロセスの基礎知識を体系的に学ぶことで、データサイエンスの技術実務者の組織のマネジメントが行えるようになる。
想定職務:
技術・開発部門マネジメント/技術・開発部門企画
/技術・開発部門人事/公的機関技術部門/統計部門など
前提スキル:
大学学部レベルの微積分、線形代数の知識
講習日数:
0.5日x4回
受講の目的・目標:
企業の実務に携わる人がデータサイエンスの技術、手法、プロセス等の基本的な知識を学び、併せて統計、機械学習の基礎的な演習を行うことによって、ビジネススキルを身につけたデータサイエンスを推進する人材として経営者、顧客、データの実務専門家それぞれに適切なヒアリング、説明、提案が行えるようになる。
想定職務:
経営企画・事業企画/経理・財務・管理/人事・総務・法務/営業・マーケティング/コンサルタント/資材・物流/品質管理など
前提スキル:
高校までの数学の知識
講習日数:
0.5日x7回
受講の目的・目標:
企業の技術素養の人が数学的基礎に基づいて統計、機械学習等を理解し、データサイエンスの各種手法を学び、実践的な演習を行うことによって、データサイエンティストとしての基本的な実務が行えるようになる。データサイエンティスト協会の「データサイエンス力」のスキルレベルにおける「独り立ちレベル」を目標として、その中心的な要素を体系的に学ぶ。
想定職務:
研究・開発者/設計者/プログラマー/SE/SI/保守・品質管理担当者/公的機関技術担当者/統計担当者など
前提スキル:
大学学部レベルの微積分、線形代数の知識及びスキル
講習日数:
0.5日x19回

コースを構成する講座

東京大学エクステンションのコースは複数の講座で構成されます。
コースを構成する講座単位でもお申し込みしていただけます。お申込の際には、講座名をクリックした先のコース概要ページにて、前提知識をご確認の上で、お申込ください。

コースを構成する
講座名
前提知識受講時限、
演習
事業
マネジメント
コース
事業
実務者
コース
技術
マネジメント
コース
技術
実務者
コース
データサイエンス入門高校までの数学の知識1.5時間x2回
演習なし
情報倫理 1.5時間x2回
演習なし
統計学入門高校までの数学の知識1.5時間x4回
演習あり
   
統計学概論大学学部レベルの微積分、線形代数の知識1.5時間x2回
演習なし
  
統計学1&2大学学部レベルの微積分、線形代数の知識およびスキル1.5時間x11回
演習あり
   
機械学習実務入門高校までの数学の知識1.5時間x6回
演習あり
   
機械学習概論大学学部レベルの微積分、線形代数の知識1.5時間x2回
演習なし
  
機械学習大学学部レベルの微積分、線形代数の知識およびスキル1.5時間x12回
演習あり
   
最適化大学学部レベルの微積分、線形代数の知識およびスキル1.5時間x6回
演習あり
   

東大エクステンション 大手町 教室

教室:
教室は80席あり、110インチのプロジェクターと音声設備をご用意しています。後方にもディスプレイが設置されています。
教室
ラーニングコモンズ:
教室隣りにラーニングコモンズを設けており、休憩や予習復習の場としてだけでなく、受講生の方々の交流の場としてもご利用いただけます。また、自動販売機もご用意しています。
ラーニングコモンズ

AI人材育成情報

“学び ”と“実践 ”の場を通して、プロフェッショナルなAI人材を育成する「NECアカデミー for AI」をご覧ください。

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