１．実ビジネス現場でのデータ分析の”リアル”を知る

２．受講者、講師、チューター、参加者間で相互に学び合う、コラボレーションする

３．どんな方でも自分の経験や知識を活かすことができる

• ●経済産業省のAI学習プログラム（AI Quest）をベースに、更にビジネス実務・現場のエッセンスを組み込んだコンテンツを提供します。
• ●様々なテーマを浅く広く取り組むのではなく、1つのテーマにじっくり、深く取り組み、データ分析やそのビジネス活用のエッセンスを学びます。
• ●分析的なテーマとしては「時系列」です。
  ビジネス現場ではどんな領域でも頻出するテーマで、幅広く応用が効きます。
• ●分析経験や知識は問いません。
  どんなバックグラウンドの方でも参加でき、役立つ学びを得られます。

• ●課題に対してチームで取り組むため、より実ビジネスに沿った形でデータ分析・活用体験ができます。
• ●データサイエンス寄りの受講者はビジネス側の思想やアプローチが、ビジネス寄りの受講者はデータサイエンス側の思考やアプローチが分かります。
  (相互に学び合うことができる授業スタイルです)
• ●現役のコンサルタント、データサイエンティストが実務のポイントをレクチャーします。
  (アポロ株式会社【東京都】https://apol.co.jp/の協力を得て、実施します)
• ●チューター制度で気軽に相談できます。
  更に講義内では計2回のチューターMTGを実施予定です。
  いろいろな疑問やお悩みをぶつけてください！

詳細については，以下の案内をご覧ください。

• ●実施時期　　2022年1月28日～3月25日　（講座7回+チューターMTG2回予定）
• ●定員　　　　40名（応募多数の場合、アンケート結果で選抜します）
• ●講座形式　　zoomによるオンライン講座
  ※1)やむを得ず参加できなかった講座については、受講者に限り後日録画内容を閲覧できます。
  ※2)オンライン上で議論を推進するために、miro（ホワイトボードツール）を利用します。
  大学側でアカウントを払い出すため、個人での登録は不要です。
  ※3)講座や課題の際Google Colaboratoryを利用する場合があります。
  あらかじめ、個人のGoogleアカウントをご準備ください。
• ●応募条件　　自分自身の分析・統計・機械学習知識やプログラミング経験は必ずしも問いません。
  参加者でチームを組んで、その中でスキルにあった役割を担っていただきます。
  ただし、分析メンバーとのコミュニケーションは講義や課題を通して必須になります。
• ●申込方法　　申し込みフォームからお申込みください。　　※申込締切　2022年1月20日(木)
  ※お申込みの際、簡単なアンケートにお答えください。
  受講の可否については、1月24日（月）までに連絡します。