早稲田大学の13の学部、17の研究科、4つの専門職大学院という幅広い学問領域の学生が学ぶデータサイエンス教育プログラム。
表面的なスキルではなく、早稲田大学独自のカリキュラムを通じて、体系的なデータサイエンスの理論と実践について学ぶことができる特別なプログラムです。
2024年4月開講
開講期間：2024年4月13日～8月24日
講座の概要
近年インターネットやIoT（Internet of Things）など情報通信技術の進歩により多種多様で大量のデータが得られるようになっており、これらのデータを活用する「データサイエンス」が様々な専門領域（学術領域や実社会におけるビジネス領域など）において強く求められています。一方「データサイエンス」は人工知能や機械学習、あるいは統計学などの技術や学問と関連した内容として取り扱われているものの人や対象分野によりその定義は様々です。
このような状況の中、早稲田大学データ科学センターでは「データサイエンス」をデータから合理的で明確な意思決定を導く科学的方法・学問体系であると位置づけ、これを体系的に学ぶための「データ科学教育プログラム」を学内に展開しています。「データ科学教育プログラム」は統計学や機械学習などの分野で個別に発展してきた手法を意思決定の目的という観点から整理、データ科学を統一的な視点で見通しよく学ぶことができる教育プログラムです。学部・大学院で学ぶ「専門知識」とデータ科学教育プログラムによる「データサイエンス」、二つの知見の融合が学内の様々な学術領域で展開されており、新たな知の創造に貢献しています。
本講座は「データサイエンス」を自身の専門領域で活用するために学内に用意された「データ科学教育プログラム」を社会人にも利用いただくべく特別に再編成し、さらに新規内容を追加した講座です。前述の通り、データサイエンスは様々な専門領域で活用されており、ビジネス領域も例外ではありません。データサイエンスの「理論」とビジネス領域で活用できる「スキル」を同時に学ぶことにより、データサイエンスの実践的な活用能力を鍛えます。
本講座受講者は、データサイエンティストとして必要な基礎的な理論と技術を習得することを目標とし、修了者には学校教育法に基づく「履修証明書」を授与します。
主催：早稲田大学社会人教育事業室、早稲田大学データ科学センター
講座の特徴
履修証明プログラム(Certificate Program)
本講座の修了が認められると、早稲田大学から履修証明書が発行されます。これは、学校教育法第105条の規定に基づくものであり、履歴書の学歴欄に記載可能です。
データサイエンスの
「理論」と「実践」を学ぶプログラム
「実践編」では、実際にデータを触って分析を体験しながらデータサイエンスの活用方法について学びます。
「理論編」では、データ科学センターが開発するオンデマンド講義にて、深い理論を学びます。
オンライン形式とオンデマンド形式の融合
実践編を隔週土曜日にオンライン形式で手を動かしながら学び、同時にその普遍的な考え方をオンデマンド形式の理論編(48時間)にて自己学習します。実践編では講師が理論編のフォロー(理論編ダイジェスト)も行います。忙しい社会人の方々にも受講しやすい形態です。
産学共同によるプログラム開発
本講座では、「実践編」の一部を株式会社アイデミー様にご担当いただくことで、産学共同体制で実施します。学術界と実務界の力を結集した総合的な学びを提供します。
「データ科学認定制度」に準拠したプログラム
本講座は、早稲田大学独自のデータ科学教育プログラムの一環として設置している「データ科学認定制度」に準拠した内容となっており、本講座を修了すると認定制度の初級レベルの「知識」と「スキル」を獲得することができます。 ※早稲田大学「データ科学教育プログラム」および「データ科学認定制度」に関する詳しい内容はこちら
職業実践力育成プログラム（ＢＰ）
本プログラムは、文部科学省より「職業実践力育成プログラム」（BP：Brush up Program for professional）に認定されています。（2022年12月より新規指定）
職業育成力育成プログラム（BP）認定制度について（文部科学省）
（様式1）「職業実践力育成プログラム」（BP）への申請について
（様式2）授業科目の概要について
教育訓練給付制度
本プログラムは、厚生労働省の教育訓練給付金制度（特定一般教育訓練）の指定講座となりました（2023年10月より新規指定）。 本講座を修了した場合、受講者本人が支払った教育訓練経費の最大40％に相当する額が給付されます。
給付を希望される方は、「訓練前キャリアコンサルティング」を受け、ジョブカードの交付してもらった上で、講座開始日の１カ月前までに自宅住所を管轄するハローワークに申請する必要があります。
詳しくはこちらをご参照ください。
特定一般教育訓練 明示書
なお、「訓練前キャリアコンサルティング」の予約などについては、管轄のハローワークにお問い合わせください。
[厚生労働省] 全国ハローワーク所在地案内
講師陣
須子 統太Tota Suko
早稲田大学 社会科学総合学術院 准教授
小林 学Manabu Kobayashi
早稲田大学 データ科学センター 教授
野村 亮Ryo Nomura
早稲田大学 データ科学センター 教授
堀井 俊佑Shunsuke Horii
早稲田大学 データ科学センター 准教授
安田 豪毅Goki Yasuda
早稲田大学 データ科学センター 准教授
谷口 卓也Takuya Taniguchi
早稲田大学 データ科学センター准教授
中原 悠太Yuta Nakahara
早稲田大学 データ科学センター 講師
渡邉 文枝Fumie Watanabe
早稲田大学 データ科学センター 講師
望月 泰博Yasuhiro Mochizuki
早稲田大学 データ科学センター 講師
寅屋敷 哲也Tetsuya Torayashiki
早稲田大学 データ科学センター 講師
坂本 圭司Keiji Sakamoto
株式会社アイデミー 法人デジタル人材育成事業部 研修・コンサルティンググループ
桑田 修平Shuhei Kuwata
三井住友海上火災保険株式会社 ビジネスイノベーション部 データサイエンスチーム 課長（データサイエンティスト） 博士（工学）
カリキュラム・時間割
理論編（オンデマンド）
早稲田大学データ科学センターが開発するデータサイエンスオンデマンドコンテンツ。
理論編では、「データサイエンスの考え方の基礎」「回帰と分類の考え方」「分析に適切なモデルの探索」「データ解析の実践」という流れで意思決定の目的という観点からデータサイエンスを統一的な視点で体系的に学ぶことができます。
理論編ダイジェスト（オンライン）
理論編の内容を実践する際のポイントとその考え方について、オンライン講義の中で解説します。
実践編（オンライン）
理論は最小限にとどめて、具体的な問題とデータを使ってデータサイエンスを実践します。データ分析をPythonで演習を通して理解し、課題に取り組むことによって自身の力にします。
実データを使った分析の実践、並びにビジネスへの活用領域や活用事例を学び、データサイエンスとビジネスの知識を結びつける能力を養います。
講義はすべて土曜日（隔週実施）・オンライン形式にて実施します。仕事をしながら無理なく学ぶことができます。
カリキュラムと時間割の詳細についてはこちらをご覧ください。
募集概要
募集人員
35名
募集期間
2024年2月26日（月）13:00 ～ 3月28日（木）23:59まで
※定員に達し次第、締め切ります。
申込方法
下記の「お申込ページ」よりお申込みください。
※お申込みの際、WASEDA NEOのメンバー登録が必要となります。
※請求書払い（法人様用）によるお申込みをご希望の場合、法人用請求書払いによるお申込みフォーム（お申込ページに記載）よりお申込ください。
出願要件
企業や団体等において、データサイエンスを活用した分析業務を行えるようになりたいと考えている方。これまで統計・データサイエンスを学んだが、企業や団体等の業務において活用する方法を学習したい方。
※社会人を対象としていますが、大学入学資格を有する方であれば申込み可能です。
想定する受講者
・初めてデータサイエンスを学び、基本的なデータの分析を自身で行いたい方（データサイエンスの経験、現時点でのデータサイエンスの知識の多寡は問いません）
・データサイエンスに関する知識やスキルを基礎から学びたい方
・自身に関連するお仕事（ビジネスや業務）にデータサイエンスを活用したい方
・これからデータサイエンティストを目指したい方
受講料
440,000円（税込）
※お申込み時に決済が必要となります。支払い方法は「一括払い」に限らせていただきます。
※法人でのお申込みについては、法人用請求書払いによるお申込みフォーム（お申込ページに記載）よりお申込ください。
実施期間
2024年4月13日～8月24日
※スケジュールの詳細はこちら
実施方法
理論編（48時間）：オンデマンド形式
理論編ダイジェスト・実践編（60時間）：オンライン形式
履修証明書の交付
本プログラムを修了された方には、学校教育法に基づく履修証明制度により、「履修証明書」を授与いたします。本証明書は、学校教育法に基づく育成プログラムとして位置付けられており、修了者はご自身の履歴書の学歴欄などに学習歴を記載することができます。
参考：大学等の履修証明制度について（文部科学省ウェブサイト）
※履修証明書の交付は、受講期間中の出席状況、課題提出状況などを考慮し、総合的に判断します。欠席回数が本学所定の回数（全講座の3分の1）を超えた場合には、履修証明書の交付はできません。
その他
・受講にあたり、ノートPCが必要になります。推奨スペックは以下のとおりです。
CPU：Core i5以上
メモリ：8GB以上
SSD or HDD：10GB以上の空き容量
OS：Windows or Mac 64ビットOS
・もし最少催行人数に満たなかった場合には、催行を中止する場合がございます。
修了生の声
FAQ
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