Data
Science
BOOTCAMP

CONCEPT

『SOMPOホールディングス』と、デジタルハリウッドが運営するエンジニア起業家の養成学校『G's ACADEMY TOKYO』が連携し、1ヵ月の短期集中でData Scienceのツールを学んだのちSOMPOホールディングスが保有するビックデータを活用し、一流メンターがサポートする「プロジェクトベースドラーニング」で社会課題の解決や新規事業創出へ挑戦する実戦課題を経験することで、短期間で一気に「データサイエンティスト」を養成します。

優秀者はSOMPOホールディングスのデータサイエンス研究所へジョイン(正社員登用の可能性も)でき、データサイエンティストとしてのキャリアをスタートできるチャンスを提供します。
ぜひ、挑戦をお待ちしております。

ENTRY

MENTOR

原田 博植氏

株式会社グラフ 代表取締役

原田 博植氏

AIアルゴリズム開発ベンチャー株式会社グラフ代表取締役。シンクタンクに8年、外資ITベンチャーに1年半の勤務を経て、2012年に株式会社リクルート(分社化前)へ入社。人材事業(リクナビNEXT・リクルートエージェント)、販促事業(じゃらん・ホットペッパーグルメ・ホットペッパービューティー)、EC事業(ポンパレモール)にてデータベース改良とアルゴリズム開発を歴任。2013年日本のデータサイエンス技術書の草分け「データサイエンティスト養成読本」執筆。2014年業界団体「丸の内アナリティクス」を立ち上げ主宰、2016年社団法人化し代表理事に就任。2015年日本経済新聞社データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー受賞。早稲田大学創造理工学部招聘教授。

高橋 祥子氏

株式会社ジーンクエスト 代表取締役

高橋 祥子氏

1988年生まれ、大阪府出身。2010年京都大学農学部卒業。2013年6月東京大学大学院農学生命科学研究科博士課程在籍中に、遺伝子解析の研究を推進し、正しい活用を広めることを目指す株式会社ジーンクエストを起業。2015年3月、博士課程修了。生活習慣病など疾患のリスクや体質の特徴など約290項目におよぶ遺伝子を調べ、病気や形質に関係する遺伝子をチェックできるベンチャービジネスを展開。現在は東京大学大学院農学生命科学研究科博士研究員、科学技術振興機構統合化推進プログラム研究アドバイザー、東京工業大学非常勤講師、個人遺伝情報取扱協議会理事も務めている。10年後に世界を変えるビジョンとテクノロジーを持った企業に送られる「リアルテックベンチャー・オブ・ザ・イヤー」受賞、「科学技術への顕著な貢献2015(ナイスステップな研究者)」に選定。東京大学大学院農学生命科学研究科長賞受賞、テクノロジー&ビジネスプランコンテスト優秀賞受賞など。

澤田 典宏氏

レイ・フロンティア株式会社 取締役CCO

澤田 典宏氏

1988年よりビデオゲームの企画/管理職として、最大で50名を越える事業部を率いて、60タイトル超の製品を開発。ゲーミフィケーションへの知見も深く、日経主催の講演など多数。その知見を活かした教育系アプリが2014年のApp Storeベストアプリに選出される、レイ・フロンティア株式会社で企画・開発した、ライフログアプリ「SilentLog」が常にApp Store上に選出表示されるなど、ゲーム以外のアプリデザインでも実績を残す。現在は自社ツール「SilentLog Analytics」の開発を統括し、リアルタイムで収集されるデータから、行動誘発点の推定やペルソナ分析を行う業務を主導している。グロービス経営大学院MBA。米国PMI認定PMP。

蔵田 武志氏

産業技術総合研究所 研究グループ長

蔵田 武志氏

1996年筑波大学大学院工学研究科修士課程修了。1996年電子技術総合研究所研究員、2015年より現職。2003-2005年 JSPS海外特別研究員(ワシントン大HITLAB客員研究員)を兼務。2009年から筑波大学大学院教授(連携大学院)を兼務。電子情報通信学会ISS庶務幹事。ISO IEC/JTC 1/SC 24委員ならびにSC 24/WG 9(拡張現実世界の概念と参照モデル)国内委員会主査。PDRベンチマーク標準化委員会委員長。サービス工学、複合現実・拡張現実、行動計測等の研究に従事。博士(工学)。

橋本 大也氏

デジタルハリウッド大学教授
メディアライブラリー館長

橋本 大也氏

ビッグデータと人工知能の技術ベンチャー企業データセクション株式会社の創業者。同社を上場させた後、顧問に就任し、教育者、事業家に転進。教育とITの領域でイノベーションを追求している。著書に「データサイエンティスト データ分析で会社を動かす知的仕事人」(SB 新書)「情報力」(翔泳社)など。書評ブログを10年間執筆しており、書評集として「情報考学 Web時代の羅針盤 213 冊」(主婦と生活社) がある。多摩大学大学院客員教授。早稲田情報技術研究所取締役。

中林 紀彦氏

SOMPOホールディングス株式会社
チーフ・データサイエンティスト

中林 紀彦氏

2002年、日本アイ・ビー・エム株式会社入社。データサイエンティストとして顧客のデータ分析を多方面からサポートし企業の抱えるさまざまな課題をデータやデータ分析の観点から解決する。また、エバンジェリストとしてビッグデータをビジネスに活用することの価値を幅広く啓蒙。株式会社オプトホールディング データサイエンスラボの副所長を経て2016年より現職。重要な経営資源となった"データ"をグループ横断で最大限に活用するためのデータ戦略を構築し実行する役割を担う。また2014年4月より、筑波大学大学院の客員准教授としてデータサイエンスに関して企業の即戦力となる人材育成にも従事する。

OVER VIEW

4 WEEK
4月上旬~5月中旬

Data Engineering Phase

データ活用の事例・ツール操作

3 WEEK
5月中旬~5月末

Project Based Learning Ⅰ

メンターとともに実戦的なデータ分析

3 WEEK
6月上旬~6月下旬

Project Based Learning Ⅱ

データ分析+データ活用ビジネスの提案

DEMO DAY

SOMPOホールディングスが提供する
BIGDATA「Driving Data「Vital Data」

Driving Data

スマートフォンなどポータブルなセンサーデバイスの発達により、クルマの走行に課するデータが高頻度に取得できるようになりました。GPSからの位置情報は点から線になり、これまでに分析手法を超える新しいアプローチが必要になっています。これまでにない新しいアプローチを見つけて、走行データの新しい価値が見出されることを期待します。

Vital Data

FitbitやApple Watchのようなウェアラブルデバイスの進化により、これまでは専用の器具のある場所で不定期でしか取得できなかったバイタルが日常生活の中で、高頻度でモニター可能になっています。このような連続的なバイタルデータから健康に関するリスクを予測することで、健康に関する新たなサービスが生まれることを期待します。

DETAIL

開講日

4月11日(火)19:30

期間

4月11日~7月上旬

受講料

一般:98,000円/G's 卒業生:50,000円

※修了できると50,000円のお祝い金を支払う。

入学人数

20名〜25名

授業曜日・時間帯

開講から4週間:火曜・水曜・金曜 19:30〜22:00

メンター期間:週1〜2回チーム別で集合

発表会:別途日時指定

入学資格

(1)データサイエンスへの強い興味

(2)事業創造・新規事業への強い興味 ※書類選考事業開発・製品開発経験者優遇
【審査内容】
・SOMPOグループの事業に関する課題
・テクノロジー活用による解決方法の提案

(3)Python基礎の理解 ※Web開発経験の確認

授業会場

表参道 G's ACADEMY TOKYO BASE

〒107-0061
東京都港区北青山3-5-6 青朋ビル2F
HPはこちら

SOMPOホールディングス株式会社

〒160-8338
東京都新宿区西新宿1-26-1
HPはこちら

CURRICULUM

Tue 19:30~22:00 Wed 19:30~22:00 Fri 19:30~22:00 備考
1 week 4/11 開講式・
データビジネス概論
4/12 微分と単回帰分析 4/14 基礎的な線形代数と重回帰分析 クラス制/座学
キカガク 吉崎さん
2 week 4/18 Unit 1 - 導入
各種Web API紹介(Amazon Machine Learning, Google Machine Learning, Microsoft Cognitive Services, IBM Watson)
GUIツール紹介(Jupyter Notebook on AWS等)
講義で使用するツール・使用しないが実務でよく使われるツールの紹介
行列の考え方・内積の計算方法
微分の概念(勾配=傾きを得る)の確認
NumPyのスライシング演習
Pandasによるデータ読み込みと確認
4/19 Unit 2 - 機械学習概観
scikit-learnアルゴリズムチートシートと機械学習の主な分野の紹介(回帰・分類・クラスタリング)
主な機械学習アルゴリズムの実行とscikit-learn
インターフェースの確認
4/21 Unit 3 - モデル評価
過学習と汎化性能
データセットの分割
テスト実行(精度・誤差・R2)
不均衡データの評価(混同行列・F1スコア・ROC)
モデル永続化(パラメーター保存・読み込み)
クラス制/ハンズオン
G's 永田講師
3 week 4/25 Unit 4 - 入力データの加工
入力データ加工(欠損値・カテゴリデータ処理)
主な誤差関数(二乗平均・交差エントロピー)と最適化(勾配降下法)
特徴のスケーリング(正規化・標準化)
多項式特徴追加
外れ値の扱い
4/26 Unit 5 - パフォーマンス改善
クロスバリデーション
学習曲線の表示
正則化(L1・L2)
特徴選択(L1正則化・Recursive Feature Elimination)
次元削減(PCA, LDA)
4/28 Unit 6 - 深層学習
多層パーセプトロン
畳み込みニューラルネットワーク
再帰型ニューラルネットワーク
クラス制/ハンズオン
G's 永田講師
4 week 5/9 アプリケーション制作演習①
演習課題Ⅰ)
映画レビュー情報(MovieLens)を用いた予測モデルの作成
5/10 アプリケーション制作演習②
演習課題Ⅱ)
国勢調査データを用いたデータマイニング
5/12 アプリケーション制作演習まとめ ハンズオン
G's 永田講師+
サイバーエージェントエンジニア 宗定さん
5〜7 week
5/16~6/2
Project Based Learning-1 "Health & Vital Data"
SOMPOホールディングス社員3,000名のバイタル・血糖値等のデータを分析し、新規サービスの企画提案。
チーム構築
各チームに1名
メンター&レビュアー
8〜10 week
6/13~6/30
Project Based Learning-2 "Driving Data"
SOMPOホールディングス商用車に付けたドライビングレコーダーのビッグデータを分析し、精度検証。
チームを再編
各チームに1名
メンター&レビュアー
最終プレゼン

※演習環境は、Amazon Web ServicesのAmazon EMRなどが利用可能です。

※ 各日程予定を変更する場合がございます。

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