東京大学の子会社が社会人の学びをサポート!?データサイエンススクールも設立
東京大学は社会人の学習に対して、正直あまり熱心といった感じは受けませんでした。
大学院に関しても夜間や土曜日に集中する社会人向け講座もないです。
まぁ、日本を代表するアカデミアであり、研究者を育成することが一番の使命なので仕方がないのかもしれません。
社会人が東京大学で学びたいとするとどんな手段があるのでしょうか?
東京大学 エグゼクティブ・マネジメント・プログラム
特徴
先端的知識と思考方法を使いこなして現象の中に隠れている中核課題を捉えて新たな課題を設定し、それを解決することのできる、高い総合能力を持った人材を新たに輩出することが必要である。そのような人材が育つ「場」を創り出すことこそが、高等教育機関にとって最重要課題の一つであり、東京大学はその中でも最良の「場」を今、提供する責任がある。
という背景のもと作られたプログラムです。
半年を一つのタームとして開催され、2019年上期で21期になるようです。
対象
将来の組織の幹部、特にトップになる可能性のある40代の優秀な人材
となっています。
特に、世界中のどのような場所において、どのような場面に直面しても臆することなく、確かな知識と多面的な思考に基づいてその場をリードし、相手の多様な文化的背景を十分理解した上で、納得性の高い議論を通じて課題を形成し、具体的な課題解決を構築、推進できる強靭さと迫力、そして、文化の違いを超えて人を惹き付ける人間的魅力のある人材の養成を図る。
となっており、とても厳かな感じを受けます。
また、
通訳なしで英語の講義を理解できる者
という条件もあります。
定員は25名です。
費用
5,714,285円(税別)
です。
はい、とってもエグゼクティブです。
私にはとても手が届きませんし、会社も出してくれないですね(笑)
グレーター東大塾
特徴
世界的視野に立って社会の発展、科学・
文化の創造に貢献してゆくことを支援するプログラムのひとつ。
現代社会の先端的テーマについて講義型での問題追及を行い、核心に迫ります。
2019年春季は、
「農:日本農業の実力と可能性を考える」
というテーマが設定されており、全10回のプログラムとなっています。
基本は、春と秋の2タームで、2010年から17テーマ開催されています。
IoTだったりトランプ大統領だったり、ロシアだったり一つのテーマを専門家の意見を交え、ディスカッションし深く深く理解するプログラムとなっています。
The学問って感じがしますね。
平日夜の18〜20時の2時間で実施されるようです。(全10回)
対象
本テーマに関連する専門領域を有する法人派遣者及び本テーマに関心の強い法人ならびに個人
全く専門知識がない場合は、議論もできないですからね。
定員は30名です。
小学校の学級くらいの規模ですね。書類審査はあるようです。
費用
参加費として20〜30万円(税込)
1回2時間の講義あたり2万円をこえるのでこちらも安くはないですね!
興味本位では参加できないです・・・
東京大学エクステンション株式会社設立
そして、東大は社会人向け人材育成事業として会社を設立しました。
開講が2019年4月となっています。
これが講座なのか、大学院なのか何なのかまだ明らかになっていません。
明らかになり次第紹介したいと思います。
2019年2月に詳細が決まりました。
名称は「データサイエンススクール」です。
大学院ではなく、講座選択式のコースとなっています。
とりあえず資料請求してみました!
ウェブサイトから資料請求が可能になったので取り寄せてみました。
データサイエンススクールの特徴
東京大学エクステンション データサイエンススクールでは、データサイエンティスト(※)に必須 となる「データサイエンス力」の基礎知識を習得する「技術実務者コース」および組織全体でのデータ サイエンス活用力向上を目的とし、役割に応じたカリキュラム内容で構成される「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」を用意しました。東京大学の講師陣による リアルな講義および演習を中心として実施します。
主に4つのコースからなります。
① 技術実務者コース
また、データサイエンティスト協会は上記3つのスキルには以下の4つのスキルレベルがあるとしています。(注1)
1 業界を代表するレベル:Senior Data Scientist
2 棟梁レベル:(full)Data Scientist
3 独り立ちレベル:Associate Data Scientist
4 見習いレベル: Assistant Data Scientist東京大学エクステンション データサイエンススクールの「技術実務者コース」は、上記3つのスキルの中でも 特に「データサイエンス力」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べるコース となっています。
ということでデータサイエンスの脱初級者を目指す感じですね。
コース修了時には、修了証が得られます。
大学の授業単位のように科目制となっており、各コースで講座のパッケージが異なります。異なるコースで共通の講座が含まれることもあります。
① 技術実務者コース
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。
● 講座名
•データサイエンス入門・情報倫理・統計学概論・統計学1・統計学2•機械学習概論 ・機械学習 ・最適化
● 受講生の想定現職務
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
● 講義スケジュール及びコース記号及び定員
•第1期 5月24日(金)~ 11月29日(金)の間の19日
※ 講義は、金曜日午前(9:00~10:30、10:40~12:10の2時限)の開催となります。
定員50名
● 時間及び料金
受講期間 |
受講時間 |
受講時限 |
コース料金(税別) |
約6か月 |
55時間 |
37時限 |
¥743,000 |
講座のフルパッケージコースとなり、受講期間、受講時間ともに最長となります。
そして料金も一番高いです。
この講座は金曜日の午前中が授業となりますので、勤務の調整が必要になるかもしれません。
② 事業マネジメントコース
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。
● 講座名
•データサイエンス入門•情報倫理
● 受講生の想定現職務
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
● 講義スケジュール、コース記号及び定員
•第1期 4月12日(金)、 4月19日(金)の2日
※ 講義は、各実施日午後(14:00~16:10、16:20~17:50の2時限)の開催となります。
定員50名
● 時間及び料金
受講期間 |
受講時間 |
受講時限 |
コース料金(税別) |
2週間 |
6時間 |
4時限 |
¥78,000 |
③ 事業実務者コース
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。
● 講座名
•データサイエンス入門・情報倫理•統計学入門・機械学習実務入門
● 受講生の想定現職務
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
● 講義スケジュール及びコース記号及び定員
•第1期 4月16日(火)~ 6月11日(火)の間の7日
※ 講義は、火曜日午前(9:00~10:30、10:40~12:10の2時限)の開催となります。
定員50名
● 時間及び料金
受講期間 |
受講時間 |
受講時限 |
コース料金(税別) |
約2か月 |
22時間 |
15時限 |
¥273,000 |
④ 技術マネジメントコース
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。
● 講座名
•データサイエンス入門・情報倫理 •統計学概論 ・機械学習概論
● 受講生の想定現職務
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
● 講義スケジュール及びコース記号及び定員
•第1期 4月26日(金)、 5月10日(金) 、 5月17日(金) 、 5月24日(金) の4日
※ 講義は、各実施日午後(14:00~16:10、16:20~17:50の2時限)の開催となります。
定員50名
● 時間及び料金
受講期間 |
受講時間 |
受講時限 |
コース料金(税別) |
約1か月 |
12時間 |
8時限 |
¥156,000 |
4日間の開催で、統計学や機械学習の講座もあり、バランスは良いように感じます。
講座単体の受講も可能!
コースだけでなく、講座単体の受講も可能なようです。
ただし、修了証の発行はないとのことです。
注意点
申し込み方法などをみると、企業が申し込み社員を派遣する形を想定している印象を受けました。
個人が申し込めるかは不明でしたので、希望される方は問い合わせてみたほうが良いと思います。
データサイエンスを学びたいけど費用がネックという方は?
費用に関しては、オンライン学習の方が圧倒的に有利です。
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