CONCEPT
データサイエンティストを育成し
データの持つ力で“社会課題”や“企業課題”の解決を行う。
データサイエンティストとは、データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースに
データから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナルです。
物事の本質を理解してデータを使いこなすこれからオモシロイ仕事！
今後10～20年の間で約半数の仕事がAIに取って代わられると言われている現在、
物事の本質を理解してデータを使いこなし、社会の最前線で変化を牽引するデータサイエンティストは
「これから一番オモシロイ仕事！」です。
将来に役立つ３つの受講メリット
時代が求めるAIやビッグデータ解析のスキルが身に付く
チーム演習と、アクティブラーニング、他チームの学びを最大限に共有化するグループディスカッション方式を組み合わせたカリキュラムで、データサイエンティストに不可欠な「時代の変化をキャッチアップし、最新の知識技術を学び続ける力」を身に着けることを目指します。
企業課題解決や新規事業創出にゼロから関わるインターンシップ
前期課程で基礎知識を身に着けたら、社会実装を視野に入れた企業とのコラボレーションに挑戦。データサイエンスの活用に取り組む松山市内の企業でのインターンシップを通じて、実際の企業課題や新規事業プランの創出にゼロから携わる経験は、就職活動の大きな武器にも。
松山市主催。無料で最先端のデータサイエンスを学べます
首都圏と異なり、松山のような地方都市では、データサイエンスの最新情報やビジネスでの具体的な活用事例に触れる機会が限られているのが現状です。本講座は、地域の未来を創るデータサイエンティストを育成するとともに、地域の企業による高度ITプロジェクト推進の第一歩となることを目指します。
講座内容
本講座は、約半年間の課程で、データサイエンティストに必要な基礎知識を学ぶとともに、
企業と学生がタッグを組み、実際に企業が抱えるビジネス課題に対し、
データサイエンスの観点から課題解決に取り組むことができます！！
データサイエンティストに求められるスキルセット
プログラミングだけ、データ解析だけができても「データサイエンティスト」にはなれません。
情報処理や統計学、人工知能など情報科学系の知識を理解して活用できる「データサイエンス力」
データサイエンスを実際の課題に当てはめて実装・運用できる「データエンジニアリング力」
そして、課題背景を理解した上でそれを整理し、解決する力「ビジネス力」。
データサイエンティストには、これらの能力が総合的な「スキルセット」として求められています。
この講座では、座学や課題演習だけでなく
実際に企業が抱えるビジネス課題に取り組むことで、
「データサイエンティスト」に求められる総合力の基礎を培うことを目指します。
「データサイエンティスト協会、データサイエンティストの ミッション、スキルセット、定義、スキルレベルを発表」2014年12月10日
前期過程で知識・技術を習得
後期課程では、企業と学生がタッグを組んで企業課題解決演習
前期課程では松山市内の大学生を対象に、データサイエンスの基礎講座を実施。
オンライン教材等、講師のフォローで短期集中して基礎知識を習得します。
後期課程では、社内でのデータ活用やデータサイエンスの人材育成を目指す市内企業が参加。
企業と学生がタッグを組み、実際に企業が抱えるビジネス課題に対し、
データサイエンスの観点から課題解決に取り組むことで、データサイエンティスト及び企業内人材の育成等を目指します。
企業課題解決演習のチーム構成
前期課程では、データサイエンスの基礎を習得。
前期課程の最後には、データサイエンスの活用に取り組む市内企業のプレゼンテーションを聴いて
興味ある課題に取り組む企業をあなた自身が選択、
受講生と企業のマッチングを行い、後期課程に取り組むチームを決定します。
後期課程では、社内でのデータ活用やデータサイエンスの人材育成を目指す市内企業が参加。
企業と学生がタッグを組み、実際に企業が抱えるビジネス課題に対し、
データサイエンスの観点から課題解決に取り組むことで、データサイエンティスト及び企業内人材の育成等を目指します。
オンライン教材やプラットフォームを活用した知識・技術の習得
受講生には、座学と実践課題（クエスト）でデータサイエンティストに必要な基礎知識を学ぶことができる
有料講座のアカウントを無償付与。
各自がチーム内で担当する課題や技術レベルに応じたアクティブラーニング形式で学習を進めることで
データサイエンティストに不可欠な「時代の変化をキャッチアップし、
最新の知識・技術を学び続ける力」を身に着けることも目指しています。
過去の受講生の声
成長に繋がる良い経験。
愛媛大学 理工学研究科
藤塚 晴香さん
テーマ 「飲食店の売上予測」 デイドリームチーム
私はプログラミング未経験で初めは不安もありましたが、この講座に参加して良かったと思える貴重な経験ができました。
私のチームは、焼肉屋の実際のデータを用いて売上予測を行いました。精度を上げるために様々なデータを活用・分析し、メンバーで何度も試行錯誤しました。学年や学部が異なるメンバーで意見を持ち寄り協力し、そして講師や企業の方々からのアドバイスを得られたことは、成長に繋がる良い経験でした。
このようにデータ活用やビジネス課題に取り組む経験は今後働く時にも役に立つと感じました。ぜひ多くの方に受講して頂きたいです。
大学ではできない貴重な体験。
愛媛大学 理工学研究科
岡野 宏佑さん
テーマ 「サトイモの収穫予測」 システナチーム
実際に企業の方と協働し、課題設定から課題解決のためのプロトタイプ作成は、大学ではできない貴重な体験です。プロジェクトを通して、今回の講座や大学で研究して得た知識をビジネスの場で活用する方法を知ることができました。また、チームとしても、文系理系問わず、多種多様な学生がそれぞれの知識、視点を持ち寄ったことでより良い成果を出すことができました。
チームでのプロトタイプ作成演習は「何も分からない」ところからのスタート。調べて、試してみて、その結果をフィードバックし検証する課程は、思えば正にアクティブラーニングそのものでした。講座受講とチーム演習への参加という環境の中で、自分一人では決して達成できなかった領域に到達することができたと感じています。
将来、AIに関する仕事に就きたいというのは、漠然と考えていました。今回の講座に参加したことで、データの扱い方やAIの活用方法が分からない企業の存在を知りました。将来は、このような企業のDXを後押しするような仕事をしたいと思っています。
将来自分が働く姿がイメージできた。
愛媛大学 農学部
仲 祐樹さん
テーマ 「AIによる産業排水処理施設のエラー発生予測」 ダイキアクシスチーム
元々独学で勉強していましたが限界を感じ、今回の講座に参加しました。最初は思うような成果が出せず苦労しましたが、そこも含めて、リアルなプロジェクトに挑戦して、フィードバックをもらえたことは、いい経験になり自分のできることの幅が広がったと思います。
チーム演習では、個人としてそれぞれが主体的に行動し、チームとして一つの目標に向かって協力する中で、将来自分が働く姿がイメージできました。実際に就職して働くようになっても、今回得た知識や経験を上手く活かしていきたいです。
「あったらいいな」をプロダクトとして作り上げていく。
松山大学 経済学部
吉松 音々さん
テーマ 「飲食事業の売上予測」 オオノ開發チーム
文系でプログラミングの経験もない私は0からのスタートでした。しかし、充実した教材や、心強い運営・チームメンバーのおかげで楽しく学ぶことができました。「あったらいいな」を、プロダクトとして自分たちの手で作り上げていく体験は、座学では味わえない貴重なものでした。
株式会社オオノ開發様へのインターンシップでは、売り上げ予測AIを作成しました。 ここでは、売上の要因を細かく分析することでマーケティングの基本も学ぶことができました。この経験を活かし、来年からは集客ソリューション・デジタルマーケティング領域の会社に入社予定です。
カリキュラム
基礎知識の習得から、実際の企業課題解決を行う演習まで
データサイエンティストになるための実践的なカリキュラム
前期
前期ではオンライン教材等を活用し、データサイエンスの基礎を習得します。
オンライン教材等で学習後に、講師のポイント解説、ディスカッションを行うことで理解を深めます。
| 開催 | 日付 | 概要 | 会場 |
|---|---|---|---|
| 第1回 | 8.13（火）18:30～20:30 | 基礎1回目 | オンライン開催 |
| 第2回 | 8.20（火）18:30～20:30 | 基礎2回目 | オンライン開催 |
| 第3回 | 8.28（水）18:30～20:30 | 基礎3回目 | オンライン開催 |
| 第4回 | 9.4（水）18:30～20:30 | 基礎4回目 | オンライン開催 |
後期
市内企業と大学生受講生がチームを組み、
実際の企業課題解決や新規事業プランの創出を目指すプロトタイプ作成演習を行います。
講義では主に、チームごとの進捗発表と講師によるグループコンサルティングを実施。
学習内容をアウトプットし、他チームの取り組み内容を共有することで、幅広い学びを目指します。
| 開催 | 日付 | 概要 | 会場 |
|---|---|---|---|
| 第1回 | 8.31（土）09:00～18:00 | 企業見学 企業担当者プレゼン |
各会社訪問 |
| 第2回 | 9.11（水）18:30～20:30 | チーム決定 課題設定講義 |
松山市教育研修センター |
| 第3回 | 10.9（水）18:30～20:30 | 課題と解決策の発表 フィードバック |
オンライン開催 |
| 第4回 | 10.25（金）18:30～20:30 | プロトタイプ案 フィードバック |
オンライン開催 |
| 第5回 | 11.7（木）18:30～20:30 | 中間発表 フィードバック |
オンライン開催 |
| 第6回 | 11.19（火）18:30～20:30 | 中間発表 フィードバック |
オンライン開催 |
| 第7回 | 12.19（木）18:30～20:30 | 中間発表 フィードバック |
松山市教育研修センター |
交流会／データサイエンティストサミット2024
講座で取り組んだ内容を、一般参加者に向けてプレゼンテーション。
あわせて、修了証の授与と表彰式も行います。
データサイエンス業界の最新の動向を知ることのできる講演会を実施するほか、
今後の情報収集やスキルアップに繋がる人脈形成を目的とした交流会も行います。
| 日付 | 概要 | 会場 |
|---|---|---|
| 20252.14（金）18:30～21:30 | 松山データサイエンティストサミット2025
|
松山三越E3ホール |
受講お申し込み
受講資格
- 松山市内の大学生・大学院生であること
- 統計解析に関する基礎的な知識と、若干のプログラミング経験があること（レベルは問いません）
- 原則として全課程の講義に参加し、チーム演習や自主学習にも積極的に取り組めること
※応募多数の場合は志望動機などをもとに選考を行います
お問い合わせ
本講座に関するご質問などがございましたら、
メールまたはお電話で下記宛にお問い合わせください。
問い合わせ先 ： 株式会社フレンドシップえひめ
松山市勝山町二丁目1番地（担当：白石）
［受付時間］9:00〜17:00
- TEL
- 089-933-1157
この講座は、株式会社フレンドシップえひめが松山市の委託を受けて運営しています。
- 主催 ：
- 松山市 （松山市二番町4丁目7-2）
- 連携 ：
- 愛媛大学データサイエンスセンター（松山市文京町３）