アカリクイベント

「アカリクイベント」では、大学院生(修士・博士)、ポスドクを中心とした
各種就職活動イベント・合同企業説明会・セミナーをご案内しています。

データサイエンティスト志望者向け 合同企業説明会


  イベント   18年度新卒対象
データサイエンティスト志望者向け合同企業説明会

イベント概要

開催日時
2017年3月26日(日)13:00~17:40
開催場所
「AP浜松町」 東京都港区芝公園2丁目4番1号 B館地下1階 Aルーム map
アカリクWEBへのご登録が必要となります。
当日参加可能

参加予定企業(7社予定、順次追加いたします)


(50音順)※参加予定企業は変更になる場合があります。


イベントの特徴

特徴(1) ~データサイエンティストを採用する企業の話が聞ける!~
データサイエンティストは、やっと定義が確定されたばかりの新しい職種です。そんな職種を募集する貴重な企業の話をまとめて聞くことができる、大変お得なイベントになっています。
特徴(2) ~最前線で活躍するデータサイエンティストの話が聞ける!~
通常の就活イベントでは人事の方のみが参加することが多いですが、本イベントでは第一線で活躍するデータサイエンティストの方が参加する企業もあります。実際に仕事をしている人から話を聞くことで働くイメージを描きやすくなりますし、気になっていることを直接質問することもできます。

イベントの詳細

イベント内容 近年、研究の中で膨大なデータを取り扱っている大学院生(データサイエンティスト)の能力を求める企業が増えています。

【データサイエンティストの研究例】
  •  ●衛星画像から得られる膨大な地表データを自動分類するアルゴリズムを導く
  •  ●マイクロアレイの解析によって特定遺伝子機能予測を行う
  •  ●大規模社会調査で得られたデータセットから任意の因子について関連性を分析する
  •  ●大量のコーパス資料を分析し、言語の特徴を定量的に導き出す
  •  ●労働市場におけるキャリア形成について計量経済分析を中心とした定量分析
  •  ●脳磁図から得られるデータに基づくヒトの脳活動分析
  •  ●金融市場の数理モデル構築
  •  ●超弦理論を用いたブラックホールのシミュレーション解析
  •  ●その他、研究を通じてデータ解析を行っている方

今回は、研究を通じてデータ解析を行っていらっしゃる皆さんとデータサイエンティスト志望者を募集している企業の方と直接お会いいただけるイベントを開催いたします。
全参加企業のお話を聞いていただけますので、思いがけない相性の良い企業との出会いがあるかもしれません。
参加対象 2018年4月1日に入社可能な方で、研究で何らかのデータ解析経験のある大学院生・ポストドクター
※専攻不問
対象専攻例 情報学・物理学・数学・統計学・機械工学・薬学・生物学・経済学・社会学・心理学・言語学等
データ解析
スキル例
R、 SPSS 、EViews、Matlab、Fortran、Python、Ruby、Perl、 Java、C、C++ 、
MySQL、SQLite、MongoDB、Hadoop、
その他、機械学習、ディープラーニング、統計解析の基礎知識等
※研究分野は不問です。
参加申込 事前予約終了
好評につき事前予約は終了いたしましたが、当日参加も可能です。
定員 60名(事前予約制)
イベント形式 1ターム40分のタイムスケジュールに従って気になる企業のブースを回っていただきます。

参加企業紹介(随時更新)

ALBERT

会社紹介 事業コンセプトは『分析力をコアとするデータソリューションカンパニー』。理化学研究所や統計数理研究所など名だたる研究機関から集まった気鋭のデータサイエンティストが、人工知能やマシンラーニング技術を駆使して、高度な分析コンサルティングを提供している他、アルゴリズムを実装した自動化システムの提供を行っています。大規模な研究開発予算をもって積極的な研究開発を行っており、勉強会や学会活動を通じて最先端の技術をいち早く取り込みつつ、大手企業の問題解決と意思決定の支援を行っています。
データサイエンティストの業務内容 クライアントの抱える経営・製品開発・マーケティングなどの課題を、分析力を活用して解決することが基本的な仕事です。そのためには世界最先端の理論を調査し、それらのアルゴリズムを用いて分析を行うことが求められます。ベースとして必要となる、従来から使われてきた機械学習やディープラーニングへの造詣といった数理理解力にとどまらず、人間行動やクライアント企業の扱う商品やサービスへの深い理解も求められます。
データサイエンティストの活躍例 自動車メーカーでは自動運転アルゴリズムの開発、医療機器メーカーには細胞画像をディープラーニングで病名別に分類する仕組みの開発、金融機関ではリスク分析モデルの提供、マーケティング領域ではマス広告を含む広告予算の最適化など、多種多様な業種の大手企業から高度な分析技術を駆使したコンサルティングの要請があります。多様な課題とデータセットに触れることでデータサイエンティストとしてのスキルが日々向上します。

協和発酵キリン

会社紹介 coming soon
データサイエンティストの業務内容 coming soon
データサイエンティストの活躍例 coming soon

グノシー

会社紹介 当社は「情報を世界中の人に最適に届ける」の企業理念のもと、情報が増えつづける社会において適切な人に適切な情報を届けることを目指しています。現在1,700万以上ダウンロードされている情報キュレーションサービス「グノシー」や、KDDIと共同で提供しているニュース配信アプリ「二ュースパス」の運営など、 2012年11月の設立以降、独自のアルゴリズムとデータ分析力を強みにサービスを成長させ、設立からわずか2年半でマザーズ上場を果たしました。 スマホメディアとして、今後も必要なサービスやコアテクノロジーとの業務提携なども積極的に進め、自社のサービスや技術に捉われず事業を展開していきます。
データサイエンティストの業務内容 ■KPI設計、可視化 サービスが成長する上で必要になるKPIが何なのかを考え、ログの設計や集計、チームメンバーへの共有を担当
■分析 サービス改善のためのユーザ行動分析や、数値が異常な動きをした時の原因調査など、探索的な分析
■施策考案、実施 サービスの課題を解決するために必要な施策を考え実施
データサイエンティストの活躍例 当社はデータサイエンティストで構成される「データ分析部」があり社内の観測手・司令塔的役割を持ちながら日々プロダクト改善の為に活動しています。メンバーの中には社会人学生として博士課程に通学しながら働いている社員もおり、自身のアカデミックな研究を活かして活躍できることも特徴の一つです。 「Gunosy データ分析ブログ(http://data.gunosy.io/)」もぜひチェックしてみてください!

GRID

会社紹介 GRIDは、AIのフレームワークを0から作れる世界でも20グループ程度しかない中の1社です。 「インフ ライフ イノベーション」を企業理念とし、AIなどの最先端技術を駆使し、社会インフラ、製造、エネルギーなどの分野が抱える様々な困難な問題を解決すべく、また、日本やアメリカなどの最先端なプロジェクトだけではなく、発展途上国で人の命を救うプロジェクトにも取り組んでいます。我々は技術力とアイデアと情熱で世界中へイノベーションを起こし、自社開発した機械学習・深層学習のフレームワーク「 ∞ReNom」を用いて、社会基盤にかかわる様々なデータを解析・予測・制御することで、社会問題の解決に尽力しています。
データサイエンティストの業務内容 機械学習/深層学習フレームワーク「∞ReNom」を使い、お客様データを用いて問題・課題を解決することが業務内容です。 (課題定義、仮説立案、データ分析、仮説検証、機械学習、精度検証、報告の一連の作業を担当して頂きます。)
データサイエンティストの活躍例 産業機器の制御を行うにあたり、従来であれば設定パラメータをシミュレータにかけ数時間後に良し悪しが判定されていました。この課題に対して最新の強化学習の手法を用いて、従来試されてきたパラメータとシミュレーション結果から機械学習から最適なパラメータをリコメンドする学習済みモデルを提案いたしました。この手法であれば従来よりもはるかに短い時間で結果を得ることができ、お客様から高い評価を得ています。

データアーティスト

会社紹介 論理をシステム化し、ひらめきに集中する。当社はAI=人工知能を用いたコンサルティングとソフトウェア開発を行なっています。600社を超えるマーケティングツール導入実績で培ったノウハウと、東京大学との共同研究により得た技術力を武器に、ナショナルクライアントを中心としたBtoB事業に取り組んでいます。AIを駆使し作成した会社PVは再生回数約15万回を記録、モンゴル人エンジニアの大規模採用プロジェクト等、当社の取組は多岐に渡りますが、想いは一貫して「人間賛歌」。人間が本来持っている輝きを十分に発揮できるよう論理化されたものはシステムで補おう。そのようなビジョンを胸に、日本の国力向上を目指しています。
データサイエンティストの業務内容 当社の総合職はデータに関する上流から下流まで全ての工程に携わるポジションです。最新研究論文からAIの基礎技術を開発(R&D)、基礎技術を用いてクライアントのデータを分析(アナリティクス)、分析結果をお客様へ説明しコンサルティング(営業)、クライアントの要望に応じたシステムを設計(SE)等、案件の最初から最後までを担当します。他のエンジニアの手を借りながらプロジェクトを仕切る統率力も鍛えられます。
データサイエンティストの活躍例 ・RNNを用いたECサイトのキャッチコピー自動生成:言語処理の深層学習「RNN」を文章生成へ応用。膨大な商品へのコピー作成人力作業の軽減に繋がりました。
・東京ガールズコレクション前後のユーザーマインド変化の可視化:メディアサイトのデータを分析し、リアルイベントがユーザー行動にもたらす効果を定量的に測定。マーケティング戦略への活用に繋がりました。 どちらも入社1〜2年目の総合職担当の案件です。

デジタルガレージ

会社紹介 coming soon
データサイエンティストの業務内容 coming soon
データサイエンティストの活躍例 coming soon

電通デジタル

会社紹介 coming soon
データサイエンティストの業務内容 coming soon
データサイエンティストの活躍例 coming soon

タイムスケジュール

13:00~13:10 事前説明(10分)
13:10~13:50 第1ターム(40分)
13:55~14:35 第2ターム(40分)
14:45~15:25 第3ターム(40分)
15:30~16:10 第4ターム(40分)
16:20~17:00 第5ターム(40分)
17:00~17:40 質疑応答 及び 退出(40分)
当日参加可能
FAQ
  • Q1. 18年度3月卒ではないのですが、参加可能ですか?

    A1. 2018年4月1日に入社可能な方であればご参加いただけます。それ以外の方ですとご参加いただけませんのでご了承いただけますと幸いです。


  • Q2. データ解析に触れた経験が無いのですが、参加可能ですか?

    A2. 申し訳ございませんが、データ解析に触れた経験の無い方はご参加いただけません。


  • Q3. 当日参加は可能ですか?

    A3. 可能ですが、会場混雑時は事前予約の方の入場を優先させていただきますので、
      満員の際にご入場いただけない場合がございます。事前予約をお勧めいたします。


  • Q4. 当日の服装は私服でも可能ですか?

    A4. 服装は自由ですが、例年スーツでご参加される方がほとんどです。


  • Q5. イベント中の途中入場・途中退場は可能ですか?

    A5. 基本的にはご遠慮頂いておりますが、止むを得ず途中入退場を希望される場合は個別にご相談ください。


  • Q6. 申し込みをキャンセルしたいのですが。

    A6. 【アカリクイベント】にログイン後、【申込状況確認】画面にてキャンセルが可能です。


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