解析Bコース

コース紹介

研究において解析作業を担当します。 特にデータの前処理、モデルの実装、結果の解釈等を行います。 プログラミング経験者、大歓迎です!

成績表 + エントリーシート(願書) + 成果物 + 面接 + コーディングテストの5つから総合的に判断します。

入ゼミの詳細

ESについて

  • 経済ゼミナール委員会のESではなく、星野研究会独自のESを使います。
  • 上の『各種書類をダウンロード』ボタンから、ESをダウンロードして、記入してください。
  • パソコンで入力後(手書き不可)、PDFファイルにてご提出ください。
  • 提出する際は、必ず『星野ゼミ_エントリーシート_B_氏名.pdf』というファイル名で提出してください。
  • 提出期限は2/18 23:59です。
  • 提出先は【keiohoshinoseminar[at]gmail.com】([at]を@に変えてください。)にkeio.jpのメールアドレスを使用して提出してください。
  • メールの件名は『星野ゼミ_エントリーシート_B_氏名』としてください。本文は特に指定しません。
  • ESにはプログラミング経験を記入する枠があります。こちらを記入する際は、上の『各種書類をダウンロード』ボタンから見れる『2022解析BコースES_プログラミング経験記入例』を参考にしてください。

成果物について

提出物

データサイエンスあるいはプログラミングにおいて、あなたの強みが分かるものを(注意事項に沿って)提出してください。

  • GitHub リポジトリ、ポートフォリオサイト、プロダクト
  • KaggleやSignate、Atcoderのランク、その他コンペの実績(任意)
  • その他、データサイエンスあるいはソフトウェアエンジニアリングにおける実務経験(アルバイト・インターンなどを含む)を示すもの

実務経験の記載方法

実務経験を示す場合は、差支えの無い範囲で以下の要素を合わせて表記していただければ幸いです。

  • 企業名
  • プロダクト名が既にリリースされている物ならそのURLや製品名
  • プロジェクト概要
  • プロジェクト期間
  • 自分の担当(フロントエンド、バックエンド等)
  • 利用した技術スタック(言語やフレームワーク)

注意事項

  • 分量は【A4で最大2枚(図表含む)】です。
  • 成果物を載せる際は、必ず成果物の説明と、成果物の作成にあたり自身がどのような役目を果たしたのかを明記してください。
  • 成果物は複数個掲載しても構いません。
  • 成果物について質問がある場合は【keiohoshinoseminar[at]gmail.com】([at]を@に変えてください。)までご連絡ください。
  • ファイル名は『星野ゼミ_成果物_B_氏名.pdf』として、PDFファイルにて提出してください。
  • 提出期限は2/28 23:59です。
  • 提出期限を過ぎた後でもGitHubの軽度の修正は認めますが、評価対象となるのは採点時点までの内容となります。
  • 提出先は【keiohoshinoseminar[at]gmail.com】([at]を@に変えてください。)にkeio.jpのメールアドレスを使用して提出してください。
  • メールの件名は『星野ゼミ_成果物_B_氏名』としてください。本文は特に指定しません。

成績表について

  • 2022年3月10日開示の【2年生秋学期の成績表】をパソコン上で表示し、PDFにしたものを提出してしてください。
  • ファイル名は『星野ゼミ_成績表_B_氏名.pdf』として、PDF形式で提出してください。
  • 提出期限は3/10 23:59です。
  • 留学した者は留学先の成績表も必ず提出してください。なお、単位の取得有無だけではなく、具体的な成績が分かる成績表を提出してください。
  • 提出先は【keiohoshinoseminar[at]gmail.com】([at]を@に変えてください。)にkeio.jpのメールアドレスを使用して提出してください。
  • メールの件名は『星野ゼミ_成績表_B_氏名』としてください。本文は特に指定しません。

面接について

  • 3/17~3/18の間で面接を行います。17、18日ともに開けておいてください。
  • もし面接日時に希望がある場合は理由(留学など)を添えて、【keiohoshinoseminar[at]gmail.com】([at]を@に変えてください。)にkeio.jpのメールアドレスを使用して連絡してください。
  • 詳細に関しては、別途メールでご連絡致します。

コーディングテストについて

  • 面接時に簡単なホワイトボードコーディングを課します(AtCoder B~C問題程度)

Tips

FAQ

Q. 解析以外のプログラミング経験はあるのですが、活躍できますか?
A. プログラミングの経験をお持ちの方はスキルを活かして様々なプログラムを書く機会があります。統計解析に限らず、サーバサイドの知識(UNIX系OSの利用、AWS等のクラウドサービス活用、データベースの運用など)といったWeb系のスキルが役に立つ場面も多々あります。
参考までに、星野ゼミにおける研究で使用された(あるいは使用が検討された)ことがある言語・ツールなどを挙げます。
R, Python, SAS, STAN, SQL, Hadoop, Spark, AWS(EC2、S3、Athena), JavaScript(Node.js), Go, Julia

お問い合わせ

メールまたはTwitter、Lineで随時受け付けております。メールの場合、[at]を@に変えて送信してください。

Twitter

@hoshinoseminar

LINE@

@hnz9025t
@hnz9025t

メール

ゼミ生管理: keiohoshinoseminar[at]gmail.com
星野教授: bayesian[at]jasmine.ocn.ne.jp
教授の個人HPは こちら