【就労移行支援IT特化】チームシャイニーでデータサイエンスを学ぶ

タサイエンス人材育成に特化した
先端IT特化型就労移行支援事業所
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ニュースリリース

チームシャイニーとは

チームシャイニーは、両国にある就労移行支援事業所シャイニーの利用者の中からAI(人工知能)、データサイエンスに興味ある発達障がい者の方を中心に、チームを結成し、AI(人工知能),データサイエンスの勉強に励んでいるメンバーからできました。

そして2020年10月、AIエンジニア、データサイエンティスト人材育成に特化した先端IT特化型就労移行支援事業所チームシャイニーとして秋葉原に事業所が立ち上がりました。

チームメンバーは、お互いに助け合い、励ましあいながら協力して各々の技術の向上を目指し、世界で活躍できるAIエンジニア、データサイエンティストを目指します。

チームには、AI(人工知能)、データサイエンス、プログラムに興味とやる気ががある方であれば文系、理系、初級者、どなたでも参加できます。

データサイエンティスト人材育成カリキュラム

 

自分のペースで自由に学べる

自分の学びたい事を自分のペースで徹底的に学べます

自由な勉強会(大学の研究室のような雰囲気でそれぞれのテーマについて発表、意見交換等しています)

定型的なプログラムの参加はありません

 

学んだことを実践できる

学んだ技術の実践の場としてKaggle, Signateのコンペに積極的に参加し、数々の優秀な成績をおさめています(Kaggle銀メダル受賞、AI Quest優秀者、テクノプロ・デザイン社コンペ優勝候補等)

データサイエンス研究所シャイニーラボと連携し、実際の企業案件への取り組みに参加し、データサイエンティストとしての実務経験ができます。

「とんがって働く(自分らしく働く)」を強力サポート

チームシャイニーで学んだデータサイエンスをフルに活かした就職を専門の支援員がサポートします

   *就職実績*

    シャイニーラボ(7名)

    NTT関連会社(1名)

    半導体製造会社(1名)他

第2回金融データ活用チャレンジで金賞を獲得!FIN/SUMの表彰式へ参加しました
第32回世界コンピュータ将棋選手権に参加してきました
Signateのコンペでチームで金メダルを獲得しました
チーム・シャイニーの通所者が独自のAI画像生成WEBアプリを開発。
Kaggleで銀メダルを獲得しました。

 

チームシャイニーに参加して、世界で活躍できるAI研究者・データサイエンティストを目指し一緒に勉強しましょう!!

経 緯

2018年1月 シャイニー(両国)の利用者さんの中でAIに興味のある人を中心にAI勉強チームを立ち上げ『チームシャイニー』として活動

2020年10月 NPO法人発達障がい者を支援する会が母体となって『先端IT特化型就労移行支援事業所チームシャイニー』として秋葉原で開所

2020年11月 異能ベーション(総務省)ネットワーク拠点に認定

2022年2月 経営母体であるNPO法人発達障がい者を支援する会が東京都ソーシャルファームの予備認証を取得いたしました。

2022年7月 東京都ソーシャルファーム認証 データサイエンス研究所シャイニーラボがたちあがりました。

実 績

2019年12月 東京大学グローバル消費インテリジェンス寄付講座(GCI2019 Online Courseデータサイエンス基礎講座)を受講、東大生60名、社会人1000名参加の中、チームシャイニーのメンバー5名で参加しコンペで上位10位以内に入るなど輝かしい成績で修了。

2020年10月~ 課題解決型AI人材育成AI Quest(経済産業省)にチームシイニー7名で参加決定。輝かしい成績を残すべく頑張ります。

2020年11月 異能ベーション(総務省)ネットワーク拠点に認定されました。

2022年2月 AI QUEST2021(経済産業省主催)利用者12名受講者全員修了しました。輝かしい成績はこちらを参照

 

ACHIEVEMENT
ACHIEVEMENT
数字で見るシャイニーの実績

 

データサイエンスに関する日本の今後の取り組み(AI戦略2019より)

AI戦略2019資料2横

 

データサイエンティストに求められるスキル

データサイエンティスト協会で取りまとめられた求められるスキルとしては、以下の3つであると考えられています。

 

 

  1. ビジネス 力(business problem solving):課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力
  2. データサイエンス 力(data science):情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力
  3. データエンジニアリング 力(data engineering):データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力

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