【延期決定】データ活用現場のリアルを学べ。サイバーエージェント主催・AI学生のための課題解決ハッカソン

イベント延期のお知らせ

本イベントは、2020年3月2日〜4日の開催を予定しておりましたが、現在の新型コロナウイルス感染拡大の状況を受け、開催の延期を決定いたしました。

延期後の日程につきましては、現在未定でございます。感染状況次第での決定となりますこと、ご了承いただけますと幸いです。
日程確定の際には、再度こちらのページにて告知させていただきます。

開催を楽しみにしてくださっていた皆様には、日付が近づく中のご連絡となり大変恐縮ですが
何卒ご理解いただきますようお願い申し上げます。

分析スキルだけじゃない、「データによる課題解決」を実際に体験できるハッカソン

単純に「データを分析できるエンジニア」ではなく、「データを活かせるエンジニア」を目指したいと思っていませんか？ そんな方にぜひご参加いただきたいハッカソンがサイバーエージェント社主催で開催されます。

当日の課題は「データによる課題解決」です。与えられた抽象的な課題を具体化し、それを解決するための分析とレポーティング・結果や解決策のプレゼンまでを一貫して行っていただきます。データから示唆を得るための分析スキルはもちろん、ヒアリングやチームでのディスカッションを通じて曖昧な要望をいかに具体的な課題に落とし込み解決に導けるかという課題解決力も試されるハイレベルな内容です。

データはサイバーエージェント社が実際のサービスで収集したクローズドなものを特別に提供。詳細は当日発表ですが、課題もリアルな要望に近いものが設定されています。

インターネットビジネスのトップを走るサイバーエージェント、そのエンジニアが直面する課題解決を直に体験できるイベントです。 コーディングのその先のスキルを身に付けたい方は、ぜひご参加ください。

※イベント内容は暫定のものであり、変更となる場合がございます。

こんな方におすすめ

• 機械学習エンジニア、データサイエンティストの仕事に興味がある人
• データを分析するだけでなくビジネスで活用するための能力も身に付けたい人
• 企業での実務に近い内容を体験したい人
• ご自身の分析スキル・プログラミングスキルを試してみたい人
• オフラインでアドバイスを受けながら開発をしてみたい人
• ハッカソンに参加してみたい人

サイバーエージェントについて

サイバーエージェントは「21世紀を代表する会社を創る」をビジョンに掲げ、インターネットテレビ局「AbemaTV」の運営や国内トップシェアを誇るインターネット広告事業を展開する企業です。2018年に創業20周年を迎え、インターネットビジネスを主軸に事業の幅を拡げ続けています。

本イベントは同社内でも大規模データ処理やデータ分析、機械学習などを専門とするエンジニアが在籍する研究開発組織「秋葉原ラボ」が中心となって実施。同ラボではサイバーエージェントのサービスから生成される大規模データを集積、処理する基盤を整備し、その基盤上のデータを機械学習や自然言語処理技術などを用いてサービスに活かせるシステムを構築、提供しています。
また、基盤上のデータを分析、マイニングすることによりサービスやユーザーの状況を把握し、サービス拡大および健全化を図る基礎を担っています。

AIに特化した部門だけでなく全社的にデータサイエンスの活用を推し進め、様々な事業分野において機械学習エンジニア・データサイエンティストが活躍しています。

メンタリング・サポート

当日は同社で実際にサービス開発や意思決定のための分析を行なっている現役エンジニアの方々がメンターとして参加します。同社内でもデータ分析や機械学習に特化したエンジニアが在籍する「秋葉原ラボ」から、多数のエキスパートたちが参加予定です。具体的な分析手法やデータから得られた知見をビジネスに活かすための方法などについて、直接質問してしっかり学ぶことができます。

また、参加確定者には事前にデータとイベントの概要が共有されます。ワーク前にしっかりとデータを精査することができますので、この期間をぜひ活用してください。
※当落発表、データ提供は実施の1週間前を予定しておりますが、応募状況等によって前後する可能性がございます。

初日となる3月2日 17:00~はキックオフを実施。翌日からのワークに向けてチームと課題詳細の発表が行われ、食事をしながらチームの士気を高める時間が設けられています。

メンタープロフィール

推奨スキル

本イベントは、下記全てのスキルをお持ちの方を対象としています。

バックエンド・エンジニアリングスキル
・基本的なプログラミングができ、機械学習・データサイエンスに関するツールやライブラリの利用経験がある（SQL、R、Pythonなど）

データサイエンス・コンピュータスキル
以下のうち、いずれか１つ
・データサイエンスに関する研究や活動経験があり、自分の言葉で説明できる
・数理的な基礎がある（学部レベルの微積分・線形代数など、論文を読んで理解することができる）
・自身の専門分野における代表的な手法を数学的に説明できる（アルゴリズムの中身を理解できる）

サービス志向・実用化志向
・自身の研究の背景・問題意識・アプローチが自分の言葉で論理的に説明できる