LoginSignup
2
1

More than 5 years have passed since last update.

PwC's Analytics Hackathon

Last updated at Posted at 2018-09-26

PwC's Analytics Hackathon

概要

PwC's Analytics Hackathonは、スキルや創造性を活かして、社会の課題解決に取組むイベントです。

皆さんとPwCの若手コンサルタントでチームをつくり、企業や組織が抱える課題を解決するために「どのようなデータ分析手法が最適であるか」を考えて頂きます。実際に検討した手法を用いてデータ分析を行い、その結果から解決策を検討し、発表を行っていただくプログラムとなります。

ハッカソン後は、PwCのコンサルタントとフランクにお話いただく懇親会も予定しています。

【こんな人にぜひ!】

  • コンサルタントの仕事を体験してみたい人
  • データサイエンティストに興味がある人
  • データ分析を用いた研究をしている人
  • テクノロジーを用いたビジネスを考えることが好きな人 
  • 新しいアイデアを考えることが好きな人
  • 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
  • Hackathonに参加してみたい人

推奨スキル

プログラミングスキル

下記いずれかの対象言語でのプログラミング経験

  • Python
  • Ruby
  • Perl
  • R
  • MATLAB
  • C
  • C++

分析スキル

下記いずれかの分析アルゴリズムの使用経験

  • 回帰:ロジスティック回帰、SVMなど
  • ツリー:決定木、ランダムフォレストなど
  • ベイズ:単純ベイズ(ナイーブベイズ)など
  • アンサンブル学習 : ブースティング、バギングなど
  • 時系列:AR、MA、(S)ARIMAモデルなど
  • 商品分析:アソシエーション分析、ABC分析、バスケット分析など
  • 顧客分析:デシル分析、RFM分析など
  • 自然言語解析:テキスト解析、共起ネットワーク、感情分析、Word 2 Vectorなど
  • クラスタリング:k近傍法(KNN)、階層型クラスタリング、非階層型クラスタリング(K-Means)、トピックモデルなど
  • 異常検知(外れ値検知):教師なし異常検知、教師あり異常検知、半教師あり異常検知など
  • ニューラルネットワーク:CNN、RNN、LSTM、自己組織化マップ(SOM)など

審査員

藤川 琢哉

藤川 琢哉

PwCコンサルティング合同会社
テクノロジーコンサルティング
データアナリティクス
ディレクター

神奈川県出身。東京工業大学でAIを専攻。卒業後、10年来テクノロジーコンサルタントとしてIT戦略、サイバーセキュリティ、ロボティクス、デジタル戦略等、様々なテクノロジーコンサルティングの案件に従事。現在は大学時代に培ったAIの専門性を活かし、データアナリティクスで特にシミュレーションモデリングを担当。現場でのコンサルティング業務以外では、テクノロジーコンサルタント職の採用担当として、年間1000人の学生と接触しキャリアアドバイスを実施。


実施詳細

  • 実施期間:2018年11月17日(土)
  • 応募締切:2018年11月9日 (金)23:59
  • 実施場所:PwCコンサルティング合同会社 東京オフィス(東京駅近辺)
  • 募集人数:約50名
  • 交通費:遠方から新幹線もしくは飛行機で参加される方には、弊社規定に従い、交通費をお支払いいたします。※国内のみ
  • 昼食: 弊社でご用意いたします
  • 参加資格:現時点で大学・大学院に在籍し、2020年3月卒業/修了見込みかつ2020年4月/10月入社が可能な方

持ち物

Windows PCやMac、タブレットなどハックするためにご自身が必要と判断するもの

お問い合わせ

イベントに関するお問い合わせはkazuya.michiwa@pwc.comへお願いします。

選考のフロー

■応募の流れ
選考フローは以下の通りです。 まずはマイページよりエントリーください。

マイページ作成(プレエントリー)
URLはこちら
https://goo.gl/CQqgWZ

エントリー (アンケート登録 11月9日 23:59 締切)

ハッカソン参加!

※定員制のイベントになりますので、アンケートの回答をこちらで確認させていただいた上で、ご招待の有無を決めさせて頂きます。

ご注意

このイベントは、現時点で大学・大学院に在籍し、2020年3月卒業/修了見込みかつ2020年4月/10月入社が可能な方を対象としたイベントです。

2
1
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
2
1