音楽データサイエンティストコース


音楽データサイエンティストコース

講義:全12回

開催日:第1・3水曜 (受講時期により曜日が変更となる場合があります)
19:30~21:30

開催期間
6ヶ月間 毎月講義数2回(1講義2時間)

(3コース以上同時受講の場合、各コース月1回で1年間での受講も可能です)
(参加できなかった講義がある場合、全12回の講義終了まで期間を延長可能です(最大2ヶ月))

教室:麹町教室

募集定員:数名

受講料:300,000円が現在キャンペーン中40%オフで180,000円

講義概要
Spotifyの配信データや、楽曲の解析・分析による最新の音楽トレンドをPythonで導き出す方法を身につける

目指すゴール像
最新の音楽トレンドを導ける音楽データサイエンティスト

講義内容
(最新の音楽トレンドに応じ常にアップデートされます)

1・Python機械学習を使用した音楽トレンド分析プログラム
最新のデジタル音楽制作トレンドをSpotifyなどの音楽配信データからPythonの機械学習を使用して自身で分析する手法を学ぶ

2・楽曲解析プログラム
Pythonの音楽解析用ライブラリーを使用して、楽曲から特徴を解析する方法を学ぶ

3・音楽データ取り扱い
Webスクレーピングを含む音楽データの収集方法、取り扱い方、作成方法、音楽制作やビジネスへの応用方法を学ぶ

その他講義特徴
・講義は全てライブ動画配信&講師によるリアル講義のダブル提供。受講できなかった講義も後日受講可能
・講義資料はcanplayが独自に作成したオリジナルをPDFで配布。合計500〜600ページ
・AI自動作曲研究コミュニティーなどリアル開催の色々なイベントに参加可能

入学前提条件
Pythonの基礎知識がある事が望ましいです。
講義内で音楽理論の専門用語も使用されるため音楽理論の知識も多少求められますが必須ではありません。(音楽理論コースを同時受講していただく事で対応も可能です)
講義は解説が中心です。
プログラミングの作業自体はご自身で自宅にて行っていただく事多いですので別途学習時間の確保が必要です。(目処として週3〜4時間以上)

必要機材
ご自身のノートPCをご持参ください。
(Chromeインストール済みの必要がございます)
できるだけ最新のPCをおすすめします。
GPU環境は理想ではありますが、CPUでも問題なくご受講いただけます。
こちらの講義ではCPU環境を使用、仮想環境でのGPU使用についても解説します。
Mac, Windowsは問いませんが講義ではMac使用です。


教室画像

教室画像

講師紹介


斎藤喜寛Yoshihiro Saito

1980年代後期より作曲の仕事を開始、同時期武蔵野音楽院にてバークリー音大音楽理論を学ぶ。大手レコード会社での音楽制作を経て2012年にビジネスブレークスルー大学経営学部ITソリューション学科に入学、本格的にプログラミングを学ぶ。2013年EXDREAM株式会社設立。2016年秋季同大学の卒業論文最優秀賞をcanplayのビジネスプランにて受賞。2017年音楽学校canplayを開校。


飯田一之Kazuyuki Iida

4歳よりエレクトーンを始める。多数の大会で優勝。2000年代に入り、DTM、作曲を始め音楽家としてのキャリアをスタート。ゼンリンデータコム〜リクルートを経て、現在は音楽プロデユーサーとして活躍中。teamLabの音楽制作やGangParadeのピアノ演奏に参加など。2018年のRock In Japanにキーボーディストとして出演。


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AI自動作曲プログラミングコース音楽データサイエンティストコース音楽理論コースPython基礎&Ai自動作曲初級コース

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