デジタルリテラシー講座

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• 初心者のためのデータ分析法入門

  【「特に女性におすすめ」講座】　　______________________________________　　・近年、AI、ビッグデータ、IOTなどのキーワードと共に、ビジネスにおいて「統計学」「データ分析」等の重要性が認識されるようになりました。　　・本セミナーでは、特に初心者の方のために、統計学のエッセンス、分析の視点について、及びビジネスによく用いられる統計手法について、事例を用いて基礎から分かりやすくご紹介致します。（PCによる演習は行いません。）　　______________________________________　　セミナーの内容　　・データ分析の考え方　　　　データを分析する視点について解説します。　　・データ群の代表値　　　　標準偏差、偏差値とは何か？　　・2群の平均値の違いを検討する方法　　　　よく使用されるｔ検定のしくみについて解説します。　　・2群の関係を把握する方法　　　　相関関係、相関係数、交絡要因

  株式会社データサイエンス研究所

  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• DXセミナー

  ■Day-1：DXプロジェクト基礎　　　オープニング　　　　・我々を取り巻く環境　　　　・DXを推進する上で誰が何を学び、何を目指すのか　　　　・DXコア人材に必要なこと　　　　・DXセミナーの目的・学習ゴール　　　DXプロジェクトを理解する　　　　・DXプロジェクトの特性　　　　・従来型ITプロジェクトの成功率　　　　・従来型ITプロジェクトの失敗要因　　　　・DX推進プロジェクトの形態　　　DXプロジェクトをマネジメントする　　　　・プロジェクト活動とは　　　　・DXプロジェクトで発揮されるべきリーダーシップとは　　　　・DX推進リーダーに要求される能力　　　　　-プロジェクトを管理する能力　　　　　-プロジェクトを推進する能力　　　　・チームを創る（チーム・ビルディング）　　■Day-2：ビジネス価値発見体験（デザイン思考）　　　デザイン思考とは　　　　・デザイン思考の活用例　　　　・デザイン思考が注目される理由　　　デザイン思考を体感（グループワーク）　　　　・インタビュー【ワークショップ】　　　ラップアップ　　■Day-3：要求をIT化する進め方（IT企画）　　　要求をIT化

  株式会社リンプレス

  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• 統計学の時間

  統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。　　「Step0. 初級編」は、データの収集からデータの読み方までの10項で構成されています。ねこ第1小学校を舞台にした読みやすい内容です。　　「Step1. 基礎編」は、大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。　　最後まで読み進めることで、統計検定2級に合格できる力がつくことを目標にしています。　　数式ばかりではなく具体例を多数掲載し、はじめて統計学を学ぶ方にもイメージしやすい内容になっています。

  株式会社社会情報サービス

  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• ウェブ解析士認定講座

  ウェブ解析士認定講座は、ウェブマーケティングの知識・スキルを習得するための基盤となる「ウェブ解析」について、「体系的に学べる環境」「スキルの評価基準」を設け、必要な能力や知識を身につけられる資格講座です。　　ウェブ解析士は、ウェブ解析スキルを身につけ、データを読み取り、正しい判断ができるスキルを習得することを目標としています。　　様々なデータ分析を基に、事業の成果に貢献する人材を育成します。　　

  一般社団法人ウェブ解析士協会

  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• DX戦略【はじめの一歩】

  自社のDX化を検討されている方に向けた動画講座です。「DXとは何か」「DX実現の3ステップ」「DXの効果」の3点を中心に学ぶことができます。DXに関して情報がありすぎて混乱している方やDXに取り組まなければならないと思っているが、何から手をつけたら良いか分からない方にオススメの講座です。この講座を受講して、デジタイゼーション、デジタライゼーション、DXの違いを自信をもって説明できるようになりましょう！　　

  株式会社シェアウィズ

  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• 情報科学・データサイエンス・ＡＩ履修証明プログラム

  情報科学技術の発展に資する情報科学・データサイエンス・AIに特化した履修証明プログラムを開講します。　　修得した単位は本学修士課程に進学後、最大14 単位まで認定することが可能です。　　授業は忙しい社会人でも参加できるように、ハイフレックス授業（オンライン・対面）や、夕方開講の授業を多く提供しています。　　少人数制で集中できる授業形態も、大学院授業の魅力の一つです。　　

  学校法人法政大学

  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• 体験型DX リテラシー向上コース

  ビジネス課題から逆算したワークショップ型研修で、DX プロジェクトの全体像が学べるコースで、シミュレーターを使ったデータサイエンス、 AI・機械学習の活用やオペレーション自動化の体験ができる内容です。　　【学習内容】　　■DX プロジェクトの全体像　　　・DX の基礎　　　・DX の事例紹介　　　・AI と DX の関係性　　　・AI ビジネス活用の事例　　　・DX プロジェクトの全体像　　　・求められる人材、AI と自動化　　■需要予測シミュレーター　　（実際に AI 需要予測シュミレーターにテーブルデータを入れて予測をしてみよう）　　　・課題の説明 （原価コスト最適化、売上最大化）　　　・手動オペレーション　　　・データサイエンス　　　・機械学習の活用　　■顧客対応 シミュレーター　　　・課題の説明（人的コスト削減）　　　・手動オペレーション　　　・データサイエンス　　　・機械学習閾値設定　　■外観検査シミュレーター　　　・課題の説明（後継者不在問題）　　　・手動オペレーション 　　　・画像分類　　　・物体検知の活用　　■さらなる学びへ　　　・さらなる学びへ　　

  株式会社キカガク

  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• DX ビジネス企画立案コース

  ビジネス課題から逆算したワークショップ型研修。　　外観検査シミュレーターを使用した AI 活用体験で DX 推進に向けた課題解決の方法を習得します。　　【学習内容】　　■イントロダクション　　　・DX 時代に求められる人の定義　　　・DX と AI の関係性　　　・AI と自動化　　　・DX プロジェクトの全体像　　■AI リーンキャンバス Step.1, 2　　　・AI プロジェクト進行の 3 ステップ　　　・外観検査シミュレーターで実体験　　　・課題設定　　　・要件定義　　■画像分類 AI 開発　　　・Custom Vision　　　・画像分類モデルの作成　　　・物体検出モデルの作成　　■AI リーンキャンバス Step.3　　　・企画案通過後の流れ　　　・実現可能性の精査　　　・働き方改革プロジェクト グループワーク　　　・顧客対応シミュレーターで実体験　　　・PoC 結果の確認　　　・発表 / フィードバック　　

  株式会社キカガク

  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• データサイエンス活用コース

  データサイエンスの正しい考え方やステップを演習形式で学ぶ。　　データ分析の結果に基づいて課題解決の提案を行い、Excel を用いたノーコード機械学習実装スキルを習得します。　　【学習内容】　　■データサイエンスとは　　　・データサイエンスの必要性　　　・データサイエンスの活用事例　　■データ分析の基礎 1　　　・データサイエンスサイクルについて　　　・目的設定について　　　・データの構造 / 可視化ついて　　■データ分析の基礎 2　　　・探索的データ分析で課題を発見　　　・統計的手法を用いて原因仮設立案　　　・結果と検証のサイクル　　■データ分析実践 1　　　・単純集計 / クロス集計　　　・各種グラフについて　　　・代表値、分散 、誤差　　　・データの正規化 / 標準化　　　・Excel を使用した回帰分析　　■仮設検定の基礎　　　・仮設検定とは　　　・t検定 / カイ二乗検定　　■分析結果の可視化　　　・データから施策を導く　　　・総括

  株式会社キカガク

  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• データ活用のいろは講座

  【講座の狙い/概要】　　●業務におけるデータ活用の重要性と正しい活用方法（注意点含む）を理解し、正しい意思決定に繋げるための講座です。　　　　【学習項目】　　 1章_データ活用の流れと注意点　　 1-1_データクイズ①　　 1-2_データクイズ②　　 1-3_事例　　 1-4_事例　　 1-5_データ分析の流れ　　 1-6_データ分析は示唆と行動が大事　　 1-7_繰り返し改善　　 1-8_演習　　 1-9_解説　　　　 2章_データ整備の重要性　　 2-1_分析の前にデータ整備　　 2-2_データ整備は大変　　 2-3_データ入力の徹底　　　　 3章_データやKPIに対する理解　　 3-1_データ背景の理解　　 3-2_正しいデータとは　　 3-3_リピーター率100％　　 3-4_KPIとは　　 3-5_KPIの絞り込み　　 3-6_演習　　 3-7_解説　　 3-8_まとめ

  株式会社ディジタルグロースアカデミア

  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• ビジネスにおけるデータリテラシー講座

  　　●ビジネスでデータを利活用するために必要なスキルや考えるべきポイント、データ分析プロジェクトの流れを理解し、今後の業務に活かせるようになるための講座です。　　　　【学習項目】　　 1章_データ分析に携わる職業とは？　　 1-1. データ分析とはどんな仕事？　　 1-2. どのように勉強すればいい？　　　　 2章_データ分析/利活用が注目される理由は？　　 2-1. ビッグデータとは何か？　　 2-2. 大量なデータ（Volume）が生み出す価値とは？　　 2-3. データの多様性（Variety）が生み出す価値とは？　　 2-4. データの速さ（Velocity）が生み出す価値とは？　　　　 3章_データ利活用でビジネス上の価値を生み出すには？　　 3-1. ビジネスにおけるデータ活用とは？　　 3-2. どうすれば売上拡大できるか？　　 3-3. どうすればコスト削減できるの？　　 3-4. データを使った新規事業とは？　　　　 4章_データ分析はどのように進めるか？　　 4-1.データ分析を進める手順は？　　 4-2. 仮説立案のポイントは？　　 4-

  株式会社ディジタルグロースアカデミア

  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• ビジネスにおけるデータ分析

  　　●ビジネスにおけるデータ分析について概略を理解し、実際に自身でデータ分析ができるようになるための講座です。　　　　※注意事項　　本講座はExcelを操作しながら受講いただく講座です。　　（Excelを操作可能なPCをご用意ください）　　　　【学習項目】　　　0章_データ活用の流れと注意点　　　1章_データ分析の前準備　　　　1-1.データ分析の準備をする　　　　1-2.データ分析の整合性を確認する　　　　1-3.データの尺度　　　　1-4.データ変換・欠損値・異常値の対処　　　　1-5.基本統計量　平均値・中央値・最頻値・分散・標準偏差　　　　1-6.演習　データ加工　　　　1-7.代表的な欠損データの加工方法　　　　1-8.異常値に対するクレンジング　　　　　2章_データ分析で関係性を見つける　　　　2-1.なぜデータ分析に統計解析が必要か　　　　2-2.統計学の種類　　　　2-3.相関分析とは　　　　2-4.相関分析　演習　　　　2-5.回帰分析とは　　　　2-6.回帰分析　演習の進め方　　　　2-7.回帰分析　演習の解説　　　　2-8.回帰分析を評価する決定係数とp値　　　　

  株式会社ディジタルグロースアカデミア

  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• ～学ぶを楽しむ♪実践ＤＸ塾（manatano) ～【ITパスポート 試験対策コース】

  通称「iパス」は、ITの基礎知識をもっていることを証明できる国家資格です。　　年齢・職種・業績問わず、全ての社会人にとって必要な知識であると言われています。　　4日各6時間を通し、試験のための準備をし、幅広くITスキルを身につけることが可能です。また最後に模擬試験を受けられ、弱点分野の把握にも役立ちます。　　　　カリキュラムは以下の通りです。　　第１部...ストラテジ系（企業と法務・経営戦略・システム戦略）　　第２部...マネジメント系（開発技術・プロジェクトマネジメント・サービスマネジメント）　　第３部...テクノロジ系（基礎理論・コンピュータシステム・技術要素・表計算）

  株式会社エイジェック

  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• まるごとITベーシック e-ラーニングコース

  ・これからはじめてITについて学習する方のための学習コンテンツです。　　・ITシステムの開発・運用に携わる方に持っておいてほしい基礎知識を、15テーマ、24コースにまとめました。　　・各コースが、5分程度の短い動画5～10本で構成されるマイクロラーニング形式のeラーニングコースです。　　・ナビゲーター(講師)が解説する動画形式のコンテンツです。　　・各コースの最後には理解度確認クイズで知識の定着を確認でき、不正解だった問題は関連動画を見て何度でも復習可能です。

  株式会社アイ・ラーニング

  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• 【現場でデータ活用シリーズ】データ活用入門～活用ストーリーと演習で学ぶ e-ラーニングコース

  当コースは、自部門/自社にあるデータをビジネスに活用したいとお考えの方に向けたものです。　　Power BI Desktopを用い、シナリオに沿ってご自身で分析演習を進めていただくe-ラーニングです。　　　　統計解析の基本的な手法を用いて分析をおこないながら、データ分析に必要となるデータの扱い方、読み取り方の基礎を身につけることができます。　　また、演習をおこなった後、作業内容の解説および統計的な考え方の解説を都度おこなうことで、実例を見ながら分析手法の意味や作用について理解を深めることができます。

  株式会社アイ・ラーニング

  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• ビジネスパーソンのためのデータ活用超入門 e-ラーニングコース

  近年デジタル化が急速に広がっています。スマートデバイスやPCが浸透し誰もがインターネットサービスを活用するようになりました。情報がデジタル化された社会にはデータがあふれています。　　ビジネスで成功するためには、それらのデータを有効に活用することが不可欠です。　　また各人の業務エリアにおいてもデータを活用することで仕事を効率化したり、質を向上させたりすることができます。これからのビジネスシーンでは、経験と勘ではなく、データの裏付けを持ってビジネスを語れるようになる必要があります。　　当コースでは、「データ活用するとはどういうことか、どのようなステップで何をすればよいか」を学習します。全19本の短い動画で構成されるマイクロラーニング形式のeラーニングコースです。動画1本で1つのトピックについて短くまとめていますので、通勤中や業務のすきま時間を活用して効率的に学習できます。最後には理解度確認クイズをとおして、知識が定着していることを確認しましょう。　　　　データ活用を身近に捉え、自身の業務や事業との関りを知り、自身の業務に役立てるための第一歩を踏み出しましょう。業界・業種を問わず、すべてのビ

  株式会社アイ・ラーニング

  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• プログラミング基礎

  __________________________________________________________________________　　プログラミングの基礎をビジュアルプログラミングのドリルによって習得できるコースです。　　直感的なプログラミングができるので、プログラム言語や文法を意識することなく、プログラミングの本質である「プログラミング的思考」を学ぶことができます。　　ブラウザ上でプログラミング学習ができるので、事前準備なしで学習が可能です。　　__________________________________________________________________________

  株式会社ＡＶＡＤ

  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• AIリテラシー教育

  社会におけるデータ・AI活用領域の広がりを知ると共に、データを適切に扱い読み解くための知識や、データ・AIを利活用する上で知っておくべき事項について学びます。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．社会におけるデータ・AI利活用　　・社会で起きている変化　　・社会で活用されているデータ　　・データ・AIの活用領域　　・データ・AI利活用のための技術　　・データ・AI利活用の現場　　・データ・AI利活用の最新動向　　2．データリテラシー　　・データを読む　　・データを説明する　　・データを扱う　　3．データ・AI利活用における留意事項　　・データ・AIを扱う上での留意事項　　・データを守る上での留意事項

  NECビジネスインテリジェンス株式会社

  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• AIリテラシー教育（eトレーニング A）

  社会におけるデータ・AI活用領域の広がりを知ると共に、データを適切に扱い読み解くための知識や、データ・AIを利活用する上で知っておくべき事項について学びます。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．社会におけるデータ・AI利活用　　・社会で起きている変化　　・社会で活用されているデータ　　・データ・AIの活用領域　　・データ・AI利活用のための技術　　・データ・AI利活用の現場　　・データ・AI利活用の最新動向　　2．データリテラシー　　・データを読む　　・データを説明する　　・データを扱う　　3．データ・AI利活用における留意事項　　・データ・AIを扱う上での留意事項　　・データを守る上での留意事項

  NECビジネスインテリジェンス株式会社

  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• 数学・統計学講座［ライブ］

  【講座の狙い/目的】　　機械学習・深層学習を実装する上で必要な線形代数・微積分など数学の基礎や、確率・統計学を学べる　　　　【開催の制約条件（最低催行人数や人数上限）】　　最低催行人数 5名　　　　【学習項目/学習の流れ】　　●数学基礎－関数、距離、数列　　　ー数学の基礎となる関数、距離、数列について理解する。　　　　●線形代数－行列概要、ベクトル、行列基礎、固有値、特異値　　　ー機械学習・深層学習で必要となる行列について理解する。　　　　●微分・積分－極限、微分・偏微分、積分　　　ー機械学習・深層学習で必要となる微分・積分について理解する。　　　　　●確率統計－集合、確率、確率分布、統計、ベイズ則　　　ーデータを扱う上で必須となる確率統計に関する基礎知識を理解する。

  デロイトトーマツディープスクエア株式会社

  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

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