デジタル実践講座

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• データサイエンティスト養成コース（ベーシック）

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  株式会社ディジタルグロースアカデミア

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• 「AI活用コンサルタント」育成トレーニング ～AIer 育成プログラム～

  AIを活用した業務上の課題解決や新規事業の構築をリードできる「AIコンサルタント」として必要な知識・スキルを習得します。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿

  株式会社ディジタルグロースアカデミア

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• リモートセンシングデータ解析技術者養成講座

  衛星リモートセンシングによる観測の仕組み、画像やデータの解釈方法を理解し、ビックデータ分析をビジネスで活用するために必要な知識を身につける。

  一般財団法人リモート・センシング技術センター

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• データサイエンティスト養成ブートキャンプ

  データサイエンティストとして必要な基礎スキルを、座学(講義)・演習・発表を繰り返し実施することで修得します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．最初に　　2．統計の基礎知識の修得　　　・統計基礎　　　・報告書作成　　　・Python　　3．データ可視化　　　・性質・関係性の把握　　　・グルーピング　　4．予測モデルの構築　　　・予測　　　・判別　　　・時系列　　5．最終実技演習　　　・プレゼンテーション(中間報告／最終報告)　　　・分析結果の報告書作成　　　・分析結果のレビュー

  NECビジネスインテリジェンス株式会社

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• BluStellar Academy for AI 入学コース

  入学コースは、研修でのスキル習得、AI案件疑似体験、実プロジェクトへの参加を通じてAI人材としての独り立ちを目指します。　　　　本アカデミーに入学後、メンターとの面談を行い、1年間の個別育成カリキュラムの作成を行います。メンターは入学者のスキルレベルを基に、必要な研修プログラムを選択すると共に、砂場（自己学習環境）およびAI人材コミュニティの活用方法をレクチャーします。一通り研修を受講した後、研修プログラムで身につけたスキルを確認するために、ケーススタディや分析コンテストを通してAI案件を疑似体験します。その後、入学者の習熟レベルに応じてメンターが実践するAIプロジェクトを選定し、実際のAIプロジェクトを通したOJT（On-the-Job Training）を実施します。入学者は、1～2プロジェクトの実務経験を積むことで、ビジネスにAIを活用するための実践スキルを習得します。　　　　※「資料ダウンロード・お問い合わせ」ボタンから「フォームで問い合わせ」にてお問い合わせいただき、講座をお申込みください。　　※法人に属さない個人の方からのお申し込みは受け付けておりません。

  日本電気株式会社

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• データサイエンスアカデミー【エキスパートコース】

  データサイエンスアカデミーは、データサイエンティストをはじめとするデータ分析の実務者を育成するスクールです。　　　　これまで、15年以上に渡り親会社・株式会社データフォーシーズでデータサイエンティストを育成してきたノウハウを生かし、カリキュラム開発・スクール運営を行っています。　　　　講師全員が現役のデータサイエンティストなので、ITスキルの習得と分析手法の理解からビジネスへの適用まで、データ分析の現場で必要となる実務的な知識・スキルが学べます。　　　　■カリキュラムと単元　　≪プログラミング未経験者≫も基礎から学べるカリキュラムです。　　＜ITを学ぶフェーズ＞　　・Python　　・SQL　　・データ加工　　・コンピュータ基礎　　＜データサイエンスを学ぶフェーズ＞　　・統計学　　・機械学習　　＜実践するフェーズ＞　　・ロールプレイ　　・Pre-job　　＜応用＞※動画・テキスト教材提供　　・分析環境の構築　　・Rによる分析　　・自然言語処理　　・分析モデルのアプリ化　　　　■学習の進め方　　水～月曜日：動画教材とテキストで自習を進めます。疑問や質問には随時講師がチャットで回答する他、

  株式会社Ｄ４ｃアカデミー

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITスキル標準（ITSS）
  • ITSS+

  

• データサイエンスアカデミー【プロフェッショナルコース】

  データサイエンスアカデミーは、データサイエンティストをはじめとするデータ分析の実務者を育成するスクールです。　　　　これまで、15年以上に渡り親会社・株式会社データフォーシーズでデータサイエンティストを育成してきたノウハウを生かし、カリキュラム開発・スクール運営を行っています。　　　　講師全員が現役のデータサイエンティストなので、ITスキルの習得と分析手法の理解からビジネスへの適用まで、データ分析の現場で必要となる実務的な知識・スキルが学べます。　　　　■カリキュラムと単元　　≪プログラミング未経験者≫も基礎から学べるカリキュラムです。　　＜ITを学ぶフェーズ＞　　・Python　　・SQL　　・データ加工　　・コンピュータ基礎　　＜データサイエンスを学ぶフェーズ＞　　・統計学　　・機械学習　　＜実践するフェーズ＞　　・ロールプレイ　　・Pre-job　　　　■学習の進め方　　水～月曜日：動画教材とテキストで自習を進めます。疑問や質問には随時講師がチャットで回答する他、週に2回オンラインで講師と個別相談も可能です。　　火曜日：オンライン、又は全国4カ所にある教室で集合授業（スクーリング

  株式会社Ｄ４ｃアカデミー

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITスキル標準（ITSS）
  • ITSS+

  

• 製造業特化型データサイエンス集中コース

  製造業にフォーカスしたAI・機械学習を学び、現場で活用できるスキルを身につける。　　現場の課題に焦点を当てた唯一無二のデータサイエンス養成プログラムです。　　同じ製造業従事者である生徒同士で気付きを得られる6か月コースです。　　じっくり取り組める6か月間の長期コース。「AI」と一言で表しても、多変量解析や画像処理、時系列解析など様々な領域を含んでいます。本コースでは「現場で使える」を優先したカリキュラムを用意しています。

  テックポート株式会社

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• データサイエンスコース（フルタイム）

  データサイエンスのためのツールキット、Pythonレポジトリ構築等による意思決定のサイエンス、マシーンラーニング、深層学習、データエンジニアリング、そしてグループでの実践学習をピッチ発表

  Ｋｏｄａｍａ合同会社

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• データサイエンスコース（パートタイム）

  データサイエンスのためのツールキット、Pythonレポジトリ構築等による意思決定のサイエンス、マシーンラーニング、深層学習、データエンジニアリング、そしてグループでの実践学習をピッチ発表

  Ｋｏｄａｍａ合同会社

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• データサイエンス応用コース

  ◎ Eラーニング × Zoom演習 × 研究発表 によるインプット＆アウトプット設計　　◎ グループワークやディスカッションを通じて、現場で活きるデータ活用力を養成　　◎ 異業種間の受講生との交流を通して、多角的な視点や新たな気付きを得られる機会を提供　　　　■カリキュラム　（全20週、計60時間）　　　　①オンデマンド講義視聴　（毎週2コマ　計90分）　　　　　厚労省事業で大阪大学MMDSが作成した社会人向け標準カリキュラム教材　　　　②演習　毎週土曜日 19：00~20：30 オンラインにて実施　　　　　　　　課題出題▷グループワーク▷発表▷解説・講評　　　　③研究発表　コース修了判定会、新規ビジネスの提案を課題とし、遠隔で実施　　　　　　　※オフィスアワー　オンラインにより実施、講師が随時相談に対応、メールによる質問も可能　　　　■修了認定　　　各回演習および研究発表のプレゼン資料・プレゼン内容・質疑応答への対応などを総合的に審査し、研究発表後の審査会で決定　　　　■応募資格　　　一般社団法人数理人材育成協会　個人会員（社会人または学生) 限定　　　　　■教科書　　　「データサイ

  一般社団法人数理人材育成協会

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• 気象データアナリスト養成講座

  統計学・機械学習を用いたデータサイエンス技術を気象データに適用し、ビジネス課題を解決する

  株式会社データミックス

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• データラーニングスクール（コーチング　個別メンタリングプラン）

  実務での活用を想定し、自らビッグデータを利活用したビジネスモデルの企画·検討·検証·提案が行える人材になるため、様々な基盤、データを用いた分析を比較しながら学ぶ講座を中心に提供

  株式会社データラーニング

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• データラーニングスクール（コーチング　グループメンタリングプラン）

  実務での活用を想定し、自らビッグデータを利活用したビジネスモデルの企画·検討·検証·提案が行える人材になるため、様々な基盤、データを用いた分析を比較しながら学ぶ講座を中心に提供

  株式会社データラーニング

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• データサイエンス実践コース

  実データを用いた演習形式のデータ分析を通して、統計・数理の基礎知識、データ加工・可視化、解釈・レポーティングを学ぶ講座です。　　　　【スケジュール】　　▪データサイエンスとは　　　・データ分析の活用方法　　　・データサイエンスの流れ　　▪Pythonの速習　　　・NumPy, Pandas, Matplotlib / seaborn　　　・COVID-19data を用いたデータ操作　　▪データ分析の 5step サイクルについて　　　・記述統計の基礎　　　・Python を用いた探索的データ分析　　　・実データを用いた探索的データ分析　　　・統計的仮説検定の基礎　　　・実データを用いた統計的仮説検定　　▪多変量解析　　　・統計的仮説検定の基礎　　　・実データを用いた統計的仮説検定　　　・相関分析の基礎　　　・回帰分析の基礎　　　・実データを用いた回帰分析　　　・主成分分析　　　・実データを用いた主成分分析　　　・クラスター分析　　　・実データを用いたクラスター分析　　▪分析結果の解釈　　　・分析結果の説明　　　・可視化 / レポーティング　　▪解析手法や機械学習モデルの説明性　　　・

  株式会社キカガク

  • 講座レベル3
  • ITSS+

  

• データエンジニアリング実践コース

  ビックデータの活用を見据え、データの収集・大規模処理・蓄積・機械学習モデルの運用について クラウド を用いて学ぶ講座です。　　【学習内容】　　▪イントロダクション　　 ・データエンジニアリングとは　　 ・データエンジニアの位置づけ　　 ・OLTP と OLAP　　▪ビッグデータアーキテクチャ　　 ・ビッグデータアーキテクチャの全体像　　 ・データ処理の構成要素　　 ・バッチ処理とストリーム処理のユースケース　　▪バッチ処理基盤の構築 1　　 ・バッチ処理基盤構築の考慮事項　　 ・環境構築　　▪バッチ処理基盤の構築 2　　 ・データの収集　　 ・データのレプリケーション　　 ・データレイク　　▪バッチ処理基盤の構築 3　　 ・分散処理の基礎知識　　 ・ビッグデータ処理（ノンコード）　　 ・Spark の実装　　 ・DWH へのデータ格納　　▪イントロダクション　　 ・Day 1 振り返り　　 ・事例紹介　　▪ストリーム処理基盤の構築 1　　 ・ストリーム処理処理基盤構築の考慮事項　　 ・環境構築　　 ・ストリーム処理基盤の開発　　 ・データ処理の

  株式会社キカガク

  • 講座レベル3
  • ITSS+

  

• 機械学習実践コース（eラーニング）

  Python の基礎から機械学習アルゴリズムを実装するために必要なプロセスを体系的に習得できます。豊富な演習を通してデータ分析力と実装力を身につけたい方におすすめです。　　　　【学習内容】　　■Python の基礎　　　・イントロダクション　　　・環境構築　　　・Python の基礎　　　・Pandas と Matplotlib の基礎　　■教師あり学習（回帰）　　　・重回帰分析の復習　　　・重回帰分析の実装　　　・線形回帰の過学習を抑制する手法(Ridge, Lasso)　　　・相関関係と多重共線性問題　　■データの前処理　　　・データの確認　　　・重複行の確認　　　・欠損値処理　　　・カテゴリカル変数処理　　　・重回帰分析の実装　　　・特徴量エンジニアリング　　　・外れ値除去　　■教師あり学習（分類）　　　・決定木の実装で分類の全体像を理解　　　・代表的な分類のアルゴリズム　　　・分類の評価力法　　　・Scikit-learn で評価指標の確認　　　・不均衡データへのアプローチ　　■ハイパーパラメータの調整　　　・ハイパーパラメータの概要と交差検証　　　・ハイパーパラメータの調整力

  株式会社キカガク

  • 講座レベル3
  • ITSS+

  

• AI活用データサイエンス入門

  【概要】　　関西学院大学『AI活用人材育成プログラム』として、現在4講座をご提供しております。　　・AI活用入門　　・AI活用アプリケーションデザイン入門　　・AI活用データサイエンス入門★　　・AI活用機械学習プログラミング演習　　「AI活用データサイエンス入門」は、データサイエンスに関わる技術、事例、知識等を中心に学び、特に統計ソフトのRを中心に、実際の現場で活用できるようになることを目指す科目です。いつでもどこでも何度でも、自分のペースで学習が可能です。　　【開催方法】　　オンラインのみで完結します。第1章から第14章まで、1つ1つ順番に学ぶ方式です。1つの単元が修了しないと次の単元へ進むことができません。講義内容に関する質問などは、チャットボット、およびシステム上の質問機能にて受け付けます。　　【講義内容】　　講義動画視聴、ワーク、テスト　　【申込方法】　　個人・法人、どちらでもお申込みいただけます。　　詳細は「AI活用人材育成プログラム」のホームページをご参照ください。　　個人の場合は「個人向け」ページからお申込み、法人の場合は「法人向け」ページよりお問い合わせください。

  学校法人関西学院

  • 講座レベル2
  • ITSS+

  

• Deep Square AIエンジニア育成講座（E資格対応）［オンライン］

  【講座の狙い/目的】　　低価格で実務スキルを身に着け、AIエンジニアを育成する。　　豊富な演習問題によりAIエンジニアの代表資格であるE資格の取得を目指す。　　　　　　【開催の制約条件（最低催行人数や人数上限）】　　ー　　　　　　【学習項目/学習の流れ】　　　－ステップ1：講義・演習　　　　数学、機械学習、深層学習のオンラインの講義を通じて、 E資格取得のための知識とスキルをつける。　　　また、演習問題や、Python、PyTorchを用いたコード演習を行う。　　　　　－ステップ2：確認問題　　　　講義内容の復習・確認演習を行う。　　　　　－ステップ3：修了課題、修了試験　　　　修了課題として４つのモデル開発を実施。修了課題は基準の精度を上回った時点で合格。　　　　また、数学、機械学習、深層学習の知識定着を確認する修了試験を受講。　　　　修了課題、修了試験を修了頂いた方に当AIエンジニア育成講座の修了認定を行う。　　　　　　※修了試験は何回でも受験可能。　　　　　－ステップ4：E資格試験　　　　当AIエンジニア育成講座を修了した方のみE資格を受験可能。　　　　（E資格受験は任意）

  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3
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• 機械学習講座［ライブ］

  【講座の狙い/目的】　　数値データの分析や予測等で用いられる機械学習の基礎からアンサンブル学習などの手法までお伝えし、実務で活用するための基礎固めが出来る。　　　　【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】　　１．機械学習の概要－機械学習の概要　　２．機械学習の流れ－機械学習の流れ　　３．機械学習の手法－単回帰、重回帰、時系列予測、決定木、k近傍法、ロジスティック回帰、サポートベクトルマシン、教師なし学習　　４．機械学習の評価検証－機械学習の評価検証　　５．機械学習の精度改善－前処理、特徴量エンジニアリング、アンサンブル学習

  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3
  • ITSS+

  

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