デジタル実践講座

絞り込み

• デジタルマーケティング

  一橋ビジネススクール・藤川佳則先生を監修に迎え、国内外のデジタルマーケティング関連8社をパートナーに共同開発した完全オンライン教材です。デジタルマーケティングについて初学者でも効果的に網羅的に学習できるよう、マーケティング戦略の基礎から始め、デジタル化以降の変化と特徴を捉えて、さらに実行レベルで具体的な各論やツールの利用法など、幅広く理論と実践を学んでいただくことが可能です。デジタルマーケティング初学者はもちろん、マーケティング分野でデジタル活用をお考えの方など、ご関心ある方に幅広く受講していただくことが可能です。　　・構成：　ビデオ教材、事例紹介インタビュー、確認テスト（全てオンラインで完結）　　・時間：　ビデオ教材受講、確認テストの修了含めて、15～20時間程度　　・受講期間：　購入後60日間　　＜カリキュラム概要＞　　Step1 マーケティング基礎　　Step2 デジタルマーケティング基礎　　Step3 コンテンツマーケティング　　Step4 SEO & SEM　　Step5 ソーシャルメディア・マーケティング　　Step6 ソーシャルメディア広告　　Step7 ディスプレイ広告

  株式会社ｚｅｒｏ　ｔｏ　ｏｎｅ

  • 講座レベル2
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• ITコーディネータ資格認定用 ケース研修

  ケース研修とは、ＩＴコーディネータ資格認定に必要となる研修プログラムです。　　あらゆる組織に適応可能なベストプラクティスであるデジタル経営プロセス（デジタル経営推進プロセスガイドライン）を活用した活動を仮想企業を題材に疑似体験することによって、デジタル経営の推進方法、およびＩＴコーディネータの業務や使命を修得します。　　・事前学習：ＩＴコーディネータプロセスガイドラインVer.4.0の理解（動画視聴（e ラーニング））合計約100 分　　・事前学習：研修前の課題読込、資料作成 各ステージ約90 分　　・集合研修（オンライン開催を含む）：1 日7.5 時間とし、6 日間実施。（土日コースあり）

  特定非営利活動法人ＩＴコーディネータ協会

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• データサイエンティスト養成コース（ベーシック）

  ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿　　データサイエンティストとしてビジネスで活用できることを目的に、特定領域 に偏らず網羅的、実践的な学習を進めます。　　　　　　＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿

  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+

  

• 「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+

  

• 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+

  

• 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+

  

• 人工知能基礎

  東京大学大学院・松尾豊先生監修の完全オンライン教材です。「人工知能」の基礎を学びたい方々に向けて、人工知能の歴史も含めた基本知識から、知識表現、自然言語処理といった概念、さらには機械学習やディープラーニングについての基本知識まで、幅広く「基礎」を抑えていただきます。　　・構成：　ビデオ教材、監修インタビュー、確認テスト（全てオンラインで完結）　　・時間：　ビデオ教材受講、確認テストの修了含めて、6～8時間程度　　・受講期間：　購入後60日間　　＜カリキュラム概要＞　　Step1 人工知能 (AI) とは　　Step2 人工知能の基礎　　Step3 知識表現　　Step4 自然言語処理　　Step5 人工知能に関係する話題　　Step6 機械学習　　Step7 深層学習　　Step8 深層学習の応用　　Step9 AIと社会　　　　 ※会員登録（ログイン）の後「購入する」よりお申し込みください。

  株式会社ｚｅｒｏ　ｔｏ　ｏｎｅ

  • 講座レベル2
  • ITSS+

  

• 【現場でデータ活用シリーズ】データ活用基礎～ケーススタディとワークショップで学ぶ

  実際のデータ活用の模擬体験ができ、すぐに自部門/自社のデータ活用に活かしていただける実践的なコースです。皆さんの周りに存在する情報をビジネスに活かす方法を習得して、ライバル企業を先んじることが可能になります。　　　　当コースでは、ケース企業の社員になって、実際に課題の確認、データの確認、データ分析の方針決定、データの収集・整理、欠損データの補完、データの分析と可視化、知見の抽出、解決策の策定、実施計画の作成の一連の流れを体験します。プログラミングの知識のない方、ITに詳しくない方でもご参加いただけます。　　※受講料改定のお知らせ※　　2026年4月以降に開催するクラスより、受講料を改定いたします　　・2026年3月末まで：171,600円 (税別価格 156,000円)　　・2026年4月以降　：176,000円 (税別価格 160,000円)　　※昼休憩時間変更のお知らせ※　　2025年12月以降に開催するクラスより、昼休憩時間が変更となりました。　　・2025年11月まで：45分　　・2025年12月以降：60分　　　　学習目標　　当コースを修了した時点で、次のことができることを目

  株式会社アイ・ラーニング

  • 講座レベル2
  • ITSS+

  

• [オンライン]データ研修（CompTIA Data+準拠）理解度確認テスト付き

  データドリブン型のビジネス意思決定の構築と促進を行うために必要なデータマイニングや統計手法を体系的・実践的に学びます。基礎のデータに関する用語の理解と合わせ、ツールを使用した演習を行うことによりデータリテラシースキルに関する深い理解と定着を促します。研修後は、理解度確認テストを用いて章ごとの理解度を把握できます。理解度確認テストは一ヶ月間いつでも何度でも受けられます。　　　　○ データの概念と環境　　　　－ データとディメンションの基本概念　　　　－ データタイプの比較　　　　－ データ構造とファイル形式　　　　○ データマイニング　　　　－ データ収集の概念　　　　－ データクレンジング　　　　－ データの操作技術　　　　－ データ操作とクエリ最適化　　　　○ データアナリシス　　　　－ 統計的手法　　　　－ 推測統計手法　　　　－ 分析の種類と分析技術　　　　－ 一般的な分析ツール　　　　○ ビジュアライゼーション　　　　－ レポートの作成　　　　－ レポートとダッシュボードのデザイン　　　　－ 適切なビジュアル化手法　　　　－ レポートタイプの比較　　　　○ データガバナンス、品

  株式会社ウチダ人材開発センタ

  • 講座レベル2

  

• CompTIA Data+ オンラインラボ付き

  ・データマイニングや統計手法の基本的な理解と適用、データライフサイクル全体を通じたカバナンスと品質基準などのスキルを評価し、複雑なデータセットの分析を通じて、データドリブン型の意思決定をサポートし、ビジネス要件を変革するために必要とされるスキルと知識が網羅されています。　　　　※本トレーニングでは、知識の補強および理解度向上に利用いただける、オンラインラボ（12か月間利用可能）が含まれます。　　※試験対策の一環としてWeb確認問題集(Let's Check)が含まれます。　　　　・学習項目は次のとおりです。　　レッスン 1: データスキーマの基本概念の確認　　レッスン 2: 異なるデータシステムを理解する　　レッスン 3: データの種類と特性を理解する　　レッスン 4: 異なるデータ構造、フォーマット、マークアップ言語の比較と対比　　レッスン 5: データの統合と収集方法の説明　　レッスン 6: データのクレンジングとプロファイリングの一般的な理由の特定　　レッスン 7: さまざまなデータ操作テクニックの実行　　レッスン 8: データ操作と最適化のための一般的なテクニックの説明　　レッ

  Ｔｏｐ　Ｏｕｔ　Ｈｕｍａｎ　Ｃａｐｉｔａｌ株式会社

  • 講座レベル3
  • ITスキル標準（ITSS）
  • ITSS+

  

• CompTIA SecurityX オンラインラボ / Web確認問題付き

  ・エンタープライズセキュリティ、リスクマネジメント、調査と分析、システム統合、コミュニケーション、企業でのセキュリティ規則やコンプライアンスなどの幅広いセキュリティスキルを学習します。　　　　※本トレーニングでは、知識の補強および理解度向上に利用いただける、オンラインラボ（12か月間利用可能）が含まれます。　　※試験対策の一環としてWeb確認問題集(Let's Check)が含まれます。　　　　・学習項目は次のとおりです。　　- リスクマネジメントに重点を置いた企業のITガバナンスのサポート　　- コラボレーションツールとテクノロジーを活用した際の企業のセキュリティ管理　　- 調査と分析を活用した企業のセキュリティ管理　　- 高度な認証/承認テクノロジーの統合　　- 暗号化テクノロジーの実装　　- ホストのセキュリティ管理の実装　　- モバイルデバイスのセキュリティ管理の実装　　- ネットワークセキュリティの実装　　- システムとソフトウェア開発ライフサイクルへのセキュリティの実装　　- ホスト/ストレージ/ネットワーク/アプリケーション/仮想環境/クラウドテクノロジーの企業内へのセキ

  Ｔｏｐ　Ｏｕｔ　Ｈｕｍａｎ　Ｃａｐｉｔａｌ株式会社

  • 講座レベル3
  • Reスキル
  • ITスキル標準（ITSS）

  

• E資格対応パッケージプラン講座

  ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿　　Pythonの基礎文法から機械学習を学ぶ上で必要になってくる数学知識を効率的に学ぶ。　　実務活用における機械学習のアルゴリズムとモデルをはじめ、データの前処理やチューニング、ディープラーニングの原理から実装・チューニングまで実務で使うために必要な工程を体系的に学ぶ。　　＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿

  エッジテクノロジー株式会社

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• 気象データアナリスト養成プログラム

  気象データアナリストとして気象データをビジネスや地域課題の解決に活用するために必要となる「気象データ理解力」「IT活用力」「ビジネス課題解決力」に関する知識を修得する。　　以下を実行する能力を身に付け，自ら気象データを利活用して新規ビジネスや課題解決のための企画・検討・検証・提案を行える人材を育成する。　　①気象データを正しく読み解くために必要な基本的な気象学を理解している。　　②気象データを用いて様々な統計解析や機械学習を行うことができる。　　③気象データを正しく選定し，収集・デコード・可視化を行うことができる。　　④気象データを利活用したプロジェクトを企画・検討・検証することができる。

  国立大学法人東海国立大学機構

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

  

• ChatGPT 活用コース　エンジニア層向け

  Azure OpenAI Serviceや ChatGPT の基本的な操作方法を理解し、業務に活用できるスキルを身につけるコースです。　　実際に手を動かしながら、ChatGPT を活用し業務への応用を体験します。　　※ 法人・団体のみが対象となるコースです　　※ 受講にあたっては、ディスプレイを2画面ご用意されることを推奨します　　　　【学習内容】　　・イントロダクション　　・ChatGPT の活用事例　　・ChatGPT の仕組み概要１　　・ChatGPT の仕組み概要２　　・プロンプトエンジニアリングの基礎　　・ハンズオンで実践　　　・Zero-Shot Learning とは　　　・Few-Shot Learning とは　　　・チェインオブソートとは　　・API とは？　　・Python ＋ API の活用演習　　　・オプション：Streamlit によるアプリ開発　　・自社データの活用にむけて　　　・LangChain　　　・Semantic-Kernel　　　・ディスカッションテーマに対する ChatGPT 活用演習

  株式会社キカガク

  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）
  • ITSS+

  

• データ分析基礎講座（Comptia Data+対応）通学講座

  本講座では、データマイニングと統計学の基本的知識を学び、データライフサイクル全体のガバナンスと品質規格に対する理解を深め、複雑なデータセットの分析によるデータ駆動型の意思決定を強化し、ビジネスニーズに対応するスキルと知識を統合することができることを目的としています。将来データーアナリストを目指される方にお勧めです。　　　　開催の制約条件：最低催行人数１人　　　　　学習項目/学習の流れ：　　1日目　　・ データベースの基本的な構造やデータの関係性、データ処理システムや保存システム。　　・ 定量データと定性データ、及び日付データ、数値データ、テキストデータなど各種データタイプの特徴。　　・ 構造化データと非構造化データ、及び、ファイル形式、マークアップ言語。　　・ データの抽出、変換、ロードについて及び、API、Webスクレイピング、公開データの利用などデータを収集する方法　　・ 重複データや冗長データ、欠損値への対応など、データのプロファイリングとクレンジング。　　・ よりよい分析結果を得るために、値の置き換えや、データを加工する方法。　　・ データの操作とクエリ最適化のための一般的な技

  株式会社ＴＲＡＤＥ　ＣＲＥＡＴＥ

  • 講座レベル2
  • ITSS+

  

• DX／データサイエンス実践教育

  ●講座の目的　　全てのビジネスパーソンを対象に、実ビジネスの場で活躍する実践的なデータサイエンス人材育成を目的としたデータサイエンス・機械学習・AIなどの教育講座です。　　機械学習ツールを使用した、ノーコードアプローチによるデータ分析、モデル開発スキル、データサイエンス・機械学習を活用したビジネス課題解決スキル習得を目指します。　　　　●開催の制約条件　　【募集定員】25名（最低催行人数20名）　　【開催スケジュール】弊社コーポレートサイト内Informationページにてご案内　　　　●学習項目　　1.AI基礎・キーテクノロジー進歩　　2.機械学習の全体像　　3.機械学習とRapidMiner入門　　4.教師あり学習：クラス分類　　5.アンサンブル学習・ハイパーパラメータ最適化　　6.教師あり学習：回帰　　7.変数選択・正則化　　8.前処理・特徴量設計　　9.Deep Learningによる画像分類　　10.情報基礎理論　　11.マルチメディア　　12.教師なし学習　　13.データベース　　14.総まとめ講義：データ分析プロセス　　15.グループ課題演習・発表（データ分析コンペ・デー

  株式会社デジタルコンティニュエ

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• データサイエンス学科

  未経験から働きながら6か月で、即戦力データサイエンティストを目指す講座です。　　※「データアナリストコース」「データサイエンティストコース」を一括でお得に受講できるコースです。　　基礎・応用学習だけでなく実践演習を通じ、大量のデータから得たインサイトを基にまだ世の中にないモデルを作成し、新しい価値の創造を行う即戦力データサイエンティストを目指します。　　　　◆開催月　　＜アナリストコース開催月＞　　4月、6月、8月、10月、12月、2月　　＜データサイエンティストコース＞　　5月、11月　　　　◆学習カリキュラム（すべてオンライン）　　SQL　　データサイエンティストマインド　　クリティカルシンキング　　データ理解　　環境構築　　データサイエンティスト体験　　実践のための代表的ライブラリ　　データの前処理　　データの可視化　　データ分析実践　　Kaggle入門　　機械学習入門　　時系列分析入門　　深層学習入門　　画像処理入門　　自然言語処理入門　　Kaggle実践演習　　データサイエンスプロジェクト　　※予習復習、課題提出、LIVEレッスン含む　　　　◆監修　　佐藤 一誠　　東京大学

  一般財団法人高度人材育成機構

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• データアナリストコース

  未経験から働きながら6週間で、即戦力データアナリストを目指す講座です。　　基礎知識の学習だけでなく、チームでの実践を含んむ演習を通じ実践形式でアウトプットを行い、データの分析や解析結果からビジネスに役立つインサイトを抽出し、課題解決を行えるレベルを目指します。　　　　◆開催月　　　4月、6月、8月、10月、12月、2月　　　　◆学習カリキュラム（すべてオンライン）　　　SQL　　　データサイエンティストマインド　　　クリティカルシンキング　　　データ理解　　　環境構築　　　データサイエンティスト体験　　　実戦のための代表的ライブラリ　　　データの前処理　　　データの可視化　　　データ分析実践（計3回 オンライン開催）　　　※予習復習、課題提出、LIVEレッスン含む　　　　◆監修者　　佐藤 一誠　　　東京大学 大学院情報理工学系研究科　　　コンピュータ科学専攻 教授　　　東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻にて博士課程を修了し博士号を取得、東京大学情報基盤センター助教、　　　東京大学大学院新領域創成科学研究科講師を経て現在に至る。　　　　◆執筆者　　加藤 貴大　　　（株）NP-

  一般財団法人高度人材育成機構

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5