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+
- DX推進スキル標準（DSS-P）
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「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+
- DX推進スキル標準（DSS-P）
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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。
日本電気株式会社
- 講座レベル4
- Reスキル
- ITSS+
- DX推進スキル標準（DSS-P）
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機械学習実践コース
豊富な演習を通して機械学習を用いたデータ分析力と実装力を身につける講座です。 【スケジュール】 1日目 ▪イントロダクション ▪プログラミング演習（予習内容の復習） ▪Pandas と Matplotlib によるデータ探索 ▪教師あり学習：回帰 Ⅰ - Ⅰ ▪教師あり学習：回帰 Ⅰ- Ⅱ ▪データ前処理の基礎 ▪教師あり学習：回帰 Ⅱ ▪演習Ⅰ 2日目 ▪イントロダクション ▪演習Ⅰ- 解説 ▪教師あり学習：分類 ▪分類モデルの評価 ▪不均衡データへのアプローチ ▪精度向上のアプローチ 3日目 ▪イントロダクション ▪演習Ⅱ ▪演習Ⅱ- 解説 ▪教師なし学習 ▪総演習 ▪総演習- 解説 ▪アウトロダクション
株式会社キカガク
- 講座レベル3
- ITSS+
- DX推進スキル標準（DSS-P）
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機械学習・深層学習 オンライン（Live配信）講座
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エッジテクノロジー株式会社
- 講座レベル3
- ITSS+
- DX推進スキル標準（DSS-P）
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機械学習・深層学習 対面講座
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エッジテクノロジー株式会社
- 講座レベル3
- ITSS+
- DX推進スキル標準（DSS-P）
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統計＋R・機械学習 オンライン（Live配信）講座
記述統計とグラフによる可視化、状態空間モデルなどの統計に関する教育やデータの前処理、機械学習のアルゴリズム。 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
エッジテクノロジー株式会社
- 講座レベル3
- ITSS+
- DX推進スキル標準（DSS-P）
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統計＋R・機械学習 対面講座
記述統計とグラフによる可視化、状態空間モデルなどの統計に関する教育やデータの前処理、機械学習のアルゴリズム。 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
エッジテクノロジー株式会社
- 講座レベル3
- ITSS+
- DX推進スキル標準（DSS-P）
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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 火～日曜日：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
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- ITSS+
- DX推進スキル標準（DSS-P）
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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 火～日曜日：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。 月曜日：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+
- DX推進スキル標準（DSS-P）
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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+
- DX推進スキル標準（DSS-P）
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データサイエンス応用コース
データサイエンスに必要な知識と技術、課題発見・解決をリードし後進育成に貢献できる実践的技能を身に付けます。 【次回開講】2024年10月12日（土）開講～2025年3月15日（土） 【内容】期間中 毎週オンデマンド教材視聴２コマ９０分＋遠隔双方向９０分演習（全２０週、６０時間） ♦ 講義：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を使用したオンデマンド配信 ♦ 演習：毎週1回課題出題、グループワーク、報告、解説（毎週土曜日 19：00～20：30 遠隔にて実施） ♦ 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、遠隔または対面で実施） ♦ オフィスアワー：遠隔により実施、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、優秀プレゼンを表彰 ♦ 定員： 40名 【WEBガイダンス】 2023年8月10日（土）19:00～ ZOOMウェビナー事前登録要
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+
- DX推進スキル標準（DSS-P）
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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+
- DX推進スキル標準（DSS-P）
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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+
- DX推進スキル標準（DSS-P）
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DXを推進するAI・データサイエンス人材育成コース
データサイエンスの技術を網羅的に習得し、実践できるまでを目指します。 データ分析・機械学習・ディープラーニングを学習し、途中に演習を多く含める講座です。 ・Python を用いてデータの収集・加工・可視化・分析を一貫して実装できる ・探索的データ分析を通して課題を創出できる ・課題をもとに適切なデータ分析、仮説の検証や理論の反証ができ、結果を正しく解釈できる ・Python を用いた機械学習アルゴリズムの実装ができる ・自ら課題を設定し、自走することができる
株式会社キカガク
- 講座レベル4
- Reスキル
- ITSS+
- DX推進スキル標準（DSS-P）
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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
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- DX推進スキル標準（DSS-P）
-
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
一般財団法人高度人材育成機構
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- DX推進スキル標準（DSS-P）
-
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+
- DX推進スキル標準（DSS-P）
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データサイエンティストコース
働きながら4.5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。 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 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 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 ◆監修 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 （株）NP-hard代表取締役 （同）アブダクション代表 理学部数学科卒業後、修士（経営学/MBA）と修士（科学/
一般財団法人高度人材育成機構
- 講座レベル4
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-
ビジネスデータサイエンス実践力養成講座
【背景】 データサイエンスを学ぶ上において、単なる座学ではなく、豊富な実務演習による実践力の獲得を目的としました。 【全体的な流れ】 1）分析の基礎、考え方を理解する（EXCEL） 2）R,Pythonによる基本的な使い方を学ぶ。 3）オープンデータの種類、ビジネスへの使い方について学ぶ。 4）具体的なビジネス事例を解決するための演習を行い、実践力を獲得する。 5）課題解決プレゼンテーションを実施する。 ・各科目ごとに演習課題が出されます。理解度の確認、講師との個別指導が行われます。 ・プレゼンテーションにおいては、受講者からのグループディスカッションも行われます。 【講師について】 修士・博士号取得者、大学における講義経験者 【その他】 各講座は同時収録され、アーカイブによる復習、及びご質問は受講後1年間可能です。
株式会社データサイエンス研究所
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