ゼロから始めるAI・データサイエンス基礎講座
- 講座レベル2
- DX推進スキル標準(DSS-P)
- ITSS+
講座情報
本講座は、AI・データサイエンスに関する基礎知識から応用技術までを体系的に学び、実務でのAI導入・データ分析プロジェクトを独力で遂行できる人材の育成を目的に設計されています。近年、企業のDX推進においては、単なる分析作業の補助ではなく、業務課題を捉え、自律的にAI活用の方針を立案・実装できる人材への需要が急速に高まっています。
【プログラム構成】
ステップ1：AI・データサイエンス超入門
- プロジェクトの全体像、主要技術、AI活用の基礎理解
ステップ2：データアナリティクス入門
- SQLによるデータ抽出、要約統計量、データ可視化
ステップ3：統計解析 超入門
- 統計学基礎、仮説検定、回帰分析などの基本概念
ステップ4：機械学習 基礎編
- 教師あり学習・教師なし学習、モデルの性能評価
ステップ5：機械学習 応用編（テキスト・画像）
- 自然言語処理、画像解析の基礎と社会適用演習
ステップ6：AI・データサイエンスの応用技術
- レコメンド、数理最適化などの実務的活用法
ステップ7：AI・データサイエンスを実務で活用する
- カスタマージャーニー設計、KPI分析、総合演習
単なるデータ分析に留まらず、AIアルゴリズムや分析モデルの理論的背景と適用領域を理解し、自ら設計・評価・選択ができる基礎力を養う構成となっています。
講座修了時には、AIを活用した業務改善提案の立案から、適切な技術選定とKPI設計、モデルの構築・評価等に関するスキルを習得することが期待されます。
統計・データサイエンスの経験がない方でも理解できる構成となっており、学習を通じて実務でのAI・データ活用を独力で進められるレベルまで導きます。
文系・初心者でも安心して受講できます。
【プログラム構成】
ステップ1：AI・データサイエンス超入門
- プロジェクトの全体像、主要技術、AI活用の基礎理解
ステップ2：データアナリティクス入門
- SQLによるデータ抽出、要約統計量、データ可視化
ステップ3：統計解析 超入門
- 統計学基礎、仮説検定、回帰分析などの基本概念
ステップ4：機械学習 基礎編
- 教師あり学習・教師なし学習、モデルの性能評価
ステップ5：機械学習 応用編（テキスト・画像）
- 自然言語処理、画像解析の基礎と社会適用演習
ステップ6：AI・データサイエンスの応用技術
- レコメンド、数理最適化などの実務的活用法
ステップ7：AI・データサイエンスを実務で活用する
- カスタマージャーニー設計、KPI分析、総合演習
単なるデータ分析に留まらず、AIアルゴリズムや分析モデルの理論的背景と適用領域を理解し、自ら設計・評価・選択ができる基礎力を養う構成となっています。
講座修了時には、AIを活用した業務改善提案の立案から、適切な技術選定とKPI設計、モデルの構築・評価等に関するスキルを習得することが期待されます。
統計・データサイエンスの経験がない方でも理解できる構成となっており、学習を通じて実務でのAI・データ活用を独力で進められるレベルまで導きます。
文系・初心者でも安心して受講できます。
| 受講料 | 有料 |
|---|---|
| 標準学習時間 | 12時間 |
| 修了証発行 | あり |
| 受講形態 | 完全オンライン制 |
| 団体申込み |
あり |
| 法人請求 |
あり |
受講対象者
以下のような悩みがある人
・これからAI・データの活用を推進したいが、いきなり数学やプログラミング言語の学習はハードルが高そうと思っている
・AI のニュースはよく耳にしているが、自社のビジネスや業務でどうAI を活用すれば良いかが分からない
・自社にデータは蓄積されていて、一定数データ分析に従事している社員もいるが、全社的なデータ活用やAI による高度化までできていない
学習できるデジタルスキル・知識
本講座では、AI・データサイエンスの基礎から応用までを体系的に学びます。SQLによるデータ抽出、統計的手法による分析、機械学習（分類・回帰・クラスタリング）、自然言語処理・画像解析、レコメンドや最適化など、実務で使える幅広い技術を習得できます。さらに、KPI設計や業務への適用を通じて、AI活用の全体像を理解し、ビジネス改善に繋げるための思考力とスキルを身につけます。
必要となる前提知識
本講座は、文系・初心者を含む幅広い社会人層を対象としており、受講に際して高度な数学やプログラミングの事前知識は必要ありません。最低限のPC操作（Web閲覧、入力作業等）ができれば十分です。
