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• ユーザーインターフェース設計基礎

  使いやすいユーザーインターフェース（UI）を設計するために必要不可欠な、人間工学、認知心理学、心理学、色彩学の基礎理論をもとに、ユーザーインターフェース設計の原則を修得します。　　演習をとおして、ユーザー視点の設計を重視した、人間中心設計の考え方を修得します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．ユーザーインターフェース設計の概要　　　・ユーザーインターフェースとは　　　・ユーザビリティとアクセシビリティ　　　・人間中心設計とは　　2．ユーザーインターフェースの設計プロセス　　　・ユーザーの明確化　　　・画面の分類と遷移　　　・標準テンプレート画面の作成　　　・個別画面の作成　　　・評価　　3．演習　　　・画面レイアウトのレビュー　　4．人の特性と情報の視覚化　　　・認知と記憶の特性　　　・色彩　　5．デザインパターン　　　・画面レイアウト　　　・ナビゲーション　　　・コントロール部品　　　・基本入力操作　　　・フィードバック　　　・ダイアログボックス　　　・メッセージ　　6．総合演習　　　・ユーザー分析　　　・標準化　　　・画面レイアウト作成　　　・評価

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  • 講座レベル3
  • ITスキル標準（ITSS）
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• システム開発のための内部設計

  システム開発における内部設計フェーズについて、代表的なアーキテクチャやコンポ―ネント設計、バッチ実装設計などに必要な知識とスキルのうち、特に機能設計を中心にケーススタディを通じて修得します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．システム開発と内部設計　　　・システム開発　　　・内部設計の目的と概要　　　・内部設計の実装ポイント　　2．アーキテクチャの適用　　　・アーキテクチャ　　　・UMLの基本書式　　3．コンポーネントの抽出　　　・コンポーネントの抽出　　　・コンポーネントインタフェース設計　　4．演習１　コンポーネント抽出　　5．コンポーネント設計　　　・構造と振る舞いの設計　　　・コンポーネントの詳細化　　6．演習２　コンポーネント設計　　7．バッチ実装設計　　　・出力編集仕様設計　　　・バッチの詳細化　　8．標準化　　　・共通部品実装設計　　9．演習３　バッチ実装設計

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  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）

  

• ビッグデータの分析と活用～統計解析手法によるデータ分析入門～

  平均や分散、標準偏差などを使用した基本的なデータ分析手法や、多次元分析、相関分析、回帰分析などの統計学的な手法を用いて、データから新しい知見を導き出す方法を、2日間かけて修得します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．データ分析の概要　　2．基本的なデータ分析　　　　基本統計量、データの可視化　　3．多次元分析　　　　ドリリング、スライス＆ダイス　　4．相関分析　　　　相関係数、相関比、連関係数　　5．回帰分析　　　　単回帰分析、重回帰分析（参考）　　6．推定　　　　平均の推定、比率の推定　　7．検定　　　　平均の検定、比率の検定、分散の検定　　8．分散分析　　　　一元配置の分散分析

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  • 講座レベル2
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• データ分析のためのPython基礎2-データ分析編-

  プログラミング言語「Python」を使用した、データ分析の基礎的な手法を、統計学の基本的な知識と共に、実機を使いながら修得します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．Pythonとは　　　・Pythonとは　　　・Jupyter　Notebookの利用　　　・データ分析用拡張パッケージ　　2．pandasの基礎　　　・pandasとは　　　・pandas上でのデータの取り扱い　　　・データの選択、操作　　　・データの結合、削除　　　・欠損値の取り扱い　　3．データ分析の基本　　　・代表値　　　・pandasによる統計分析　　　・代表値を見るときのポイント　　4．データの可視化　　　・データの可視化　　　・棒グラフ　　　・円グラフ　　　・折れ線グラフ　　　・ヒストグラム　　　・散布図　　5．相関分析　　　・相関分析とは　　　・データの準備　　　・相関係数の算出　　6．回帰分析　　　・回帰分析とは　　　・データの準備　　　・回帰分析の実施　　7．クラスター分析　　　・クラスター分析とは　　　・クラスター分析の実施（階層的クラスター分析、非階層的クラスター分析）

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  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）

  

• 企画・提案・要件定義を成功に導くためのUX(User Experience）基礎

  企業・団体の価値向上を実現するとともに、ユーザーの快適な情報システム活用を実現するための手法であるユーザーエクスペリエンス（User Experience：UX）の目的と内容を、NECで培ってきたノウハウと事例を交え、講義と演習を通して修得します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．UXの概要　　　・UX手法　　2．目標設定　　　・顧客の目標の明確化　　　・対象ユーザーの洗い出し　　　・ユーザー候補の洗い出し演習　　3．課題発見　　　・ユーザー像の具体化　　3．課題発見　　　・ペルソナ作成演習　　　・ユーザーニーズの洗い出し　　　・カスタマージャーニーマップ作成演習　　4．アイデア創出　　　・解決案の発想　　　・解決案の選定・統合　　　・コンセプトの作成　　　・課題解決のための施策案検討演習　　5．施策具体化　　　・IT化の検討　　　・利用イメージの具体化・評価

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  • 講座レベル2
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• ビッグデータの分析と活用～データマイニング基礎編～

  データマイニングを用いたデータ分析の概要を学習します。　　基礎的なデータマイニングの手法である「アソシエーション分析」「クラスター分析」「クラス分類」「回帰分析」「テキストマイニング」を紹介し、R言語でそれらの分析を実施します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．ビッグデータの分析と活用の概要　　　・ビッグデータとは　　　・ビッグデータ活用の背景　　　・データ分析・活用ツールの種類　　　・データマイニングのプロセス　　　・システム構成概要　　　・R言語概要　　　・R基本操作　　2．データマイニングによる分析概要　　　・データ分析手法概要　　　・アソシエーション分析　　　・クラスター分析　　　・クラス分類　　　・回帰分析　　　・テキストマイニング　　3．実習　　　・実習

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  • 講座レベル2
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• データ構造とアルゴリズム（eトレーニング A）

  本コースは、マイクロラーニングに対応しています。　　ソフトウェアを開発する際に必要となるデータ構造とアルゴリズムについて学習します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．データ構造と計算量　　　・データ構造とは　　　・計算量のオーダーとは　　　・多項式オーダーと指数関数オーダー　―オーダーを比較する―　　2．基本的なデータ構造　　　・配列構造　　　・リスト構造の概要　　　・リスト構造でのノードの追加・削除　　　・配列と比較したリスト構造の特徴　　　・単方向リストと双方向リスト　　　・線形リストと循環リスト　　　・木構造の概要　　　・二分木（Binary Tree）構造　　　・二分木データの探索・追加　　　・二分木リーフノードの削除　　　・二分木ルートノードの削除　　　・B木（Balanced Tree）構造　　　・B木データの探索・追加　　　・スタック構造とキュー構造　　　・マップ構造の概要　　　・ツリーマップ　　　・ハッシュマップ　　　・ハッシュ値の衝突　　　・基本的なデータ構造　データ構造の比較　　3．探索・ソートのアルゴリズム　　　・探索アルゴリズムの概要　　　・逐次探索（

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  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）

  

• AIビジネス活用～基礎～

  AI・アナリティクスを実施するスキルには、「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」が必要だと言われておりますが、本研修では「ビジネス力」に着目します。　　AIを活用したビジネスの企画立案の進め方や実現性の判断ポイント、プロジェクトを実施する際の心構えについて学んでいきます。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．はじめに　　　・AI概要の説明　　　・データサイエンスのスキル　　2．AI・アナリティクス・プロジェクトの企画　　　・データ・バリューチェーン　(DIVA)　　　・課題の定義と評価指標　(KPI)　　　・データ理解と外部データ　　3．【クイズ】AI・アナリティクス・プロジェクトの企画　　　・分析手法とデータのクイズ　　4．AI・アナリティクスの実現性判断と導入・活用に向けて　　　・仮説検証の意義と種類　　　・実現性判断のポイント　　5．AI・アナリティクス・プロジェクトを実施する際の心構え　　　・ビジネスマインド　　　・データ倫理・コンプライアンスなど

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  • 講座レベル2
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• AIシステム実装 ～基礎～

  「教師あり学習による将来予測」を題材として、AIをシステムに実装する上で必要なデータ分析、開発の進め方および標準的な機能構成に関する基礎知識を学んでいきます。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．ＡI・アナリティクスの基礎知識　　　・人工知能　　　・データ分析　　2．人工知能システム開発プロジェクトの進め方　　　・人工知能システムの開発プロセス　　　・人工知能システム導入におけるインプット　　　・人工知能システム特有の要件定義のインプット情報　　3．人工知能システム開発のポイント　　　・概論　　　・データ加工機能　　　・学習機能　　　・モデル管理機能　　　・予測機能　　　・モニタリング機能　　　・実行管理機能

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  • 講座レベル2
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• データ分析のためのPython基礎1-プログラミング編-

  プログラミング言語「Python」の文法を、実機を使いながら学習します。言語の基本文法、リストや辞書などのデータ構造、標準ライブラリおよびオブジェクト指向プログラミングの基礎を修得します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．Pythonとは　　　・Pythonとは　　　・開発・実行環境　　　・Pythonプログラムの実行方法　　2．変数と関数　　　・プログラムの基本構造　　　・変数の定義　　　・関数　　　・数値の操作　　　・文字列の操作　　　・エスケープシーケンス　　3．制御構文　　　・演算子　　　・分岐 (if)　　　・繰り返し (for)　　　・繰り返し (while)　　　・繰り返しの中止・中断　　4．データ構造　　　・Python のデータ構造　　　・リスト　　　・タプル　　　・辞書　　　・集合　　　・内包表記　　5．関数・モジュール・パッケージ　　　・関数の定義　　　・モジュールの定義　　　・パッケージの定義　　　・標準ライブラリの利用　　　・データの入出力　　　・例外処理　　6．オブジェクト指向プログラミング　　　・オブジェクト指向プログラミングとは　　　・クラスの

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  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）

  

• 事例から学ぶDX時代のビジネス価値提案

  DXの本質を事例から理解します。お客様との共創を通して、ビジネス価値を検討し、顧客価値のある新しいビジネスモデルを構想し、提案までのプロセスを演習します。プロセスを理解することに加えて、ヒアリングや合意形成を得るためのファシリテーションを含めてDXプロジェクト運営に必要なスキルを学びます。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．デジタルトランスフォーメーション(DX)時代の価値を考える　　　・事例からビジネスモデルを考える（事例紹介）　　　・顧客視点からビジネス上の価値を考える　　2．ステークホルダと価値の分析　　　　　カスタマージャーニーマップ（CJM）作成　　　・顧客(ペルソナ)の経験するストーリーを考える（いまどきの「要件定義」）　　　・実際の新規事業プロジェクトでのCJMの使い方　　　3．超上流工程の考え方(案件・プロジェクト企画）　　　・ポートフォリオ・プログラム・プロジェクト　　　・デザイン思考的発想～未知へのチャレンジプロジェクト～　　　・IT組織としての方向性組織　　　・データからの価値創出　　4．ビジネスモデルの見える化　　　・ビジネスモデルの分析　　　・複数テー

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  • 講座レベル2
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• Tableau Desktop入門

  セルフサービスBIツール「Tableau Desktop」の基礎知識を修得します。　　プログラミングやデータベースの知識を必要とせず、ほぼマウス操作のみでデータからグラフを作成、見える化する方法を学んでいきます。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．Tableauとは　　　・Tableauの基礎　　2．データへの接続　　　・データへの接続方法　　3．ビューの作成（基本）　　　・基本的なビューの作成方法　　4．ダッシュボードの作成（基本）　　　・基本的なダッシュボードの作成方法　　5．ビューの作成（応用）　　　・応用的なビューの作成方法　　6．ダッシュボードの作成（応用）　　　・応用的なダッシュボードの作成方法　　7．ワークブックの保存、エクスポート方法　　　・ワークブックの保存とエクスポートの方法

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• インターネットセキュリティ技術（実習編）

  インターネット上の様々な脅威について学習し、組織において必要となるセキュリティ対策技術（標的型攻撃対策、暗号技術、サーバセキュリティなど）について、実習を通して、その用語や仕組み、また必要性について修得します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．情報セキュリティ概要　　　・情報セキュリティの定義　　　・サイバーセキュリティ　　2．攻撃手法　　　・不正侵入　　　・事前調査　　　・実習 事前調査　　　・権限取得　　　・実習 権限取得　　　・不正実行　　　・事後処理　　　・マルウェア　　　・実習 マルウェア感染による遠隔操作　　　・DoS攻撃　　　・実習 DoS攻撃　　　・標的型攻撃　　3．セキュリティ対策　　　・ファイアウォール　　　・IDS/IPS　　　・脆弱性対策　　　・DoS攻撃への対策　　　・マルウェア対策　　　・ログ管理/監視　　　・多層防御　　　・セキュリティ分野でのAI活用（参考）　　4．暗号技術　　　・暗号の基礎知識　　　・ハッシュ関数　　　・実習 ファイル改ざん検知　　　・ディジタル署名　　　・認証局と公開鍵証明書　　　・TLS　　　・実習 TLSサーバ構築　　　

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  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）

  

• DXマインド・スタンス 　～すべてのビジネスパーソンのためのDXの心得～

  ワークショップを通して、DXの取り組みにより新たな価値を生み出すために必要な姿勢を理解します。組織・企業の経営層やDX推進・人材を担当する部門においては、自社にとって特に必要なマインド・スタンスや、その浸透の仕掛けについて検討し、自社のDX化を牽引するマインドを整えます。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．DX時代のマインド・スタンスとは　　　・そもそもDXとは　　　・DXとIT化の違い　　　・DXで一変する私たちの暮らしと働き方　　　・DXで求められる働き方と意識の変化　　　・DXリテラシーにおけるマインド・スタンス　　2．DXのマインド・スタンスを知る（事例と行動例）　　　・顧客・ユーザーへの共感　　　・常識にとらわれない発想　　　・反復的なアプローチ　　　・変化への適応　　　・コラボレーション　　　・柔軟な意思決定　　　・事実に基づく判断　　3．DXマインド・スタンスを自分事化する　　　・DXのマインド・スタンスを業務に紐づける　　　・個人/組織のマインドスタンスに落とし込む

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• DXリテラシー概説（eトレーニング A）

  本コースは、マイクロラーニングに対応しています。　　DXを実現する時には、様々なICT技術を用いて実現します。　　DXを実現するための技術にはどのようなものがあるのかをわかりやすく紹介します。　　DXとは何か、DXの必要性、どう取り組むかやDXを支えるテクノロジーの知識は、DXに関わる全社員に必要です。本コースはこれらについて習得することができます。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．DXについて　　2．DXの実現フェーズ　　3．DXシステムの実現方法　　4．DXを支えるテクノロジー　　5．DX事例

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• クラウド入門

  インターネットビジネスにおいて今もっとも注目され、その活用がビジネスの成否を左右するとも言われているクラウドについて、利用者や提供者の区別なく、知っておくべき用語や要素技術の概要を学習します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．クラウドとは　　　・クラウドとは　　　・基本特性　　　・クラウドの効果　　　・クラウドが影響を与える組織　　　・クラウドコンピューティングの構成要素　　2．クラウドコンピューティングレイヤーとは　　　・クラウドコンピューティングレイヤーとは　　　・SaaS　　　・SaaS とASP　　　・PaaS　　　・IaaS　　3．クラウドサービスの利用形態　　　・クラウドの利用　　　・データセンター　　　・クラウドの配置モデル　　　・パブリッククラウド　　　・プライベートクラウド　　　・ハイブリッドクラウド　　　・コミュニティクラウド　　4．クラウドの仕組み　　　・分散処理技術　　　・仮想化技術　　　・シングルインスタンス　　　・マルチテナント　　　・クラウドのデータベース　　　・ガイドラインの活用

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  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）

  

• Javaプログラミング入門

  Javaによるプログラムを開発するために必須となる、基本的文法など（Javaの開発手順、データ型、変数、配列、型変換、制御構文（分岐・繰り返し）、メソッド）を、プログラミング実習を通して修得します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．プログラムとは　　　・プログラムとは　　　・Javaの特徴　　　・環境構築　　　・Javaプログラムの開発手順　　2．Javaの基本文法　　　・Javaプログラムの基本構造　　　・変数とデータ型　　　・算術演算と型変換　　　・配列の利用　　　・コマンドライン引数　　3．制御構文　　　・制御構文と条件式　　　・分岐処理　　　・繰り返し処理　　4．メソッド　　　・メソッドの概要　　　・メソッドの定義と利用

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  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）

  

• DXリテラシー概説

  DXの必要性、DXを進めていくための考え方、DXを実現するための基本的な流れや必要となる代表的なICT技術についてわかりやすく紹介します。DX事例の紹介に加え、体験演習も行い、理解を深めます。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．DXについて　　　・DXの定義　　　・DXが注目される理由　　　・DXにて得られるもの　　2．DXの実現フェーズ　　　・DXのフェーズ　　3．DXシステムの実現方法　　　・DXの基本的な進め方　　　・DXプロジェクトの流れ　　4．DXを支えるテクノロジー　　　・DXにて注目されるテクノロジー　　　・各テクノロジーの概要(クラウド、ビッグデータ、ネットワーク、サイバーセキュリティ)　　　・各テクノロジーの概要(生体認証、IoT、AI、VR/AR)　　5．DX事例　　　・事例紹介　　6．DX体験演習　　　・演習：DX体験　　　・演習：DXアイデア検討

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• DXマインド・スタンス 　～すべてのビジネスパーソンのためのDXの心得～（eトレーニング）

  DXの取り組みにより新たな価値を生み出すために必要な姿勢を理解します。組織・企業の経営層やDX推進・人材を担当する部門においては、自社にとって特に必要なマインド・スタンスや、その浸透の仕掛けについて検討し、自社のDX化を牽引するマインドを整えます。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．DX時代のマインド・スタンスとは　　　・そもそもDXとは　　　・DXとIT化の違い　　　・DXで一変する私たちの暮らしと働き方　　　・DXで求められる働き方と意識の変化　　　・DXリテラシーにおけるマインド・スタンス　　2．DXのマインド・スタンスを知る（事例と行動例）　　　・顧客・ユーザーへの共感　　　・常識にとらわれない発想　　　・反復的なアプローチ　　　・変化への適応　　　・コラボレーション　　　・柔軟な意思決定　　　・事実に基づく判断　　3．DXマインド・スタンスを自分事化する　　　・DXのマインド・スタンスを業務に紐づける　　　・個人/組織のマインドスタンスに落とし込む

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• 明日から実践できるアジャイル開発の基礎

  代表的なアジャイル開発手法のスクラムをベースに、アジャイル開発の基本概念とメリットについて学習します。ウォーターフォールをはじめとした従来の開発手法との違いを学習します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．なぜアジャイルなのか　　2．アジャイル・スクラム概要　　3．ワークショップ：自己組織化　　4．プロダクトの価値を追求する（動くソフトウェア）　　5．ワークショップ：プロダクトの価値追求　　6．イテレーション開発　　7．ワークショップ：イテレーション開発　　8．正しい見積りは存在するか？（アジャイルの見積と計画づくり）　　9．ワークショップ：アジャイルの見積と計画　　10．チームの成長（振り返り）　　11．ワークショップ：振り返り

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  • 講座レベル2
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

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