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• データエンジニアリング入門コース

  データエンジニアリングの基本的な知識を演習を通じて学ぶコースです。　　データベースの基本操作をわかりやすく学ぶことが出来ます。　　　　【スケジュール】　　09:30~12:00　　▪イントロダクション　　 　 ・データエンジニアリングとは　　 　 ・クラウドとは　　▪データの取り扱い方　　 　・データの種類　　 　・データベースの種類　　 　・DB とは　　 　 ・OLTP と OLAP　　 　 ・非リレーショナルデータベース　　 　 ・リレーショナルデータベースと NoSQL の違い　　　　13:00~15:00　　　▪データマネジメントについての理解　　　・データマネジメントとは　　　・データマネジメントの重要性　　　・データマネジメントの定義　　　　15:00~17:30　　　▪DAMA ホイール図　　　・DAMA ホイール図 11 領域　　▪データマネジメントの 3 階層　　　・戦略層、実行層、組織層　　▪演習：組織的なデータマネジメントへの取り組み方

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  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）

  

• RPA・業務自動化実践コース

  Microsoft Power Automate Desktop を用いての単純作業を自動化するための基礎を学びます。　　プログラミングは最小限に抑えた内容でどなたでも安心して学ぶことができます。　　　　【スケジュール】　　▪RPA (Robotic Process Automation) の基礎　　 ・RPA とは　　 ・RPA の活用事例　　 ・AI と RPA の違い　　 ・Power Automate Desktop とは　　▪Power Automate Desktop の基礎　　 ・基本操作 1 : トリガーとアクション　　 ・基本操作 2 : 変数の操作　　 ・基本操作 3 : フローの作成と保存　　▪業務自動化入門　　 ・Web ページヘのアクセスとテキスト入力　　 ・Web ページのデータ取得から Excel への転記　　▪API の基礎　　 ・API とは　　 ・Microsoft Teams API の概要　　 ・業務自動化実践　　 ・Microsoft Teams の投稿に応じた返答の送信　　 ・自身の業務効率化の考案　　　　法人・団

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• 時系列解析特化コース

  時系列データの扱い方、統計モデル・機械学習モデルを用いた予測について学ぶコースです。　　　　【スケジュール】　　1日目　　▪ 時系列データの扱い方　　　・時系列データの構造　　　・自己相関、周期性、トレンド、外因性、ノイズ　　　・定常性と非定常性　　▪ 前処理、特徴量エンジニアリング　　　・ワイドフォーマット、ロングフォーマット　　　・カレンダー特徴量、ラグ特徴量、ローリング特徴量、　　　　エキスパディング特徴量、リード特徴量　　▪ 統計モデル（自己回帰型モデル）の適用　　　・自己回帰モデル、移動平均モデル、自己回帰移動平均モデル、　　　　自己回帰和分移動平均モデル(ARIMA)、　　　　季節変動自己回帰和分移動平均モデル(SARIMA)　　　・Box-Jenkins 法　　　　2日目　　▪機械学習モデルの適用　　　・ニューラルネットワーク　　　・再起型ニューラルネットワーク　　　　・RNN、LSTM　　　・畳み込みニューラルネットワーク　　　　・Squeeze ネットワーク、Dilated CNN　　▪その他　　　・Prophet による時系列解析　　　　法人・団体のみが対象となるカ

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  • 講座レベル2
  • ITSS+

  

• 異常検知特化コース

  テーブルデータ・画像データに対する異常検知の実装方法を学ぶコースです。　　　　【スケジュール】　　▪異常検知とは　　 ・異常の種類　　 ・手法（外れ値検知、変化点検知、異常部位検知）　　▪異常検知基礎　　 ・3 σ法　　 ・ハンペル判別法　　 ・ホテリング T^2 法　　▪テーブルデータに対する異常検知　　 ・k 近傍法　　 ・OneClassSVM　　▪画像データに対する異常検知　　 ・画像生成モデルとは　　 ・画像生成モデルの異常検知への応用　　　　　　法人・団体のみが対象となるカスタマイズ研修のため、本コースの料金や詳細につきましては講座 URL のお問い合わせよりお気軽にご連絡ください。　　【研修費用テーブル】5~10名：¥500,000 / 11~15名：¥600,000 / 16~20名：¥700,000 / 21名~ 別途お見積り　　　※1開催あたりの価格であり、表示金額は税抜です。研修内容・人数・費用は企業様ごとに調整可能です。　　　　修了証の発行を希望される方は、受講終了後お申し出ください。

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  • 講座レベル2
  • ITSS+

  

• SaaS担当者のためのセキュリティコース

  本研修は、クラウドサービスを利用する際に必要となる情報セキュリティの基礎知識と、　　クラウドサービスにおけるリスク分析手法を学びます。　　また利用者側である自社のリスク分析や、フェーズ別の評価方法についても学びます。　　　　【スケジュール】　　▪イントロダクション　　　・クラウドサービス利⽤のための情報セキュリティの必要性　　　・セキュリティ要求事項を確⽴するために　　▪情報セキュリティの基礎知識　　　・機密性・完全性・可⽤性について　　　・脆弱性の原因　　　・サイバー攻撃⼿法とその対策　　▪情報セキュリティ管理　　　・情報資産とリスクマネジメント　　　・クラウドサービスにおけるリスク分析⼿法　　▪サービスのリスク分析　　　・事業者の評価　　　・契約内容の評価　　　・利⽤階層ごとのリスクと対策　　▪⾃社のリスク分析　　　・情報分類　　　・体制　　　・インシデントと対応　　▪フェーズ別の評価　　　・計画　　　・導⼊　　　・運⽤　　　　法人・団体のみが対象となるカスタマイズ研修のため、本コースの料金や詳細につきましては講座 URL のお問い合わせよりお気軽にご連絡ください。　　【研修費用テ

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  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）

  

• デジタルマーケティング実践コース

  マーケティングの正しい理論や考え方を演習形式で学ぶコースです。　　デジタルツールを用いた分析方法とビジネスでの活用方法をワークショップ形式で学びます。　　　　【スケジュール】　　1 日目　　　▪マーケティング戦略概論　　　・内部・外部環境分析　　　・STP（セグメント・ターゲティング・ポジショニング）　　　・4P（Product, Price, Place, Promotion）　　▪マーケティングファネル分析　　　・ファネル分析とは　　　・ユーザー⼼理とカスタマージャーニー　　　・ファネル別 施策の洗い出し　　　・⾃社 現状把握ワークショップ　　　・課題抽出・施策の優先順位付けワークショップ　　▪バリュープロポジション　　　・バリュープロポジションとは（⾃社・競合・顧客）　　　・⾃社のバリュープロポジションを考えよう　　　・訴求軸の整理・キャッチコピー作成　　　　2 日目　　　▪MA, SFA, CRM　　　・MA, SFA, CRM とは　　　・MA の役割とユースケース　　　・ユーザーナーチャリング施策を考える　　　・スコアリングと⾃動化　　▪分析ツールの活⽤ (Google A

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  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）

  

• ノーコード AI モデル構築コース

  ノーコードでテーブルデータに対して、様々な種類の AI モデルの実践方法を学ぶコースです。　　ビジネス層であっても簡単な PoC を実行することが可能となり、円滑にプロジェクトを進めることができます。　　　　【スケジュール】　　▪AI 開発の全体像　　 ・AI・機械学習の基礎　　 ・AI 開発の流れ　　▪GUI ベースでの機械学習モデル開発①　　 ・回帰モデルの実装　　 ・結果の解釈　　 ・精度向上のためのアプローチ　　▪GUI ベースでの機械学習モデル開発②　　 ・データの追加　　 ・機械学習実装のポイント　　▪演習①　　 ・回帰モデルの演習　　▪GUI ベースでの機械学習モデル開発 ③　　 ・分類モデルの実装　　 ・結果の解釈　　 ・精度向上のためのアプローチ　　▪演習②　　 ・分類モデルの演習　　▪GUI ベースでの機械学習モデル開発④　　 ・クラスタリングの解説　　 ・クラスタリングの実装　　 ・クラスタリング結果の解釈　　▪演習③　　 ・クラスタリングの演習　　　　法人・団体のみが対象となるカスタマイズ研修のため、本コースの料金や詳細につきまし

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  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）

  

• データベース設計コース

  取得するデータに応じて、複数のアプローチを用いてデータベースの設計方法を理解するためのコースです。　　データ分析の設計段階に必要な知識を得ることが出来ます。　　　　【スケジュール】　　▪イントロダクション　　 ・イントロダクション　　▪ER 図　　 ・ER 図概要　　 ・エンティティやアトリビュート　　 ・リレーションシップ　　 ・アプローチの種類　　▪トップダウンアプローチ　　 ・流れの確認　　 ・ER 図の作成　　 ・主キーの決定　　 ・正規化　　▪ボトムアップアプローチ　　 ・流れの確認　　 ・アトリビュートの決定　　 ・テーブルの構成　　 ・ER 図の作成　　▪演習　　 ・トップダウンアプローチを用いた演習　　 ・ボトムダウンアプローチを用いた演習　　 ・実践演習　　　　法人・団体のみが対象となるカスタマイズ研修のため、本コースの料金や詳細につきましては　　講座 URL のお問い合わせよりお気軽にご連絡ください。　　【研修費用テーブル】5~10名：¥500,000 / 11~15名：¥600,000 / 16~20名：¥700,000 / 21名

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  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）

  

• UiPath Studio ハンズオンコース

  世界中で利用されている RPA ツールの 1 つである UiPath Studio の基礎から応用まで幅広く操作方法を学ぶ講座。操作方法を習得する中で、実業務を意識したケースとして、Excel の操作方法やブラウザの操作方法、メールの自動送信などを取り扱っている。また中長期的な活用を踏まえ、エラーハンドリングやワークフロー設計のポイントまで網羅。　　　　【スケジュール】　　・UiPath Studioの基本操作　　　・インストール　　　・画面構成の確認　　　・設定画面の確認　　　・モダンデザインとクラシックデザイン　　・ワークフローの作り方　　　・アクティビティ配置による実装　　　・レコーディングによる実装　　　・変数とデータ型　　　・条件分岐・反復処理　　　・フローチャート　　・他アプリとの連携　　　・Excel ファイルの操作　　・DataTable の操作　　　・ファイルや範囲を変数で指定する方法　　　・ブラウザの自動操作　　　・スクレイピング　　　・オブジェクトリポジトリ　　　・演習　　・ワークフローの公開　　　・ワークフローの呼び出し　　　・引数の実装　　　・Outlook

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• G 検定対策テスト

  JDLA 提供 G 検定合格のための事前確認テストです。G 検定の出題範囲を幅広く網羅した 100 以上の問題を通して、理解度の確認や学習にご活用頂けます。G 検定合格を目指す方、AI に対する理解度を確認したい方にオススメのコースです。　　　　【スケジュール】　　▪AI とは　　 ・AI の定義　　 ・AI の歴史　　 ・AI の動向（探索・推論）　　 ・AI の動向（知識表現）　　 ・機械学習・深層学習　　 ・AI の問題点　　▪基礎数学　　 ・数理統計　　▪機械学習の手法　　 ・教師あり学習　　 ・教師なし学習　　 ・強化学習　　 ・モデルの評価　　▪ディープラーニングの概要　　 ・ニューラルネットワークとディープラーニング　　 ・ディープラーニングのアプローチ　　 ・開発環境とデータ　　 ・活性化関数　　 ・学習の最適化　　 ・さらなるテクニック　　▪ディープラーニングの手法　　 ・CNN　　 ・生成モデル　　 ・画像処理の応用タスク　　 ・自然言語処理　　 ・音声処理　　 ・深層強化学習　　▪ディープラーニングの周辺知識　　 ・

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

  

• ユーザー調査実践コース

  システムの UI/UX 改善のための調査方法から実践を学ぶコースです。　　ワークショップを活用しながら、実際に現場で使える力を身につけていきます。　　　　【スケジュール】　　▪ユーザー調査とイントロダクション　　　・ユーザー調査とインタビュー　　▪インタビューのフレームワーク　　　・項⽬の整理　　　・ラポール形成のテクニック　　　・フレームワークの実践ミニワーク　　▪インタビューの準備　　　・参加者のリクルーティング⽅法　　　・フィールドガイドの作成　　　・インタビューの注意事項　　　・中間ワーク　　▪インタビューのテクニック　　　・現場での振る舞い　　　・円滑に進めるテクニック　　　・多くの質問を引き出すテクニック　　　・質問を引き出すためのミニワーク　　▪インタビューの記録　　　・インタビューの記録⽅法　　　・インタビュー後の整理　　　・インタビュー記録ミニワーク　　▪インタビューデータの分析　　　・分析⼿法の紹介　　　・インタビュー考察ミニワーク　　▪最終ワークショップ　　　　法人・団体のみが対象となるカスタマイズ研修のため、本コースの料金や詳細につきましては　　講座 URL の

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  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）

  

• DX プロジェクトマネジメント実践コース

  DX プロジェクトを先導していく方に向けた研修です。　　DX の特徴を理解した上で、事例を交えながら DX プロジェクトの計画策定から実行管理を習得します。　　　　【スケジュール】　　1日目　計画策定パート　　▪プロジェクトマネジメントとは何か　　・ 身の回りのプロジェクトマネジメントに触れる（個人）　　・ プロジェクトマネジメントの全体像を把握し、 DX との関係性を理解する　　▪ステークホルダーマネジメント　　・ 重要なステークホルダーを特定する（個人）　　・ 多様なステークホルダーの視点を理解する（グループ）　　・ 他社と提携して業務を推進する　　▪リスクマネジメント　　・ 様々なリスクを洗い出す（個人）　　・ リスクを評価して対応策を立案する（グループ）　　・ DX に特有のリスクを押さえる　　▪スコープマネジメント　　・他のプロジェクトとの関係性を把握する　　・計画策定段階におけるスコープを定める　　・スコープの拡大に備える（個人）　　▪スケジュールマネジメント　　・ガントチャートを作成する　　・進捗管理の方法を設定する（グループ）　　　　2日目　実行管理パート　　▪リスクマ

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  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）

  

• SQL 入門コース

  SQL に関する演習を通じてデータベースの取り扱いを定着させるコースです。　　単なる SQL 操作に加え、データベースと BI ツールの連携もわかりやすく学ぶことが出来ます。　　　　【スケジュール】　　9:30 - 10:30　　　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　　・データ解析に必要な基礎知識　　　　10:30 - 12:00　　　SQL入門 1　　・データベースとは　　・SQL とは　　・テーブルとは　　・PostgresSQL の導入　　・PostgreSQL の基本操作　　・PostgreSQL によるデータ集計　　　　13:00 - 14:00　　　SQL 入門 2　　・条件関数　　・条件抽出　　　　14:00~15:30　　　SQL 入門 3　　・with 句/サブクエリ句/View 句　　・演習　　　　15:30 ~ 17:00　　　NoSQL 入門　　・NoSQL とは　　・NoSQL と SQL の違い/使い分け　　・MongoDB の導入　　・基本的な使い方　　　　17:00 - 17:30　　　アウトロダクション　

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  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）

  

• Power Automate Desktop ハンズオンコース

  Power Automate Desktop の基礎から応用まで幅広く操作方法を学ぶ講座。操作方法を習得する中で、実業務を意識したケースとして、メールの自動送信や OCR の実装などを取り扱っています。　　　　【スケジュール】　　・Power AutoMate Desktop の基本操作　　　・インストール　　　・画面構成　　　・フローの作成・実行方法　　　・トリガーとアクション　　　・変数とデータ型　　　・リストと配列　　・Power AutoMate Desktop の活用例　　　・メールの自動送信　　　・OCR によるテキスト抽出　　　・マウスの自動化　　　・ブラウザの自動操作　　　・スクレイピング　　・Power Automate の応用　　　・在庫確認フローの作成　　　・条件分岐・反復処理　　　・テキストの抽出・書き込み　　　・作成したフローの活用方法　　・Power Automate と Excel の活用　　　・Excel 自動化ケースの紹介　　　・Excel の基本操作　　　・Excel データの記入　　　・Excel と外部データの連携

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• IT・ソフトウェア基礎コース

  ITとデジタル、DX 人材になるための体系的な知識を習得を目指すコースです。コンピュータを操作する技術や Web 技術の基礎、ネットワーク、セキュリティに関する技術的な知識を理解する能力を身に付けます。　　【学習内容】　　▪ コンピュータとプログラム1　　▪ コンピュータとプログラム2　　▪ コンピュータとプログラム3　　▪ コンピュータとプログラム4　　▪ コンピュータとプログラム5　　▪ Web の基礎技術1　　▪ Web の基礎技術2　　▪ Web の基礎技術3　　▪ Web の基礎技術4　　▪ Web の基礎技術5　　▪ システム開発と情報セキュリティー1　　▪ システム開発と情報セキュリティー2　　▪ システム開発と情報セキュリティー3　　▪ システム開発と情報セキュリティー4　　▪ システム開発と情報セキュリティー5

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• データサイエンス実践コース（eラーニング）

  データ分析に必要な統計と数理の基礎から実践まで実データ演習を通して体系的に学ぶコースです。課題を特定し、仮説検証、分析結果の解釈やレポーティングを行い、ビジネスで活用できるデータサイエンスの基礎を習得します。　　【学習内容】　　▪ イントロダクション - データサイエンス　　・イントロダクション　　▪ データ分析1　　・課題への気付きとデータの取得・構造化　　・探索的データ分析　　▪ データ分析2　　・確証的データ分析　　・データ分析の実践　　▪ 多変量解析1　　・多変量解析の基礎 Ⅰ　　・多変量解析の実践 Ⅰ　　▪ 多変量解析2　　・多変量解析の基礎 Ⅱ　　・多変量解析の実践 Ⅱ　　▪ 多変量解析3　　・多変量解析の基礎 Ⅲ　　・多変量解析の実践 Ⅲ　　▪ 多変量解析4　　・多変量解析の実践 Ⅳ　　▪ 章末テスト　　・章末テスト

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  • 講座レベル3
  • 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

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

  

• ChatGPT 活用コース　ビジネス層向け

  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　　・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？　　・ ChatGPT を使った会話活用実践　　・自社データの活用にむけて　　・ディスカッションテーマに対する ChatGPT を活用実習

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• AI-900 資格試験対策コース

  AI-900 Azure AI 入門 はAIの基礎からAzureを使用したクラウド AI サービスまで幅広く学べる資格対策講座です。 AI の全体像とクラウドを用いた AI の活用方法を学びましょう。　　【学習内容】　　▪ イントロダクション　　・コース概要　　・テスト概要　　▪ AI入門　　・AIとは　　・機械学習のタスク　　▪ Microsoft と AI　　・MicrosoftとAI　　▪ Azure AI サービス　　・Azure AI サービス　　・Azure Machine Learning　　▪ Cognitive Services　　・視覚サービス　　・Cognitive Services の仕組み　　・音声サービス　　・言語サービス　　▪ 模擬テスト　　・テスト1　　・テスト2　　・テスト3　　・テスト4　　・テスト5　　▪ 資格取得に向けて　　・資格取得に向けて

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• データサイエンス入門コース

  プログラミングなしで、データ分析に必要な基礎知識を速習する入門コースです。データサイエンスの基礎から、データ分析プロジェクトの進め方まで体系的に学べる内容です。　　【学習内容】　　▪ データサイエンスとは　　・はじめに　　・データサイエンスが注目される背景　　・AI とデータサイエンス　　・AI と機械学習　　・生活の中でのデータサイエンス　　・ビジネスにおけるデータサイエンス　　▪ データの基礎とデータ分析の基礎　　・データの種類　　・データの保管　　・統計基礎　　・データの罠　　▪ データ分析の実践　　・データ活用のプロセス　　・STEP1 : 課題への気付き　　・STEP2 : データの収集・構造化　　・STEP3 : 探索的データ分析 データの集計と可視化　　・STEP3 : 探索的データ分析 データの相関　　・STEP4 : 統計分析 検定　　・STEP4 : 統計分析 多変量解析1　　・STEP4 : 統計分析 多変量解析2　　・STEP5 : 分析結果の解釈　　▪ データ活用の注意事項　　・データ活用の注意事項　　・データにまつわる法律　　・さいごに

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

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