デジタル実践講座

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• ゼロから始めるAI・データサイエンス基礎講座

  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

  株式会社ＰＥＲＶＡ

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

  

• AI・データサイエンス実践長期コース

  生成AIをビジネスに活用し、生産性向上や付加価値を創出するための思考法及び技術を学びます。　　どのように生成 AI を活用できるかを学んだ後に、データサイエンスの技術も網羅的に習得し、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。　　　　　　【研修の到達目標】　　生成 AI を使用しビジネス課題解決に対するソリューションを提案することができる　　Python を用いてデータ分析や機械学習・ディープラーニングの実装ができる　　自ら課題を設定し、自走することができる　　　　【学習内容】　　✔ 生成 AI の活用　　・文章生成・要約、データ分析　　・課題設定、オリジナル GPTs 作成　　✔ データ分析　　・データの可視化　　・相関分析、回帰分析、統計的仮説検定　　✔ 機械学習　　・データの前処理　　・分類・回帰モデルの構築　　✔ ディープラーニング　　・ニューラルネットワークの構造　　・画像分類　　・自然言語処理

  株式会社キカガク

  • 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）

  

• SNSプランナー講座 Google/YouTube広告専攻

  企画に至った背景　　SNSの投稿や広告を活用する企業が増え需要が伸びている分野でありながら、企業内ではSNSやマーケティングを専門的に学んだ人が少なく、手探りで行われているのが現状です。しかし手探りで行ってしまうと上手くいかない場合も多く、SNSの投稿も、広告も、日々運用するといった性質の業務分野であるため、マーケティングと各SNSの仕組み、分析の見方を体系的に学んだ方がスムーズにうまくいく傾向にあります。　　そこでオンラインでインストラクターが指導しながら行える実践環境【5万円分の広告を実際の本番環境で経験】とオンライン動画コンテンツを通して学ぶ機会を増やすべく本講座を開講しました。　　フェーズ1　SNS全体の基礎　　フェーズ2　SNS広告の基礎　　フェーズ3　SNS広告の実務　　フェーズ4　SNS運用の基礎　　フェーズ5　専攻コース・総括　　（本番環境で5万円分の広告を配信。計画、広告配信、分析、改善、実行を日数をかけて繰り返し行います）　　　　講師について　　ウェブマオンラインスクール（株式会社Threeqが運営）　　代表講師　　　＜YouTube＞国際大会アジアファイナリスト　

  株式会社Ｔｈｒｅｅｑ

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

  

• 生成 AI ビジネス実践コース

  生成AI をビジネスに活用し、生産性向上や付加価値を創出するための思考法及び技術を学びます。　　　　【到達目標】　　・生成 AI でできることとできないことを理解している状態　　・生成 AI の活用方法を身に着けている状態　　・実務での生成 AI の応用を検討できる、導入するために必要な知識を得ている状態　　　　【対象者】　　・IT 分野の知識はないが、生成 AI を使用してみたい方　　・実務で生成 AI サービスの導入を検討しているが、生成 AI や使い方がわからない方　　　　【コース内容】　　✔ 生成AI概論　　・生成AIとは　　・生成AIとビジネス　　・ビジネス活用事例　　・生成AIとセキュリティ　　　　✔ 生成AI実践　　・生成AIを使ってみよう　　・生成AIケーススタディ（文章生成と文章要約）　　・生成AIケーススタディ（Excelの関数）　　・生成AIケーススタディ（ノーコード分析）　　　　✔ 学びの先へ　　・生成AIのトレンド　　・【補足】データサイエンスセクション　　・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　　・確証的データ分析　　・データ分析の実践

  株式会社キカガク

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

  

• DFSS GB、プロセスデザインとDX推進リーダー育成講座

  【ビジネスアーキテクトとデザインフォーシックスシグマ・グリーンベルトの資格認定を同時に取得】　　　　・経産省、IPA情報処理推進機構が定義する「デジタルスキル標準」に基づく認定Reスキル講座です。　　・当講座は、DFSS手法をベースにDX推進リーダーとしてのスキルとノウハウを学びます。　　・ビジネスアーキテクト（＝DX推進リーダー）とDFSS GBの両方の資格認定を同時に取得できます。　　　１）課題解決と並行し新プロセスをデザインし、それを具現化するプロジェクト実⾏スキル（発展的プロセスデザイン）　　　２）データやデジタル技術を活⽤した新たなプロセスを関係者と協働し構築するスキル（DX推進）　　・講義は全てオンデマンドで、24時間、業務の隙間時間を活⽤できます。講座申込と受講開始は随時受け付けています。　　・ケーススタディーを用いた実践応用、受講中に5回のオンライン（グループ）コーチングを利用できます。講師と直接会話でき、Q&Aやアドバイスを受けられます。　　・受講費⽤は最⼤70%が給付⾦として⽀給されます（厚労省教育訓練⽀援制度適⽤、2025年4月1日現在）。　　・平均受講期間は４～

  ライズマネジメント株式会社

  • 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）

  

• Craft College AI・データサイエンスコース　スタンダードプラン

  「Craft College（クラフトカレッジ）」は、株式会社リベルクラフトが運営する、AI・データ活用人材を育成するスクールです。　　　　本講座は、完全自走でAI・データサイエンスを扱えるような人材を目標としている講座です。具体的には、下記のような職種への転職や自社での業務活用ができる人材となることを目標としています。　　　　・データ分析・解析を通じてビジネスでの課題抽出や施策提案を支援できる人材であるデータアナリスト　　・AIアルゴリズム開発やシステム開発に特化した人材であるAI・機械学習エンジニア　　・データアナリティクスやAI・機械学習エンジニアのスキルセットを幅広く揃えた人材であるデータサイエンティスト　　　　動画視聴や教材学習といったeラーニングによる知識習得はもちろんのこと、本スクールでは演習課題によるアウトプット・添削 を繰り返し、“知っている”状態から使いこなせる”状態まで成長していただくことを目標とします。　　またZoomでの1on1メンタリングも毎週実施しているため、スクーリング形式だと時間的に受講が難しい社会人でも学習しやすい環境で講座を提供しています。Zoom

  株式会社リベルクラフト

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+
  • 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

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

  

• ISO/IEC 20000-1審査員研修(CQI and IRCA認定)

  ISO/IEC 20000-1審査員研修(CQI and IRCA認定)は、受講者がISO/IEC 20000-1に基づくITサービスマネジメントシステム監査を、監査責任者、または審査チームのリーダーとしてリードできるようになることを目的としています。　　　　■受講によるメリット■　　● IRCAに審査員として登録する際に必要な要件の一部を満たすことができる　　● ISO/IEC 20000-1の監査に関する実践的で高い専門性を身につけることができる　　● マネジメントシステムをより有効にするような効果的な内部監査ができるようになる　　　　■受講に当たっての事前知識(IRCA推奨事項)について■　　IRCAは本研修の受講者に対して、ISO/IEC 20000-1の規格要求事項を充分に理解し、適用及び実施に関する何らかの理解を有していることを強く推奨しています。ご心配な方は、本研修をご受講いただく前に、『ISO/IEC 20000-1要求事項解説研修(ITSMS)』、『ISO/IEC 20000ITサービスマネジメントシステム基本研修』のいずれかをご受講いただくことをお勧めします。　　　

  ＢＳＩグループジャパン株式会社

  • 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）

  

• 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+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• 【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

  実データと同等レベルの模擬データを用いたケーススタディを中心としたワークショップ形式のコースです。体験をとおしてスキルを身に付け、すぐに自部門/自社のデータ活用へと展開していただくことを目的としています。　　ケーススタディのテーマとして小売業における「店頭商品の廃棄ロス削減」を取り上げます。ケース社員の一人となっていただき、課題確認、データ確認、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、実施計画の作成までの一連の流れを体験します。　　データ分析はExcelを使って行いますので、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。

  株式会社アイ・ラーニング

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

  

• MERC Education「Webマーケティング講座」

  受講者の皆様に第一線で活躍できるデジタルマーケターになってほしいと考えております。そのために提供させていただくのは、「圧倒的な学習量」と「何度も反復する実践経験」です。　　　また、実務に近い経験としてお一人10万円分の広告出稿をしていただきます。実際に営業されているサービスを題材にCPA、CV、CVRなどのKPI指標を改善する業務もしていただきます。実務の現場では月額20～30万円の広告運用案件は多くございます。お一人10万円分の広告出稿経験は限りなく実務の経験に近く、私共もしっかりとサポートをさせて頂きます。　　　本受講が受講者の皆様のキャリアを切り拓くものになり続けるために、MERC Educationも努力してまいります。一緒に頑張りましょう！！！　　　　下記がカリキュラムとなります。　　第一回目：初日で広告配信！！　　第二回目：キーワードの作り方　　第三回目：広告文の作成、入札戦略と予算設定、シミュレーション　　第4回目：アカウント構築　　第5回目：アカウント改善　　※5回目以降10万円分の広告出稿を開始します！！　　第6回目：市場拡張戦略　　第7回目：ポジショニング戦略　　第

  株式会社ＭＥＲＣ

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

  

• 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+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• 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
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• 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）

  

• 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）

  

• DX応用講座（③データサイエンス・AI実践ハンズオン）

  AIは今や私たちの生活のあらゆる側面に浸透し、ビジネス現場、医療分野、自動運転技術など、多岐にわたる領域で革新をもたらしています。この進化は、企業活動においても競争力を左右する重要な要素となっています。しかし、AIを真に価値あるものとして活用するためには、その基盤となる「数理統計」や「機械学習」の理解が欠かせません。　　　　本講座は、初等的なデータサイエンス・AIおよびPythonプログラミングの知識をお持ちの方を対象に、数理統計と機械学習の基礎知識から実装まで、手を動かしながら体系的に学ぶプログラムです。統計的仮説検定や教師あり・教師なし機械学習など、実践的なデータ分析手法について、単なる理論の学習にとどまらず、ビジネス現場や実務に直結したスキルの獲得を目指します。　　　　データに基づいた意思決定や高度な分析が求められる企業において、即戦力となる知識と技術を身につけたい方に最適な講座です。この機会に、次世代のデータ分析力を磨き上げてみませんか？

  国立大学法人神戸大学

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

  

• 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）

  

• データサイエンティスト養成講座

  データサイエンティスト、統計解析、機械学習、AIの概要を学ぶ。　　データサイエンティストとしてビジネス課題の探索、データ分析技術による解決策の提案を行うために必要な知識とスキルの教育を行う。

  ワークスアイディ株式会社

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

  

• Pythonで学ぶ機械学習

  機械学習が活用されたサービスは需要予測やコンピュータビジョン、レコメンドシステムなど着実に社会に浸透しつつあります。私たちは機械学習を理解することで、これまでは困難とされるようなビジネス課題にも、クリエイティブに挑戦できる可能性があります。　　　　この講座は、機械学習に興味があって自分でエンジニアリングしてみたい、または機械学習を実際にエンジニアリングしているが数学や統計学による理解には自信がないという方を対象にしています。より具体的には、　　　　1. 機械学習の各手法の理解　　2. 前処理や特徴量抽出、モデル評価の理解　　　　を数学や統計学による解釈をしっかり踏まえながらサポートし、初歩的な機械学習エンジニアリングが適切に出来るようになることを目指します。

  株式会社すうがくぶんか

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

  

• 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

  • 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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