デジタル実践講座

絞り込み

• Ｇ検定試験対策（Web通信講座）

  ・Ｇ検定（ジェネラリスト検定）の合格を目指し、AI発展の歴史、機械学習やその代表的なアルゴリズム、ディープラーニングやその手法、教師あり学習・教師なし学習、ニューラルネットワーク、深層学習、自然言語処理、画像認識など、AI技術の基礎理論を学習するとともに、統計やデータ分析の基礎、AI導入時の考え方、AIプロジェクトの実務的な知識、法的・倫理的な側面についても扱われるため、単なる資格対策に留まらず、実務に活かせるAIリテラシーを身につけられる講座です。　　　　・教室での対面講座の開講はなく、全てオンライン完結型で受講が可能です。　　　　・受講期間は6ヵ月間です。　　　学習サイトのログイン可能期間（6ヵ月以上）と異なります。混同しないようにご留意ください。　　　　・学習項目／学習の流れは以下の通りです。　　　0.ガイダンス　　　1.人工知能とは　　　2.人工知能をめぐる動向　　　3.人工知能の問題点　　　4.機械学習の具体的な手法　　　5.ディープラーニングの概要　　　6.ディープラーニングの手法　　　7.画像認識・物体検出　　　8.自然言語処理と音声認識　　　9.強化学習　　　10.生成

  ＴＡＣ株式会社

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

  

• DX基礎講座（①データサイエンス・AI基礎，②Python基礎演習）

  DX基礎講座は、組織内DX課題を解決するDX人材の育成を目的とした神戸大学が提供するeラーニングプログラムです。AIテクノロジーの概要とビジネスへの活用の最新動向を学ぶことで、自社に適用するアイデア創出の基礎が学べます。　　　　完全オンラインで、いつでもどこでも学べ、神戸大学フォロー体制により、参加者一人ひとりをきめ細かくサポートします。（学習管理システム等を活用した、受講者⇔講師間交流環境を提供します。）　　　　当講座では、実践的なDXプロジェクトに携わってきた経験豊富な教授陣のサポートにより、DXの基礎からプログラミングまで一貫して学べます。　　さあ、あなたも変革をリードするDX人材の仲間入りです！　　　　　　①データサイエンス・AI基礎、②Python基礎演習はそれぞれ2万円で単独受講が可能です。　　ただし、教育訓練給付の支給を受けるためには①②の両方の講座の受講・修了が必要です。

  国立大学法人神戸大学

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

  

• 業務改善AI活用コース（Excel・24週間）

  ＜企画に至った背景および学習の流れ＞　　近年、生成AIやデータ活用技術の発展により、企業の業務プロセスは大きく変化しています。特に、Excelを中心とした業務環境では、データ処理、集計、帳票作成などの定型業務が多く存在しており、これらを自動化・高度化することで業務効率化や生産性向上が期待されています。また、ChatGPTなどの生成AIを活用することで、データ整理、情報収集、資料作成などの業務を効率化することも可能となっています。一方で、これらのツールを単体で利用するだけでなく、データ処理や業務フローを整理したうえで、Pythonなどのプログラミングを活用して業務改善を実現できる人材は依然として不足しています。　　　　本講座では、ChatGPTおよびPythonを中心に、Excel業務の効率化とデータ活用スキルを体系的に学習します。まず、ITリテラシーや生成AIの基本的な活用方法を理解し、ChatGPTを活用した業務効率化の方法を習得します。続いて、Pythonの基礎文法を学習し、Excelファイル処理ライブラリ（openpyxlやpandas）を活用したデータ処理・自動化プログラムを実

  株式会社ＳＡＭＵＲＡＩ

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

  

• ビジネス実践 データサイエンティスト養成講座

  【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）

  

• AI人材育成講座

  本講座は、AIを単なるツールとして利用するだけでなく、業務課題の発見からデータ活用、AIシステムの構築、業務改善の実行までを実践的に学び、組織のDX推進を担う人材を育成することを目的とした実践型講座である。AIやデータ分析の専門知識がない受講者でも段階的に理解できるよう、統計基礎、データ分析、機械学習、生成AI、クラウドサービスの活用などを体系的に学習する。　　　　講座は週3回、1回3時間、8週間のライブ形式で実施し、講義と演習を組み合わせた構成となっている。前半ではAIの基礎概念、統計、データ処理、機械学習モデル、生成AIの仕組みなどを学び、後半ではクラウドを活用したAI開発やデータ分析、BI構築などの実践スキルを習得する。　　　　最終段階では、受講者が所属する企業や組織の実際の業務課題を題材としたProject Based Learning（PBL）を実施し、チームでAIを活用した業務改善アプリケーションの開発に取り組む。これにより、AI技術の理解だけでなく、課題設定、データ活用、チーム開発、成果発表までの一連のプロセスを実践的に経験する。　　　　本講座を通じて、受講者はAI・デー

  株式会社ＳＵＮＡＢＡＣＯ

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

  

• AI・データサイエンス人材育成コース

  AI・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　　　　標準学習時間には、e-learning 動画による学習に加え、6 か月間にわたって実施する同期的な講義・スクーリングを含まれています。

  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）

  

• データサイエンティスト養成コース（ベーシック）

  ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿　　データサイエンティストとしてビジネスで活用できることを目的に、特定領域 に偏らず網羅的、実践的な学習を進めます。　　　　　　＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿

  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）

  

• データサイエンティスト本格養成プログラム

  データサイエンティストとして様々な課題を高いレベルで解決できるようになることを目指して、必要な技法を網羅的に習得します。データサイエンスの本質は「統計学」「機械学習」、そしてそれらを支える「最適化手法」です。これらについて、数学的背景をふまえて深く体系的に学び、実践的な演習を行います。　　　　本プログラムは学校教育法に基づく「履修証明プログラム」のため、修了いただいた方は履歴書の学歴欄に記載いただけます。　※学位の授与、単位認定がされるものではありません。　　申込方法など募集に関する詳細は、プログラムの特設ページにて確認してください。

  国立大学法人東京大学

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

  

• マニュファクチュアリング実践 データサイエンティスト養成講座

  【概要】　　マニュファクチュアリング分野において用いられる解析手法のしくみ・ 活用方法の理解と共に、分野の特性に合わせたデータを用いた具体的演習により、実践的解析力、問題解決力の習得を目指す。　　【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
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• 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）

  

• 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）

  

• AI・データサイエンスコース PM・コンサルタント養成講座

  【講座の狙い／目的】　　本講座は、生成AI・データサイエンス領域において、技術とビジネスの架け橋となる“PM・コンサルタント人材”を育成する実践型コースです。　　「技術の仕組みはわかるが、プロジェクト推進や提案への活かし方がわからない」という課題を解決し、顧客課題の整理から適切な技術選定、KPI設計、ロードマップ策定、そして評価・レポーティングまでを独力で完遂できる状態を目指します。　　単なる知識習得に留まらず、現場で「AIプロジェクトを企画し、運用フェーズまで一貫して動かせる」実践力の習得を目的としています。　　　　【学習項目／学習の流れ】　　全8週間のカリキュラムを通じ、以下のステップで学習を進めます。　　技術理解編（Week 1-4）：生成AI（LLM/RAG）、統計解析、機械学習、レコメンド、画像解析等の基礎から応用を体系的に理解します。Google ColabやDifyを用いた簡易演習により、実装のリアリティを持った技術翻訳力を養います。　　　　企画提案編（Week 5-6）：製造・小売・CS等の実例を題材としたユースケースから1つを選択。課題定義、解決アプローチの選定、Po

  株式会社リベルクラフト

  • 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　　　　◆監修　　佐藤 一誠　　東京大学

  一般財団法人ＡＩ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）

  

• AIエンジニアコース

  AIの仕組みや特性を理解しプロジェクトの全体像を把握することで、AIエンジニアとしてのスキルを習得することを目指すコースです。　　講座は1ヶ月でオンライン形式で学習出来ます。　　全体を通して、機械学習・深層学習における各種学習の理論の理解や、演習・実習・実装により学習システムの構築スキルや問題解決のための最適なモデルを選定する判断力を身につけます。さらに、学習モデルに関する数理的な講義によりトラブルが発生しても論理的に対応できる能力も修得します。学習の流れは次の通りです。　　　　【学習項目】　　1章　　 人工知能の変遷・動向・問題点　　2章　　 Python言語と基底ライブラリーおよび線形代数学　　3章　　 データサイエンス　　4章　　 機械学習の概要　　5章　　回帰問題　　6章　　分類問題　　7章　　決定木・ランダムフォーレスト　　8章　　深層学習と畳み込みニューラルネットの概要　　9章　　深層学習　　10章　 畳み込みニューラルネット　　11章　 クラスタリングと強化学習　　12章　 画像処理と音声処理　　13章　 自然言語処理　　14章　 社会実装・契約・法律　　15章　 試験　

  ジャパニアス株式会社

  • 講座レベル3
  • Reスキル
  • 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）

  

• 探究インテリジェンスプログラム~AI活用とインテリジェンス経営で国際動向を味方に~

  企画力を身につけて、事業企画や経営企画にキャリアシフトをさせたい方　必見！！　　　　いま、戦略立案や企画職に求められるスキルは　社会動向を洞察するマクロな視点と、自分のテーマを深堀りするミクロな視点、そして社会と自分をつなぐ力です。　　　　日本人向けに提供されたことがほとんどない、国際動向の読み解きと、そうした情報を基に行う合意形成ができる能⼒を養成する、少人数制（上限20名）の極めてレアな講座が誕生しました。　　　　本講座は前述の３つのスキルを鍛えるべく、以下３つのユニットから構成されています。　　　　　　・国際動向インテリジェンスユニット：地政学を含む、昨今の地球規模の諸問題とルールメイクの構造、近年の⾦融パラダイムの変化について学び、情報を能動的に得ることや、批判的なものの⾒⽅、洞察できる⼒を身につけます。ユネスコ国際AI研究所からグローバルトップ100として認められたRuleWatcherを使用し、テクノロジーの力でフェイクのない国際情報を入手しながら進めます。　　　　・戦略的合意形成ユニット：議論や交渉の構造を学び、メタ認知をできるようになります。詭弁に言い負かされないスキル

  株式会社オシンテック

  • 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）

  

• データサイエンス実践講座

  本講座は「データサイエンス」を自身の専門領域で活用するために学内に用意された「データ科学教育プログラ　　ム」を社会人にも利用いただくべく特別に再編成し、さらに新規内容を追加した講座です。データサイエンスは　　様々な専門領域で活用されており、ビジネス領域も例外ではありません。データサイエンスの「理論」とビジネ　　ス領域で活用できる「スキル」を同時に学ぶことにより、データサイエンスの実践的な活用能力を鍛えます。本　　講座受講者は、データサイエンティストとして必要な基礎的な理論と技術を習得することを目標とし、修了者に　　は学校教育法に基づく「履修証明書」を授与します。

  学校法人早稲田大学

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

  

• ゼロから始めるAIエンジニア講座セット（E資格対応）［オンライン］

  【講座の狙い/目的】　　AIの知識ゼロからE資格の取得を目指せるセット講座。　　E資格、G検定、機械学習、数学・統計学、Python講座のセットで受講可能。　　　　【開催の制約条件（最低催行人数や人数上限）】　　ー　　　　【学習項目】　　●E資格講座　　　講義時間全55時間程度想定（講義動画 30時間 ＋ 演習 25時間（演習・確認テスト ＋ 修了試験 ＋ 修了課題））。　　　JDLA（一般社団法人日本ディープラーニング協会）認定講座。　　　数学・機械学習・深層学習の範囲を網羅し、E資格の合格を目指せる。　　　　　　●G検定講座　　　講義時間全14時間程度想定（講義動画 9時間 ＋ 確認問題等 5時間）。　　　G検定に合格できるように、AIの基礎からG検定の範囲を網羅的に学べる。　　　（G検定同等の難易度の試験対策問題350問以上を含む。）　　　　　　●機械学習講座　　　講義時間9 時間。　　　数値データの分析や予測等で用いられる機械学習の基礎からアンサンブル学習などの手法までお伝えし、　　　実務で活用するための基礎固めを行う。　　　　　　●数学・統計学講座　　　講義時間6時間。　　　

  デロイトトーマツディープスクエア株式会社

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

  

• Python未経験からはじめるプロンプトエンジニアコース〈2025年10月～〉

  生成AIへの指示「プロンプト」の工夫と、プロンプトに応じた生成AIの訓練ができるようになることを目指します。そこで、生成AIの基盤技術であるLLM（大規模言語モデル）に加えて、LLMを成り立たせているAIのアルゴリズム「ニューラルネットワーク」を用いた機械学習、深層学習（ディープラーニング）にまでさかのぼって学びます。　　　　※本コースは、スキルアップAIのオープン講座7つを組み合わせて受講します。　　機械学習のためのソフトウェアエンジニア入門講座　　機械学習のためのPython入門講座　　機械学習・ディープラーニングのための基礎数学講座　　ビジネスパーソンのための対話型生成AI講座　　現場で使える機械学習・データ分析基礎講座　　現場で使えるディープラーニング基礎講座　　大規模言語モデル（LLM）利活用講座

  株式会社スキルアップＮｅＸｔ

  • 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）

  

• 「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）

  

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5