デジタル実践講座
-
データ分析×業務効率化で変革:VBA・Python・AIスキル習得コース
■本講座の目的 ・本講座は、データリテラシー・AI学習・プログラミング(Excel VBA、Python)を学習し、 現場の業務課題を自動化を通じて解決する能力を身につけることで、 DX(デジタルトランスフォーメーション)の推進に寄与できる人材を育成することを狙いとしています。 ■実施形式、入学定員、開始月 ・対面/オンライン授業とeラーニングを組み合わせたカリキュラム ・入学定員10名、2025年4月から随時開講予定 ■学習項目/流れ ①データリテラシー学習 -1 ビジネスデータ把握 -2 ビジネス課題発見 -3 ビジネス仮説検証 -4 総合演習(集計編・分析編) ②AI入門学習 -1 AI活用の基礎知識を学び理解する -2 実際の解析手法について理解・体験する -3 総合演習(テキスト解析・画像解析・生成AI) ③ExcelVBA入門 -1 VBAの基本文法と仕様理解 ④ExcelVBA基礎 -1 変数や配列、ステートメント等理解、効率的なコードの作成 ー2 実務で活用できるプログラム作成
株式会社ワークアカデミー
- 講座レベル3
- Reスキル
- DX推進スキル標準(DSS-P)
-
ビジネスアーキテクト育成講座
●本講座のカリキュラムは、(独)情報処理推進機構(IPA)のデジタルスキル標準(DSS)に定めるビジネスアーキテクト(新規事業開発)に必要なスキルを考慮して開発しました。 ●スクーリングの前に事前学習(e ラーニング)を受講していただくことで、多忙な方でも効率的に学べます。 ●スクーリングはグループワークを中心に構成し、中堅社員に求められる以下のスキルの向上を図ります。 ・受講者同士の相互教授により、他者へ教えられるスキル(後進育成) ・グループ内でのリーダーシップ ・多様な受講者と合意形成を図りながら学習の成果をアウトプットする力 本講座は、法人申し込みのみを対象としております。
株式会社ウチダ人材開発センタ
- 講座レベル3
- 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)
-
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)
-
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)
-
ノーコード⽣成AIアプリ開発講座〜「Dify」を活⽤した業務⾃動化AIアプリ構築〜
本講座は、生成AIを業務現場で実装・活用するために必要な実践的スキルを体系的に習得し、自らAIアプリケーションを構築・運用できる高度人材の育成を目的としています。ノーコードAI開発基盤「Dify」を用いて、検索拡張生成(RAG)、API連携、業務フローに即したアクション設計などを実践的に学び、課題解決に直結するAIソリューションを企画・構築・実装する力を養います。 本講座は、すでにChatGPTやプロンプト設計など生成AIの基礎を習得済みの方を前提としており、その前提知識を活かしながら短期間(全6回・約12時間)で業務応用レベルまで引き上げる構成としています。単なるツール操作や理論理解に留まらず、実務に直結するシナリオを用いて「課題発見→設計→実装→評価」の一連のプロセスを反復演習することで、受講者が自らの業務課題に即したAIアプリを独力で開発・運用できる水準のスキル獲得を目指します。 【学習の流れ】 第1回:生成AIとノーコードアプリの基礎 - ChatGPTやAPIの概要、RAGやDifyの仕組みと導入事例 第2回:Difyによるアプリ開発の基本操作
株式会社PaG
- 講座レベル3
- DX推進スキル標準(DSS-P)
-
AX・DX ワークショップ講座
生成AIおよびデータ活用を前提としたAX(AIトランスフォーメーション)時代に対応し、業務課題の特定から解決策の設計・提案までを独力で遂行できるDX人材の育成を目的としています。単なるツール活用や知識理解にとどまらず、現状業務の可視化、データの棚卸し、ユースケースの選定、要件定義、企画提案書の作成までを一貫して学習することで、実務に直結する課題解決力を習得します。 本講座は、生成AIやデータ活用の基礎知識を有する方を対象とし、その前提を踏まえた応用・実践レベルの内容として構成されています。全6回(約12時間)のカリキュラムを通じて、「現状把握→データ整理→ユースケース設計→要件定義→企画提案」のプロセスを反復演習し、自社業務に適用可能なDX施策を自ら設計・提案できる水準への到達を目指します。 【学習の流れ】 第1回:AX・DXの概念理解、生成AIおよびデータ活用の全体像 第2回:生成AIの業務適用設計、API連携と業務フローへの組み込み 第3回:RAGを中心としたナレッジ活用設計(設計・取込・検索・運用) 第4回:データアナリティクス・統計・機械学習の基礎と
株式会社PaG
- 講座レベル3
- 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)
-
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)
-
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)
-
基礎から学べるデータサイエンティスト育成講座
本講座は、約9か月間でデータサイエンスの基礎から応用までを体系的に学べる、社会人向けの実践的プログラムです。統計学やPython・Rを用いたデータ分析、機械学習など、ビジネス現場で求められるスキルを網羅的に習得できます。対面とオンラインの両形式に対応しており、ライフスタイルに合わせた柔軟な学習が可能です。実務経験豊富な講師陣による丁寧な指導のもと、確かな実践力が身につきます。さらに、最終プロジェクトでは実際のビジネス課題に取り組み、データサイエンティストとしての総合力を高める機会が用意されています。キャリアチェンジやスキルアップを目指す方にとって、充実したサポート体制と実務直結のカリキュラムが魅力の講座です。
株式会社データミックス
- 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講座
業界・職種に関わらずビジネスパーソンどなたでも参加可能です! ・本格的にデータサイエンティストを目指して集中して学べる ※1 ・プログラミングの知識ゼロでも大丈夫!(ノーコードツール利用) ・機械学習の事前知識は不要。数学苦手な方、文系でも大丈夫!(図・イメージで説明します) ※1 他の研修会社だと、70-80万円・6ヵ月相当のカリキュラムと同等 『データサイエンティスト養成講座』全7回の概要 ・日 程: 2025年:1/18 (土)1/25 (土)2/1 (土)2/15 (土)2/22 (土) 3/1 (土)3/15 (土) ※各日とも講義・演習時間: 9:30~17:00 (昼食休憩:12:00~13:00) ※録画共有・欠席者向けにフォローアップ日も別途予定しております。 ・場 所: オンライン開催(ZOOM) 全国どこからでも受講可能です。 ・対 象:文系、統計初心者、どなたでもOK。ノーコードでデータ分析を身につけられます。 ・最少催行人数:4名 ・
株式会社ワークシフト研究所
- 講座レベル3
- Reスキル
- DX推進スキル標準(DSS-P)
-
データストラテジストコース(通信制)
本コースは、DX推進に必要なデータ活用戦略立案力と事業創出力を実践的に習得するプログラムです。データ活用戦略の立案から施策実行、事業創出までのプロセスやビジネスモデル設計、マーケティング視点での仮説検証、プロジェクトマネジメント、KPI設計・管理、DX推進に必要な組織改革まで幅広く学べます。ビジネス戦略実行力、プロジェクト推進力、データ利活用力、セキュリティリスク対応力など、必要とされる能力をバランスよく習得し、実務演習を通じて、施策提案や改善案作成、プロジェクト計画立案などを独力で遂行できる実践力を身につけることができます。開催における人数制限はございません。 ※受講の流れ 1.無料カウンセリング・無料体験レッスンへのご参加 2.ご自宅で検討 3.入学のご決定 4.オリエンテーションへのご参加 5.受講開始 詳細はhttps://www.internetacademy.jp/entry/をご参照ください
インターネット・アカデミー株式会社
- 講座レベル3
- Reスキル
- 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AI人材育成機構
- 講座レベル4
- ITSS+
- DX推進スキル標準(DSS-P)
-
AI・データサイエンスコース データサイエンティスト養成講座
「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)
-
Deep Square AIエンジニア育成講座(E資格対応)[オンライン]
【講座の狙い/目的】 低価格で実務スキルを身に着け、AIエンジニアを育成する。 豊富な演習問題によりAIエンジニアの代表資格であるE資格の取得を目指す。 【開催の制約条件(最低催行人数や人数上限)】 ー 【学習項目/学習の流れ】 -ステップ1:講義・演習 数学、機械学習、深層学習のオンラインの講義を通じて、 E資格取得のための知識とスキルをつける。 また、演習問題や、Python、PyTorchを用いたコード演習を行う。 -ステップ2:確認問題 講義内容の復習・確認演習を行う。 -ステップ3:修了課題、修了試験 修了課題として4つのモデル開発を実施。修了課題は基準の精度を上回った時点で合格。 また、数学、機械学習、深層学習の知識定着を確認する修了試験を受講。 修了課題、修了試験を修了頂いた方に当AIエンジニア育成講座の修了認定を行う。 ※修了試験は何回でも受験可能。 -ステップ4:E資格試験 当AIエンジニア育成講座を修了した方のみE資格を受験可能。 (E資格受験は任意)
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)
-
ビジネス改善実践コース(通信制)
社内業務を効率化させるための課題解決力を身につけることを目的に、DXと組織変革の基本的な考え方や手法を学びます。また、DXを推進するための手段として、Pythonを用いたデータ分析や課題を数値で把握する技術、業務の自動化・効率化を実現するための基礎知識を習得します。これらを通じて、エンジニアや他部門との円滑な連携を図り、シームレスに役割を果たすことができる組織づくりを担う人材を育成します。最低催行人数や人数上限などの開催制約はございません。 ※受講の流れ 1.無料カウンセリング・無料体験レッスンへのご参加 2.ご自宅で検討 3.入学のご決定 4.オリエンテーションへのご参加 5.受講開始 詳細はhttps://www.internetacademy.jp/entry/をご参照ください
インターネット・アカデミー株式会社
- 講座レベル3
- Reスキル
- 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)
-
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)