第四次産業革命スキル習得講座
(Reスキル講座)
・DXデジタル変革推進を担うビジネスパーソン向けの講座です。
・経済産業大臣に認定された『長期(3カ月~4カ月)講座』です。
・未経験者・初心者でも習得が可能です。
Reスキル認定講座一覧
下記講座は厚生労働大臣から認定された給付金・助成金の対象講座です。
□データ分析力養成講座
□分野(ビジネス・マニュファクチュアリング・メディカル)別データサイエンス実践力養成講座
・ビジネス分野における実践的事例による数多くの演習を行い、実務に役立つ実践力の習得を目的とします。
・実務に必須の実践的データサイエンスを習得したデータサイエンティストを養成します。
*未経験者・初心者の方でも可能です。(IT知識、高度な数学の知識は不要です)
*講座修了後も1年間、アーカイブ視聴による復習、及び質問は何回でも可能です。
各認定講座の特徴
■習得できるReスキル
データ分析力養成講座 | 分野別データサイエンス実践力養成講座 |
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■受講方法
データ分析力養成講座 | 分野別データサイエンス実践力養成講座 | |||
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ビジネス | マニュファクチュア | メディカル | ||
オンデマンド講座 | ● | ● | ● | ● |
対面ライブ講座 | - | ■ | ■ | ■ |
*対面ライブ講座にも一部オンデマンド講座が含まれます。
オンデマンド講座の特徴 | 対面ライブ講座の特徴 |
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■カリキュラム(標準学習時間)
科目 | データ分析力養成講座 | 分野別データサイエンス実践力養成講座 | ||
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ビジネス | マニュファクチュア | メディカル | ||
実践統計学 | 6 | 6 | 6 | 6 |
Rによる統計分析 | 12 | 12 | 12 | 12 |
PythonによるAI手法 | 42 | 12 | 12 | 12 |
各種データ分析演習 | 12 | 18 | 12 | 12 |
業務分野別実践演習 | オプション | 12 | 6 | 6 |
演習課題・プレゼン作成 | (34) | (34) | (34) | (34) |
課題発表 | 6 | 6 | 6 | 6 |
計 | 78(112) | 66(100) | 54(88) | 54(88) |
*約4カ月間の長期講座です。
*( )演習課題、及び課題解決プレゼンテーションの作成時間です。個人差があります。
*オプション:受講者の希望により業務分野に合わせた講座の選択が可能です。
■修了認定要件
データ分析力養成講座 | 分野別データサイエンス実践力養成講座 |
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*課題解決プレゼンテーションに不合格の場合は、講師による指導後、資料を再提出して頂きます。
■受講サポート(LMS)
データ分析力養成講座 | 分野別データサイエンス実践力養成講座 |
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■開講時期
データ分析力養成講座 | 分野別データサイエンス実践力養成講座 | |
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オンデマンド講座 | 随時開講 | |
対面ライブ講座 | 毎月開講 |
■標準学習時間
データ分析力養成講座 | 分野別データサイエンス実践力養成講座 |
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・受講修了後1年間の視聴が可能です。 |
標準学習時間:約88~100時間(約4カ月) ・受講修了後1年間のアーカイブ視聴が可能です。 |
■価格(税込み)
データ分析力養成講座 | 分野別データサイエンス実践力養成講座 |
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個別ご相談に対応いたします。
・現在の業務に役立つ内容か具体的に知りたい・・・ ・転職に役立つスキルについて教えて欲しい・・・
・初心者でも学習が可能かどうか・・・・・・・・ ・仕事が忙しく学習時間の確保が難しい・・・・・
分野別データサイエンス実践力養成講座一覧
受講者向けオプション講座(無料)
・下記オンデマンド講座が無料にて視聴可能です。(受講開始から修了後1年間)
・実務への活用に役立てることが可能です。
・質問は、視聴時にリアルタイムに可能です。
Reスキル講座の講師陣紹介
所長
講師略歴
早稲田大学大学院修了。
(社)日本能率協会、産能大学、早稲田大学、中央学院大学等講師を歴任。
専門分野はマーケティング、統計学、多変量解析。数多くの企業・団体において、データ分析に関わる研修及びコンサルティングを実施。
ビジネスエコノミクス学科 准教授
講師略歴
東京大学大学院博士課程修了、博士(科学) 専門分野はデータサイエンス全般。
実践的なデータマイニング(機械学習)、数多くのコンサルティングを実施。
群馬大学、明治大学を歴任し、現在、東京理科大学にて、データサイエンスの教育、研究に従事。
環境情報学科 学科長・教授
講師略歴
明治学院大学大学院博士課程修了、博士
理化学研究所、東北大学大学院研究科、国立精神・神経医療研修センター・リサーチフェローを経て、現在、人間環境学部にて、データサイエンス教育に従事。
講師略歴
学習院大学大学院修了。専門分野は社会心理学。大学では社会科学情報処理科目等において、EXCEL、SPSSを用いたデータ解析手法に関する講義を担当。
統計学の実務への活用能力を養成するため、各解析手法について理論に偏らない実践的な活用方法を指導している。
北里大学大学院医療系研究科 教授
講師略歴
慶應義塾大学 後期博士課程修了(工学博士)。 理化学研究所半導体工学研究室研究員、大阪市立大学大学院工学研究科 応用物理学講座教授を歴任。 医療工学分野におけるディープラーニング 、Pythonによるデータ解析法、Rによる統計解析法のデータサイエンス教育にも従事。
講師略歴
早稲田大学大学院博士課程修了、博士(人間科学)。早稲田大学データ科学総合研究教育センターセンター員。Pythonによるデータ解析法、R等用いた統計解析方法について指導。専門分野は認知科学、実験心理学、知覚心理学。
その他、データサイエンスの各スペシャリストが担当いたします。
Reスキル講座の講師メッセージ動画
Reスキル講座の受講者の声
教材が丁寧で、講座後に振り返りがしやすかった。最終プレゼンで学びを実践する機会があったのが良かった。
また、プレゼンのフィードバックの時間を長くとっていただいたので大変勉強になった。
受講前に目的としていたデータ分析スキルや統計学の基礎を学ぶことができた。
実務を想定した内容で分かりやすく、丁寧な説明でした。
基礎知識はもちろんの事、複数の事例データを使った演習により、実業務での活用イメージが出来た。
内容は実務にも繋がり、大変有意義でした。
教材・カリキュラム・指導内容等は元々非常に分かりやすいものでした。
また、柔軟かつ迅速な運営・バックアップ体制にも非常に満足をしております。
概ね講座の教材、カリキュラム、指導内容に満足しています。実務でも役に立つ手法や分析方法を体系的に学ぶことができました。
また、メール対応や添削に関しても的確にアドバイスをしていただきまして大変助かりました。
講義の内容がわかりやすく、重要な点を確実に教えていただきました。
広範な分野にわたり基礎から応用まで知識と能力が身につくよう教材が非常に良く構成されており、各講師が これらを丁寧に説明され、質疑応答が的確で理解が大いに深まりました。
個人の自主学習では修得することが極めて難しいRやPythonをかなり 使えるレベルにまで力量を引き上げていただいたことと今後様々に利用できる多数のコマンドを提供していただいたことに、大変感謝しています。
カリキュラムの構成がよく、統計学について基礎を学んだあとに、RとPytonというメジャーな分析ツールを学んだことにより、理論と実践をバランスよく学ぶことができた。
どの先生の話も分かりやすく、資料も充実していた。
講義内容を、講義の後に動画で再視聴できる仕組みがあったことが、聞き漏らしたことがあったときや学びなおしの際によかった。
初学者にもわかりやすいよう、統計基礎から応用・事例分析の演習まで指導を受け、分析スキル向上に役立った。
このような短期間に、初歩から応用までの力が身につきました。今までは、独学でしたので統計に関してよくわかりませんでした。
重要な内容を勉強させていただきまして、心から感謝いたしております。
わかりにくい統計を、かなり細かく丁寧に教えて頂き、とても分かりやすかったです。
また、動画で何度も見返せるのもとても良いです。
自身のデータにおいての解釈が正しいか否かが不安になりますが、今後自身で解析業務を行っていくことにより、本カリキュラムの成果を認識することができると思います。
データサイエンティストとしての業務フローが実感できた。
分析手法と事例をもとに、実践的な内容が含まれていた。
アーカイブ受講でき満足です。講師の教え方が非常に丁寧です。
発展的内容の実践を講義中に行っていただけたらより良い研修になったと感じています。
アフターサポートもしていただけているので、そういう点では非常に満足しています。
研修内容のインプットはもちろんアウトプットする機会(課題・プレゼン)があったこと、研修に関する疑問点に対する対応が迅速であったこと、事前に資料の配布があったこと、アーカイブを見て研修内容の復習ができたこと良かったと思います。
教材や講義はとても分かりやすく、演習や講義のバランスが良かった。
分析ツールの使い方や分析手法を初歩的な部分から解説を行ってくださり、理解しやすかった。
満足であった点は、ただ変数を紹介してそこに値をいれればいいという教え方をせずにどのような原理でこのような考え方をするのかを教えていただくなど大変細かいところまで説明していただき有意義な講座でした。
経験豊富な講師陣で、対面で丁寧に質問に回答して頂けた。講義に関して、1年間は質問をさせていただける点はいいと思いました。
独学では難しいスキルの習得ができたと思います。また、講師から現場での注意事項など聞けて大変有意義でした。
業務に直結する統計の知識、分析方法が学べた。今後業務に使用できそうな統計ソフトRstudioの操作に触れる事ができた。
提出課題や、質問に、丁寧なコメントいただいて感謝しています。
講師陣が統計の基礎から時間を割いて、理解しやすいよう工夫して講義してくださった。
理論的な講義も非常に興味深く、また実際にRやPythonでの演習を通して、エラー等を経験しつつ、講義を振り返り、習得できそうだということが分かった。(独学では挫折していただろうと思います。)
アーカイブでも講義が復習できたこと。メールでの質問にも丁寧に迅速に対応して頂いたことが、満足の理由です。
今後の就職につなげたいという思いを強く持つことができました。
Reスキル講座の受講者の声
CASE01
また、プレゼンのフィードバックの時間を長くとっていただいたので大変勉強になった。
CASE02
受講前に目的としていたデータ分析スキルや統計学の基礎を学ぶことができた。
CASE03
実務を想定した内容で分かりやすく、丁寧な説明でした。
CASE04
内容は実務にも繋がり、大変有意義でした。
CASE05
また、柔軟かつ迅速な運営・バックアップ体制にも非常に満足をしております。
CASE06
また、メール対応や添削に関しても的確にアドバイスをしていただきまして大変助かりました。
CASE07
個人の自主学習では修得することが極めて難しいRやPythonをかなり 使えるレベルにまで力量を引き上げていただいたことと今後様々に利用できる多数のコマンドを提供していただいたことに、大変感謝しています。
CASE08
CASE09
どの先生の話も分かりやすく、資料も充実していた。
CASE10
講義内容を、講義の後に動画で再視聴できる仕組みがあったことが、聞き漏らしたことがあったときや学びなおしの際によかった。
CASE11
初学者にもわかりやすいよう、統計基礎から応用・事例分析の演習まで指導を受け、分析スキル向上に役立った。
CASE12
重要な内容を勉強させていただきまして、心から感謝いたしております。
CASE13
また、動画で何度も見返せるのもとても良いです。
CASE14
CASE15
CASE16
CASE17
アーカイブ受講でき満足です。講師の教え方が非常に丁寧です。
CASE18
アフターサポートもしていただけているので、そういう点では非常に満足しています。
CASE19
CASE20
分析ツールの使い方や分析手法を初歩的な部分から解説を行ってくださり、理解しやすかった。
CASE21
満足であった点は、ただ変数を紹介してそこに値をいれればいいという教え方をせずにどのような原理でこのような考え方をするのかを教えていただくなど大変細かいところまで説明していただき有意義な講座でした。
CASE22
経験豊富な講師陣で、対面で丁寧に質問に回答して頂けた。講義に関して、1年間は質問をさせていただける点はいいと思いました。
CASE23
独学では難しいスキルの習得ができたと思います。また、講師から現場での注意事項など聞けて大変有意義でした。
CASE24
提出課題や、質問に、丁寧なコメントいただいて感謝しています。
CASE25
理論的な講義も非常に興味深く、また実際にRやPythonでの演習を通して、エラー等を経験しつつ、講義を振り返り、習得できそうだということが分かった。(独学では挫折していただろうと思います。)
CASE26
今後の就職につなげたいという思いを強く持つことができました。
Reスキル講座のよくある質問
- 初心者でも受講できますか?
- 初心者にも理解できるようカリキュラムが構成されています。
講義内容は自動的に収録されアーカイブは約1年間何度でも視聴でき、また受講中の質問、受講後の質問も何度でも可能ですので特に問題は無いと思います。(特に高度な数学、ITの知識は不要です。) - 講座のアーカイブ視聴期間はどれくらいですか?
- 受講開始3営業日後から講座修了1年後迄です。
- オンラインによる受講でも問題ありませんか?
- オンライン受講でもライブ受講と同様に講義中の質問がリアルタイムに可能です。
また、繰り返しのアーカイブ受講及び講義後の質問も可能ですので、特に問題はありません。 - オンライン受講の方法について教えてください。
- 事務局よりお送りするURLにログインすることで受講できます。
受講中は、講義の進行に合わせてPPT等説明、ホワイトボード、講師画像が表示されます。受講者の画像は表示されません。
講師への質問は、チャット機能を用いてリアルタイムに可能です。 - 講座の資料、使用したデータはダウンロードできますか?
- 受講に必要な資料(PPT)・データ等はダウンロード可能です。
- 途中で分からなくなっときはどうしたらいいでしょうか?
- 講義中にリアルタイムに質問可能です。また、受講後の質問、講師、メンターとのZOOM等による指導、ご相談も可能です。
- 修了プレゼンテーションに自信がありません。
不合格の場合はどうなるのでしょうか? - 修了プレゼンテーションのテーマ設定、作成等には、事務局、講師より直接、指導が受けられます。
また不合格の場合は、補講等実施後、プレゼンテーション資料を再提出します。
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