実務とキャリアを拓く、データサイエンス
実践力。

現在の業務や、今後取り組みたい課題を基準にお選びください。幅広いAI手法を学びたい方にはデータサイエンティスト育成講座、ビジネス全般への活用にはビジネス実践講座、専門分野への活用にはマーケティング・製造・医療の各講座、統計学を体系的に学びたい方には統計学によるデータ分析力養成講座が適しています。1講座を修了すると他の講座も無料で受講できるため、まずは現在の目的に合う講座から始められます。

データサイエンティスト育成講座は、統計学に加え、画像・音声・自然言語処理など幅広いAI手法を、基本からアルゴリズム、実践応用まで学びます。ビジネス実践講座は、顧客分析・アンケート分析・需要予測などの事例演習を充実させ、ビジネス全般の課題解決への活用を重視しています。学ぶ手法の広さを重視するか、ビジネス事例による実践を重視するかが、選択の目安です。修了後は他のReスキル講座も無料で受講できますので、まずは現在の業務や関心に合う講座をお選びください。

ビジネス実践講座は、発展的な統計分析を含めて学び、幅広いビジネス課題への対応力を養います。分野別事例演習の内容は両講座でほぼ共通ですが、マーケティング講座では因果推論も取り上げています。使用ツールは、ビジネス実践講座がExcel・R・Python、マーケティング講座がExcel・Pythonです。

数学やプログラミングに不安がある方も、基礎から段階的に学習を進められる構成です。数式やコードの操作だけでなく、分析手法の意味や結果の読み方を、具体的な事例と演習を通じて理解します。理解しにくい箇所は繰り返し学習し、講師・メンターへの質問やオンライン個別面談を活用できます。

生成AIが分析結果を出しても、課題に合うデータや分析方法が選ばれているか、結果の解釈が妥当かを判断する必要があります。データサイエンスの理解を通じて、こうした判断に必要な知識と考え方を習得できます。生成AIを活用する際にも、その出力を確認・検証し、根拠に基づく意思決定や課題解決に役立てることが可能となります。

Excelは、データの特徴や統計学の基本、分析のしくみを理解するための演習に使用します。Rは多変量解析などの発展的な統計分析の演習に、Pythonはデータの加工や機械学習・AI手法による分析に使用します。各ツールを用いて、課題に応じた分析方法を選び、結果を適切に解釈・活用する力を養います。使用するツールは講座によって異なります。

比較表で共通科目として色分けしている部分は、講座間で共通する学習内容です。その知識・分析手法をもとに、分野別事例演習では各講座の目的に応じた課題に取り組みます。時間数が同じでも、分野別事例演習や課題解決プロジェクトの課題が同じとは限りません。

自ら課題を設定し、データの前処理、分析手法の選択、分析、結果の解釈、提案・発表までを一貫して実践します。学んだ手法を実際の課題に適用し、根拠を示しながら解決策を提案する力を養います。課題の設定から発表資料の作成まで、講師が個別に段階的に何度でもサポートします。

大学の統計学は、学部や科目によって理論中心から応用中心まで内容が異なります。本講座の実践統計学は、具体的なデータによる演習を通じて、手法の意味、使う場面、結果の解釈を理解することを重視します。理論的な背景も押さえながら、実務の課題に統計学を活用するための知識と考え方を学びます。

はい。1講座を修了すると、他のReスキル講座も無料で受講できます。まずは現在の業務や関心に合う講座を学び、修了後に別の分野へ学習を広げることが可能です。