| ステップ | カリキュラム | 標準学習時間 | 週／時間 |
|---|---|---|---|
| A | 実践統計学 | 6時間 | 第1週 7時間30分 |
| 課題の作成1 | 1時間30分 | ||
| B | Rによる統計学（入門編） | 6時間 | 第2週 7時間30分 |
| 課題の作成2 | 1時間30分 | ||
| C | Rによる統計学（実践編） | 6時間 | 第3週 7時間30分 |
| 課題の作成3 | 1時間30分 | ||
| D | Pythonによるデータ解析入門 | 6時間 | 第4週 7時間30分 |
| 課題の作成4 | 1時間30分 | ||
| E | Pythonによるビッグデータ解析 | 6時間 | 第5週 7時間30分 |
| 課題の作成5 | 1時間30分 | ||
| F | 実践力の養成1 | 7時間 | 第6週 7時間 |
| G | 実践力の養成2 | 7時間 | 第7週 7時間 |
| H | 実践力の養成3 | 7時間 | 第8週 7時間 |
| I | 課題解決プレゼンテーションの作成 | 6時間 | 第9週 6時間 |
| 課題解決プレゼンテーションの作成 | 6時間 | 第10週 6時間 |
|
| 課題解決プレゼンテーションの作成 | 6時間 | 第11週 6時間 |
|
| 課題解決プレゼンテーションの作成 | 6時間 | 第12週 6時間 |
|
| プレゼンテーションの発表 | 6時間 | 第13週 6時間 |
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| 計 | 88時間 | ||
マニュファクチュアリングデータサイエンス実践力養成講座｜標準学習進度表
（標準学習期間15週間：88時間）