COURSE DETAIL コース10：エンジニア制作職AI・データ分析実践
コース10 エンジニア制作職AI・データ分析実践 （コース4＋コース5の内容）
コース概要
エンジニア/制作職を想定して、今後のビジネスパーソンに必要となるデジタル系スキル（データ分析、プログラミング、AI活用）を習得します。エンジニア/制作職での複数の利用ケースを想定したロールプレイなども実施して、よりレベルの高いスキルの定着を目的とし、ビジネスを推進できることを目指していきます。
受講形式
eラーニング形式
総学習時間
約320時間を想定
提供教材
動画教材・テキスト教材
コース詳細
| 番号 | 単元名 | 内容と到達目標 | 標準時間(h) |
| 1 | データ分析 | ■統計学 データ分析に必要な統計学の用語・手法を理解し、Excel を使用して計算・実施することができる。 データ分析の目的／データ分析の実行プロセスとアウトプット／Excel によるデータ整備、集計の実行／グラフによる可視化／記述統計学（要約統計量）／推計統計学（区間推計、仮説検定）／相関と回帰・予測モデル |
30 |
| 2 | プログラミング | ■Python プログラミングの基本を理解し、自分で調べながら、プログラミングをすることができる。 変数と型／条件分岐／繰り返し処理／例外処理／ユーザー定義関数／クラス等 ■データ取得の自動化 業務自動化の一例として、Python を使った Web からのデータ取得を実行する。 ライブラリの利用／Webからのデータ取得／HTMLの構文解析／データ蓄積 |
40 |
| 3 | 生成AIの利用 | ■生成AIの利用 企業人として安全に利用するための生成AIに関する基礎知識を身につける。 生成AIの利用方法／生成AIの仕組み概要／生成AIとセキュリティー（セキュリティーに関する基礎知識、生成AIに関して気をつけるべき点）／Pythonと組み合わせて業務効率化を実行するための方法／自分の欲しい画像を生成させるためのプロンプトエンジニアリング ※その他、社会情勢を勘案しつつ、状況に応じて内容を更新していく。 |
30 |
| 4 | ロールプレイ① | ■ロールプレイ① 1～3で学んだ内容を駆使し「企画職として、市場調査を実施し、商品の企画提案を行う」というシナリオにて、疑似的な業務を実施する（演習）。 ・まず、何をすべきかを設計する。 ・1～3で学んだツールを使って、設計した業務を実装する。 |
20 |
| 5 | IT | ■Python プログラミングの基本を理解し、自分で調べながら、プログラミングをすることができる。（例えば変数と型／条件分岐／繰り返し処理／例外処理／ユーザー定義関数／クラス等の諸概念を理解し、実装できる。） ■SQL データベースの概念を理解し、基本的なSQLを使いこなすことができる。（例えば任意の列・行の取得行／行の並べ替え／テーブルの集計／テーブル結合／テーブル和等の基本的な操作を理解し、実装できる。） ■データ加工 Python/Pandas、 SQL、R等を使って、様々な形式のファイルのデータ加工（前処理）を行うことができる。（例えば各種データの読み込み／HTMLのスクレイピング／抽出／集計／縦持ち・横持ち変換／特徴量の作成等処理について挙動を理解し、実装できる。） ■コンピュータ基礎 コンピュータの構成、OSの概念を理解する。Linuxの基本的な操作を実行することができる。また、自ら分析環境の構築ができる。（コンピュータの仕組み／PC、サーバ、クラウドの違い／Linuxの操作／分析環境構築等） |
55 |
| 6 | データサイエンス | ■統計学 データ分析に必要な統計学の用語・手法を理解し、Pythonを使用して計算・実施することができる。 記述統計（要約統計量、データの可視化、相関、標準化等）／推計統計（区間推定、点推定、検定等）／回帰分析（単回帰、重回帰）／主成分分析等 ■各種分析手法 データ分析の業務実行プロセスについて理解し、様々な分析手法をPythonを用いて実行することができる。 回帰課題（重回帰、正則化等）と精度指標（MSE、決定係数等）等／分類課題（ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、決定木分析等）と精度指標（正解率、適合率等）等／教師なし学習（主成分分析、クラスター分析、アソシエーション分析等）／発展的テーマ（アンサンブル学習、ニューラルネットワーク）等 ※その他、社会情勢を勘案しつつ、状況に応じて実務使用頻度の高い分析手法を扱う |
70 |
| 7 | 応用科目 | ■応用科目 企業において、AI・データ分析を実践する人間として押さえておくべく応用的なテーマについて学習を行い、幅広い要望に対応可能な人間になる。 分析環境のセットアップ／統計解析ツール R を使ったデータ加工／自然言語処理／分析モデルのWebアプリ化 ※その他、社会情勢を勘案しつつ、状況に応じて実務使用頻度の高い分析手法を扱う |
35 |
| 8 | ロールプレイ② | ■ロールプレイ② データ加工から分析、報告まで自身の判断で分析を進め、疑似的にデータ分析プロジェクトを体験する。 ・講師のアドバイスのもと、データ加工から報告書の作成まで、データ分析を進めることができる。 ・様々な分析手法を比較検討し、適切な手法を採択することができる。 ・データ分析の前提となる基本的な業務知識について、キャッチアップをしてから分析に取り組む事ができる。 |
40 |
学習の進め方
各単元の進め方は？？
単元毎にチェックテストと課題の提出をしていただき、合格したら次の単元に進めるという形式です。
学習で詰まってしまったら・・・？
わからないことがあっても随時チャットにて質問を受け付けています！講師が回答しますので、気軽にご質問ください。
進捗状況にお悩みの場合は・・？
進捗状況がよくない受講生に、チャット・メールで運営スタッフが声掛けを行っていきます。場合によってはWeb面談も実施し、ご状況をお伺いしますので気軽にお話しください。
コース受講料金
￥800,000円（税抜）
※「企業等と雇用契約を締結している方」で受講要件を満たしている場合、本講座は、経済産業省の「リスキリングを通じたキャリアアップ支援事業」の対象となっている為、「実質０円」で受講可能です。
受講要件等の詳細はメンバー登録後のキャリア面談にてご説明いたします。
受講方法
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