| No. | 授業 | 時間数 | 内容 |
|---|---|---|---|
| 1 | データサイエンスの基盤となるコンピューターの基礎知識 | 25 | ITエンジニアとして1歩を踏み出す基本となる、コンピューターシステムの基礎、OS、データベース、インフラネットワーク、運用管理やインターネットなどコンピューター基礎を総括的に学びます。 |
| 2 | セキュリティに関する基礎知識 | 8 | 様々なデータを取り扱うエンジニアとして欠かせない、情報セキュリティをそれぞれの立場で理解します。一般社員として、社会人として、そしてエンジニアとして身につけておくべき情報セキュリティスキルを学びます。 |
| 3 | データサイエンス | 47 | ビジネスデータ分析に必要な統計のスキルを身につけます。理論の学習はもとより、Excelを使って実際にデータ分析を行うことで、データサイエンスの基礎を理解できます。また、統計スペシャリストの試験対策講座の受講を通してデータサイエンスの基本およびデータを活用して分析実践する力を養います。 |
| 4 | データサイエンス以外に必要な新技術の知識 | 22 | 課題解決の生産性向上を目的に、全てのビジネスパーソンに必要な新技術（AI、ビッグデータ、ロボット、クラウド、IoT、メタバース）を効率よく効果的に学び、新技術を利活用する力を備えます。 |
| 5 | データを取り扱うエンジニアに必要なコミュニケーションスキル | 19 |
統計分析以上に、結果や可視化した情報を適切に伝える必要がある。ユーザーから要件を聞き、考察した内容を適切に伝えるために重視されるスキルとして、コミュニケーション能力があります。 そのコミュニケーション能力として、聴く力、伝える力を復習し業務に就いた時に即戦力として社内ユーザーや関係者とのミーティングの場で円滑に対応できるスキルを身につけます。 |
| 6 | データサイエンティストに必要な問題解決力 | 3 | インフラネットワークの現場でも課題は山積。その課題を論理的に整理していくだけでなく、真の課題を明確にし改善策を提案するために基本となる思考法を学びます。 |
| 7 | ビジネスに必要な基礎的スキル | 39 |
ビジネスの現場では、報告書の他に進捗状況の可視化やプレゼンテーションを求められることが多々あります。データサイエンティストは特に商談や打ち合わせの場で、有利な提案をするための効果的な資料を提示し論理的に説明することが求められます。効果的な資料つくりの基礎と応用を身につけます。 また様々なリスクへの対応としてコンプライアンス講座やSNSのリスク対応講座などから効率的な仕事の進め方、さらにはタイムマネジメントなどの自身の仕事の仕方、また、他者との仕事をすることが多い環境に即した説明力を強化するスキルも身につけます。社会人として身につけておきたい基礎的なスキルを振り返りながら補っていきます。 |
デジタルコース
データサイエンス科
データサイエンスの基礎から応用まで完全網羅。
- 目指せる職種
-
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データサイエンティスト
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データアナリスト
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IT事務
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ヘルプデスク
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- 平均受講期間目安
- 3ヶ月
- 定員数
- 35名
内容
Contents
データサイエンス科の目指せる職業、
目指せる職業
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データサイエンティスト
- 活かせるスキルや知識
- プログラミング、データマイニング、機械学習に関する知識、データを視覚的に表現する能力、ビジネス理解、コミュニケーションスキル
- データサイエンティストは、データを分析してビジネスの意思決定を支援する専門家です。プログラミングや統計学の知識を活かし、データマイニングや機械学習の手法を用いて有益な情報を抽出します。データを視覚的に表現し、分析結果をビジネスに応用するための報告を行います。
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IT事務
- 活かせるスキルや知識
- 基本的なIT知識、手順書・マニュアルの作成能力、データ管理、コミュニケーションスキル、時間管理
- IT事務は、IT関連の事務作業を担当する役割です。パソコン操作やデータ管理、ドキュメント作成などを行い、IT部門のサポートをします。基本的なIT知識とコミュニケーション能力を活かして、チームの効率的な業務運営を支援します。
習得可能なスキル
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データ活用・統計基礎
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データサイエンス入門・基礎・実践知識
-
データマイニング基礎
-
AI入門
学習内容
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