
AIの全体像を理解できる
AIの歴史や仕組み、
活用領域を体系的に理解できます。
AI・ディープラーニングの基礎知識を体系的に理解し、
ビジネスで活用するための判断力を身につけることを目的としています。
AIを「作る人」だけではなく、
AIを「活用する人」に求められる知識を体系的に学ぶことができます。

AIの歴史や仕組み、
活用領域を体系的に理解できます。

ビジネス課題に対してAIをどのように
活用すべきか判断できるようになります。

デジタル活用や業務改革を推進するための
土台となる知識を習得できます。

AIを活用した課題解決や新たな価値創出の
視点を身につけることができます。
| テーマ | 内容 | 目標 |
|---|---|---|
| ビジネス | 倫理・コンプライアンス 洞察力 プロジェクトの準備 ステークホルダーとのコミュニケーション 契約、プロジェクト推進 | データサイエンスに必要なビジネス力を養う。 |
| データサイエンス | 線形代数・微分積分 統計学入門 確率・ベイズの定理 確率変数・確率分布 データの可視化 データの取得と加工 統計的推定と検定 回帰分析 機械学習 分析結果の評価 非構造化データの処理 | データサイエンスに必要な統計学、数学、機械学習やその可視化手法について理解する。 |
| データエンジニアリング | システム構築・運用 アーキテクチャ設計 基礎プログラミング・API データの収集・蓄積・加工・共有・連携 SQL ITセキュリティ | データサイエンスに必要なエンジニアリング知識(IT知識、アーキテクチャ、データ(SQL))について理解する。 |
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