デジタルトランスフォーメーション(DX)の必要性が急速に高まっています。そして、DXの中心には常に、データに関する技術があります。
製造業や情報通信、電力、ガス、金融、サービス業など、多種多様な業種業界において、データの収集や保存、分析、自動化などデータに関するテクノロジーに対応できるよう社内インフラを整え、社内外のサービスやデータと連結することで顧客に新たな価値を提供し始めています。

今、新たな社会を創ろうとしている企業は、データ関連技術をコア技術として成長を続けています。

ICTカレッジではトラディショナルな統計解析手法から、AI技術などの最新のデータ分析アプローチまで、幅広い領域のコースを取り揃え、お客様のニーズを満たすコースを提供しています。

コース選定のポイント

データ分析に求められるスキル領域について

データ利活用プロジェクトを推進する上で必要なスキルセットとして ビジネス力、データサイエンス力、データエンジニアリング力 が挙げられます。
各スキルを持った人材が集まりプロジェクトのゴールを目指します。それぞれのスキルにはレベルがあり、レベルごとに必要とされる知識や技術が異なります。
ICTカレッジでは、各スキルやレベルに応じたコースを提供しています。目指すスキルに応じたコースをご受講ください。

	ビジネス要件を整理し、プロジェクトを企画、提案する プロジェクト計画を推進し、アウトプットにコミットする	データ加工、分析手法について理解し、分析活動を推進する 適切な分析分析アプローチの設計、実行、深堀りができる	分析要件にあわせた、データ処理を実施する インフラを含む環境を構築/運用する
	業務やサービスの知識 課題背景を理解し、ビジネス、課題を整理・解決に導くスキル 機械学習の基礎知識 AIプロジェクトを企画/管理するスキル	統計数理の知識 機械学習モデルを構築するスキル データの前処理、特徴量設計、アルゴリズムの選択、パラメータの調整、モデルを評価するスキル プログラミングスキル Python、Rでモデルの実装	データを収集/蓄積/管理するスキル システム開発/インフラ構築に関する知識とスキル プログラミングスキル 機械学習モデルをアプリケーションに組み込む

出典：  一般社団法人データサイエンティスト協会 「データサイエンティスト スキルチェックリスト ver.4」、

IPA 独立行政法人 情報処理推進機構「データサイエンティストのためのスキルチェックリスト/タスクリスト概説」をもとに作成

出典：  一般社団法人データサイエンティスト協会 「データサイエンティスト スキルチェックリスト ver.4」、

IPA 独立行政法人 情報処理推進機構「データサイエンティストのためのスキルチェックリスト/タスクリスト概説」および「ITSS＋「データサイエンス領域」2021改訂版」をもとに作成をもとに作成

おすすめコースのご紹介

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