オンデマンドコースの特徴
● データサイエンスの基礎知識・専門知識をオンデマンド講義で効率よく習得できます
● 受講者の都合のよい時間・場所・ペースで受講できる自己完結型講座です
● 受講したい講座、受講期間を選択して受講することができます
● 「G検定」合格、「E資格」取得など、キャリアップを目的とした講座も受講できます
● 個人でも法人でもお申し込みできます。
講座一覧
| 東北大学で教える ビジネス データサイエンス1 |
東北大学で教える ビジネス データサイエンス2 |
東北大学で教える マーケティング・リサーチ入門 |
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| 到達目標 |
回帰モデルを用いた予測と実証分析の方法について知る 回帰モデルの基本的な性質を理解する 回帰モデルにおける多重共線性と過学習の意味を知り、適切に対処する 線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、ポアソン回帰モデルのそれぞれの使い方を理解し、推定結果を正しく解釈できる 自社データ分析のために回帰モデルの活用を検討することができる |
ビジネスへの活用が盛んになっているベイズ統計学、多変量解析、統計的因果推論の基本的な内容を知る ベイズ統計学による情報創出と意思決定への応用の基本的な内容を理解する いくつかの多変量解析の手法の使い方を理解し、自社データ分析のために多変量解析の活用を検討することができる 統計的因果推論の意味と考え方の基本を理解する |
現代的なマーケティング・リサーチの意義を知る アンケート調査の意義と質問項目作成の検討事項を理解する データベースマーケティングについて知る マーケティングを目的とした自社データの活用を検討できる |
| 履修要件 | 大学1,2年生程度で学習する微分積分、確率統計、線形代数の基礎知識が必要 | 大学1,2年生程度で学習する微分積分、確率統計、線形代数の基礎知識が必要 |
マーケティング・リサーチの入門的な内容について学びたい方 数学や統計学の知識が必要なくても受講可能 |
| 標準学習時間 | 20時間 | 20時間 | 20時間 |
| 受講料 (税込価格) |
55,000円 | 55,000円 | 55,000円 |
- ※１ 上表の３講座では、東北大学の学部生向けに行った講義の動画を使用します。
以下の５講座は、当カレッジプログラムパートナーの
株式会社zero to oneの講座を提供
| デジタルマーケティング | 機械学習 | ディープラーニング | JDLA「G検定」※1 対策講座 |
JDLA「E資格」※3 認定講座 |
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| 到達目標 |
マーケティング基礎を理解したうえで、デジタル時代におけるマーケティングの変化の概要を理解している 顧客価値の本質を理解し、自社の顧客に応用して考えることができる デジタルマーケティングの理論的基礎や各種デジタルツールの概要について理解し、社内での戦略、戦術の検討に活かすことができる デジタルマーケティングの実践事例について知り、自社での活用の具体的イメージを持っている |
機械学習についての基礎知識を理解し、その活用の具体策を社内で検討することができる プログラミング言語（Python）を用いた機械学習の実践スキルを習得する ＡＩ分野の最新動向や技術進歩に対して、それを理解・活用する基盤知識・スキルを習得する 機械学習を中心にＡＩを用いてビッグデータをどう活用できるのか、理解・実践することができる。 |
ディープラーニングについての基礎知識を理解し、その活用の具体策を社内で検討することができる プログラミング言語（Python）を用いたディープラーニングの実践スキルを習得する。 ライブラリ（Tensoflow）を用いて、ディープラーニングの実装ができる ＡＩ分野の最新動向や技術進歩に対して、それを理解・活用する基盤知識・スキルを習得する ディープラーニングを中心にＡＩを用いてビッグデータをどう活用できるのか、理解・実践することができる |
【概要】 JDLAのG検定「JDLA Deep Learning for GENERAL」の合格に向けた対策講座です 「人工知能基礎」で人工知能の基礎を網羅的に学習、「G検定実践トレーニング（練習問題・模擬試験 【解説付】）」で試験対策が可能です ※2 |
【概要】 JDLA認定プログラムです。（認定番号：00002） 本講座は「機械学習」、「ディープラーニング」、「E資格パッケージ」にて構成されています 本講座を受講・修了することで、E資格の受験が可能になります |
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【到達目標】 JDLA「G検定」合格 |
【到達目標】 「機械学習」、「ディープラーニング」の各到達目標と同様 JDLA「E資格」の受験資格を取得する |
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| 履修要件 | デジタルマーケティングを初めて学ぶ方、マーケティング分野でデジタル活用をお考えの方など、幅広く受講していただくことが可能 |
微分積分、確率統計、線形代数の基礎知識が必須 プログラミング経験があることが望ましい |
微分積分、確率統計、線形代数の基礎知識が必須 Pythonのプログラミング基礎知識が必須（「機械学習」修了レベルのPythonプログラミングスキルがあることが望ましい） |
人工知能の基礎を学ぶ意欲がある方はどなたでも受講可能 JDLA「G検定」を目指される方に特におすすめです |
微分積分、確率統計、線形代数の基礎知識が必須 Pythonのプログラミング基礎知識が必須 |
| 標準学習時間 | 20時間 | 40時間 | 20時間 | 20時間 | 80時間 |
| 受講料 (税込価格) |
55,000円 | 66,000円 | 66,000円 | 8,800円 | 165,000円 |
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※１
JDLA：一般社団法人日本ディープラーニング協会（Japan Deep Learning Association）
G検定：ジェネラリスト検定 JDLA Deep Learning for GENERAL -
※２
JDLA「G検定」対策講座にはQ&Aサービス等のサポートサービスはつきません。
「G検定」対策には、「深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト） 公式テキスト」の学習も推奨しています。 - ※３ E資格：エンジニア資格 JDLA Deep Learning for ENGINEER
受講期間
| 講義 | 2月 | 3月 | 4月 | 5月 | 6月 | 7月 | 8月 | 9月 | 10 月 |
11 月 |
12 月 |
1月 | 2月 | 3月 |
| 東北大学で教える ビジネスデータサイエンス1 |
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| 東北大学で教える ビジネスデータサイエンス2 |
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| 東北大学で教える マーケティング・リサーチ入門 |
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| デジタルマーケティング | ||||||||||||||
| 機械学習 | ||||||||||||||
| ディープラーニング | ||||||||||||||
| JDLA「G検定」対策講座 | ||||||||||||||
| JDLA「E検定」認定講座 ※本講座はJDLA認定プログラムです |
- ※１ JDLA「G検定」対策講座は、年3回のG検定試験日に合わせて受講期間（4か月間）を設定しています。
- ※２ JDLA「E資格」対策講座は、年2回のE資格試験日に合わせて受講期間（5か月間）を設定しています。
- ※３ そのほかの講座は、年4回の受講期間（3か月間）を設定しています。
- ※４ JDLA「G検定」の受験資格：制限なし
- ※５ JDLA「E資格」の受験資格：JDLA認定プログラムを試験日の過去２年以内に終了していること
- ※６ JDLA「G検定」、「E資格」の詳細は、JDLA（一般社団法人日本ディープラーニング協会）のホームページにてご確認ください。