実践的なカリキュラム | 豊富な学習コンテンツ |
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【基 礎】データサイエンスを学ぶ!:データサイエンスのトレンドと概要が動画とテキストで学べます。
ビジネスに活かせるデータサイエンスをYouTubeと
テキストで楽しく学べるWebメディアコンテンツ
【完全無料】コンテンツはすべて無料で利用することができます
【動画でわかりやすい】AIやデータサイエンスについて楽しく学べて飽きません
【隙間時間で学べる】動画は5~10分程度なので、移動や休憩の時間に学べます
【登録ユーザー3万人超】データサイエンス関連動画では驚異の登録者数
【毎週配信】YouTubeでデータサイエンスやAIに関する最新の話題を発信
主なコンテンツのカテゴリー
データサイエンスについて体系的にまとめ、実例によるわかりやすい解説で、
初めての方でも全体像が理解できる内容の書籍です。
【応用基礎】データサイエンティストを目指す!:PythonやSQLを使った実践的な知識が習得できます。
データサイエンティストを目指す多くの方が活用している
動画の解説でわかりやすく学べるオンラインスクール
【無料体験】導入検討される企業・団体・学校法人向けに無料体験版をご用意
【動画で学べる】動画とテキストで学べるインターネットスクール
【実践的カリキュラム】現役データサイエンティストによる実践的なカリキュラム
【研修・講座での活用】企業や公共団体、教育機関のデータサイエンス講座等
【毎月追加】データサイエンスに関する新しいコースを追加
スタビジアカデミー
https://toukei-lab.com/achademy/
QA質問や進捗状況等のレポーティング提供も可能なプランを用意しております。
サポート内容、価格については、お問い合わせください。
「スタビジ/スタアカ」は、大学などの「データサイエンス講座」、
「データサイエンティスト検定」の教材として、活用いただくことができます。
数理・データサイエンス・AI リテラシーレベル教材 | スタビジ スタアカ |
数理・データサイエンス・AI 応用基礎レベル教材 | スタビジ スタアカ |
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1.社会におけるデータ・AI利活用 | 1-1.社会で起きている変化 | △ | 1.データサイエンス基礎 | 1-1.データ駆動型社会とデータサイエンス | - | |
1-2.社会で活用されているデータ | △ | 1-2.分析設計 | ○ | |||
1-3.データ・AIの活用領域 | △ | 1-3.データ観察 | ○ | |||
1-4.データ・AI利活用のための技術 | ○ | 1-4.データ分析 | ○ | |||
1-5.データ・AI利活用の現場 | ◎ | 1-5.データ可視化 | △ | |||
1-6.データ・AI利活用の最新動向 | ◎ | 1-6.数学基礎(前半) | ○ | |||
2.データリテラシー | 2-1.データを読む | ○ | 1-6.数学基礎(後半) | - | ||
2-2.データを説明する | ○ | 1-7.アルゴリズム(※) | - | |||
2-3.データを扱う | △ | 2.データエンジニアリング基礎 | 2-1.ビッグデータとデータエンジニアリング | - | ||
3.データ・AI利活用における留意事項 | 3-1.データ・AIを扱う上での留意事項 | △ | 2-2.データ表現 | - | ||
3-2.データを守る上での留意事項 | △ | 2-3.データ収集 | △ | |||
4.オプション | 4-1.統計および数理基礎 | - | 2-4.データベース | ○ | ||
4-2.アルゴリズム基礎 | - | 2-5.データ加工 | △ | |||
4-3.データ構造とプログラミング基礎 | ◎ | 2-6.ITセキュリティ | △ | |||
4-4.時系列データの解析 | ◎ | 2-7.プログラミング基礎(※) | ◎ | |||
4-5.テキスト解析 | ○ | 3.AI基礎 | 3-1.AIの歴史と応用分野 | △ | ||
4-6.画像解析 | ◎ | 3-2.AIと社会 | - | |||
4-7.データハンドリング | ○ | 3-3.機械学習の基礎と展望 | ◎ | |||
4-8.データ活用実践(教師あり学習) | ○ | 3-4.深層学習の基礎と展望 | ○ | |||
4-9.データ活用実践(教師なし学習) | ◎ | 3-5.認識 | ○ | |||
3-6.予測・判断 | ○ | |||||
3-7.言語・知識 | △ | |||||
3-8.身体・運動 | - | |||||
3-9.AIの構築・運用 | △ |
データサイエンス力 | スタビジ | スタアカ | データエンジニアリング力 | スタビジ | スタアカ | ビジネス力 | スタビジ | スタアカ | ||
統計数理基礎 | ○ | ○ | システム企画 | - | - | ビジネスマインド | ○ | ○ | ||
線形代数基礎 | ○ | - | システム設計 | - | - | データ・AI倫理 | ○ | - | ||
微分・積分基礎 | ○ | - | アーキテクチャ設計 | ○ | - | コンプライアンス | - | - | ||
集合論基礎 | - | - | クライアント技術 | ○ | - | 契約 | - | - | ||
統計情報への正しい理解 | ○ | ○ | 通信技術 | - | - | MECE | ○ | - | ||
データ確認 | ○ | ○ | データ抽出 | ○ | ○ | 構造化能力 | ○ | - | ||
俯瞰・メタ思考 | - | - | データ収集 | ○ | ○ | 言語化能力 | ○ | - | ||
データ理解 | ○ | ○ | データ構造の基礎知識 | ○ | ○ | ストーリーライン | - | - | ||
洞察 | ○ | ○ | テーブル定義 | ○ | - | ドキュメンテーション | - | - | ||
回帰・分類 | ○ | ○ | DWH | ○ | - | 説明能力 | ○ | ○ | ||
評価 | ○ | ○ | 分散技術 | - | - | AI活用検討 | ○ | ○ | ||
推定・検定 | ○ | ○ | クラウド | ○ | - | KPI | ○ | ○ | ||
グルーピング | ○ | ○ | フィルタリング処理 | - | - | スコーピング | ○ | ○ | ||
性質・関係性の把握 | ○ | ○ | ソート処理 | ○ | ○ | データ入手 | ○ | ○ | ||
因果推論 | ○ | - | 結合処理 | ○ | ○ | 分析アプローチ設計 | ○ | ○ | ||
サンプリング | ○ | ○ | 前処理 | ○ | ○ | データ理解 | ○ | ○ | ||
データクレンジング | ○ | ○ | マッピング処理 | ○ | ○ | 意味合いの抽出・洞察 | ○ | ○ | ||
データ加工 | ○ | ○ | サンプリング処理 | ○ | ○ | 評価・改善の仕組み | ○ | ○ | ||
特徴量エンジニアリング | ○ | ○ | 集計処理 | ○ | ○ | プロジェクト発足 | ○ | ○ | ||
方向性定義 | ○ | ○ | 変換・演算処理 | ○ | ○ | リソースマネジメント | - | - | ||
軸だし | ○ | ○ | データ出力 | ○ | ○ | リスクマネジメント | - | - | ||
データ加工 | ○ | ○ | データ展開 | ○ | ○ | |||||
表現・実装技法 | ○ | ○ | データ連携 | ○ | ○ | |||||
意味抽出 | ○ | ○ | 基礎プログラミング | ○ | ○ | |||||
時系列分析 | ○ | - | 拡張プログラミング | ○ | ○ | |||||
機械学習 | ○ | ○ | アルゴリズム | - | - | |||||
深層学習 | ○ | ○ | 分析プログラム | ○ | ○ | |||||
自然言語処理 | ○ | ○ | SQL | ○ | ○ | |||||
画像認識 | ○ | ○ | ITセキュリティの基礎知識 | ○ | ○ | |||||
映像認識 | - | - | 攻撃と防御手法 | - | - | |||||
音声認識 | ○ | ○ | 暗号化技術 | - | - | |||||
パターン発見 | ○ | ○ | 認証 | - | - | |||||
ソース管理 | ○ | - | ||||||||
AutoML | ○ | - | ||||||||
MLOps | - | - | ||||||||
AIOps | - | - |
【実務活用】ビッグデータを実際に活用! ビッグデータを活用した統計分析業務を効率的かつ超高速に行えます。
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【使いやすさ】Excelのピボットテーブルのような操作で、効率的に集計表を作成
【覚えやすさ】SQLやRといった言語を覚えなくとも集計が可能
【高速処理】Excelの制限100万件超はもちろん、数百億件のデータも高速に処理
【実績】官公庁等で40年以上の実績「Adam-Report」の集計・分析技術を継承
Excelのピボットテーブルのように、マウスで項目を配置するだけで集計表を作成。
スクリプト記述でも、SQLと比べて簡潔な定義で、数行の記述で済みます。
同一ハードウェアによる100億件のレセプトデータ処理を比較。
■データロード(100億件)
■データ集計(100億件)
■データJOIN(100億件)
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