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データサイエンティスト育成支援サービス

Solution

データサイエンティスト
育成支援サービス

Data Scientist Training Support Service

「データサイエンティスト育成支援サービス」は、データサイエンスに精通した組織・人材づくりと、ビッグデータ・ソリューションを支援するサービスです。データサイエンティストとして活躍する人材育成に取り組む企業や団体、数理・データサイエンス・AIに関する知識と技術の修得に取り組む大学をはじめとする教育機関でご活用いただけます。

目的に合わせて選べます

基　礎

データサイエンスについて学ぶ！

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。研修・講座の教材、補助教材としてご活用いただけます。

スタビジを見る

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。現役データサイエンティストによる実践的カリキュラムを提供します。

スタアカを見る

実務活用

ビッグデータを実際に活用！

ビッグデータ活用の一連の作業プロセスをスムーズに行う環境を提供します。数百億件のデータを高速集計。

Z-Adamを見る

「スタビジ」「スタアカ」は、データサイエンスの研修や講座の教材、予習・復習のための補助教材としてご利用いただけます。「Z-Adam」は、ビッグデータ業務の効率化・高速処理を求める実務の現場でご利用いただけます。

スタビジ、スタアカが選ばれる理由

実践的なカリキュラム	豊富な学習コンテンツ
資格取得に必要な知識を網羅実務に役立つ実践的なカリキュラム最新のデータサイエンス技術を学べる	データサイエンスに関する幅広い分野を網羅毎月新しいコンテンツを追加無理なく続けられる学習しやすい環境

資格取得＋実務スキルで、即戦力となるデータサイエンティストを育成

■データサイエンス関連資格の取得に向けた学習ロードマップ

【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。
何か調べたい時や気になる用語があった時に検索して辞書的に使えます。

【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。資格取得にも役立ちます。
ゼロから体系的に学びたい場合、ロードマップ形式の学習が最適です。

■DX、データサイエンティストの資格取得に役立つ

DXやデータサイエンティストといった分野の資格取得に役立つカリキュラムを用意しており、体系的に学ぶことができます。
取得可能な主な資格　データサイエンティスト検定リテラシーレベル、統計検定、G検定、E資格など

■独学で学ぶことができるロードマップ

スタアカではDXおよびデータサイエンティストの効率的な学習のために、コースごとに専用のレッスンを用意しています。
最新のデータサイエンス技術を学び、実際に手を動かしてスキルを習得することができます。

デジタルトランスフォーメーション(DX)概要コース
データサイエンティスト概要コース
Python基礎コース
データ加工集計可視化コース
統計学概要コース
機械学習概要コース
機械学習実装コース
ディープラーニングコース
SQL基礎コース
SQL実践
マーケティング

レコメンドロジック
株価予測
大規模言語モデル（LLM）・生成系AI
プロンプトエンジニアリング
ブロックチェーン×データ分析
画像生成AI
自然言語処理
Webアプリケーション
PythonによるAPI連携
オープンソース活用

■スタアカの「進捗レポート」で、データサイエンス人材育成を加速。

スタアカでは、受講者一人ひとりの進捗状況をコースごとに確認できます。
進捗率が伸びない方へ利用を働きかけたり、受講者とのコミュニケーションをとることで、学習意欲を高め、データサイエンス人材育成を加速します。
進捗レポート

Basics

スタビジ

データサイエンスを学ぶ！

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

日系・外資の消費財メーカーで活躍したデータサイエンティストが、ビジネスに活かせるデータサイエンスに関して実務を通して学んだことを発信しています。わかりやすい解説で、データサイエンスの本当の面白さを知ることができます。

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

スタビジ公式HP：https://toukei-lab.com/
YouTubeチャンネル：https://www.youtube.com/@aiby8596

主なコンテンツのカテゴリー

データサイエンス（統計学、機械学習、多変量解析、データ解析、品質工学）
Webマーケティング（ビジネス・マーケティング概論、広告、データマネジメント、サイト運営、SEO）
プログラミング（Python、R、SQL、プログラミングスクール）
おすすめ勉強法（データサイエンティスト、プログラミング、マーケティング、資格）
おすすめサービス
おすすめ書籍

本を並行利用することで習得力アップ。「データサイエンス大全」

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。

Advanced Basics

スタビジアカデミー（スタアカ）

データサイエンティストを目指す！

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

スタビジをさらに深堀りした内容を動画とテキストで学ぶことができます。アニメーションによるわかりやすい解説で、自分のペースで学ぶことができます。PythonやSQLなどを使った実習など実践的なカリキュラムも用意しています。

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/

受講費用を特別価格にてご提供（企業・団体・学校法人向け）

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。

学習カリキュラム ※随時コースは追加予定

デジタルトランスフォーメーション（DX）概要
データサイエンティスト概要
Python基礎
データ加工集計可視化
統計学概要
機械学習概要
機械学習実装
ディープラーニング
SQL基礎
SQL実践
マーケティング
レコメンドロジック
大規模言語モデル（LLM）・生成系AI
ボーナスコース

Correspondence Table

スタビジ / スタアカの対応表

「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム」と「データサイエンティスト協会」の試験範囲への対応状況

「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教育強化拠点コンソーシアム」の標準的カリキュラムに概ね沿った内容です。データサイエンス講座の教材として活用いただくことができます。
●「データサイエンティスト協会」の「データサイエンティスト検定リテラシーレベル」の試験範囲に概ね沿った内容です。

「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム」と「スタビジ/スタアカ」の対応

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
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.データ・AI利活用における留意事項	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	△

◎：重点的に対応、○：対応、△：一部対応、－：今後対応予定

「データサイエンティスト検定リテラシーレベルの試験範囲」と「スタビジ/スタアカ」の対応

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	-	-