育成支援サービス
データサイエンス人材の育成で競争力強化
実践に活かせるスキルの習得と資格取得の支援
｢データサイエンティスト育成支援サービス｣は、提携するダブダブ社の人気のデータサイエンス系eラーニングコンテンツ「スタビジ」「スタアカ」による法人・自治体向け高度デジタル人材育成支援サービスです。
データサイエンスの基礎から実務スキルの習得、資格取得まで、企業や自治体のニーズに合わせた包括的な学習プログラムで、データサイエンス人材育成を強力に支援します。
既に社内教育コンテンツとしてIT企業等にて活用されています。
組織作りの研修や講座、資格取得に役立ちます。
スタビジ、スタアカは分かりやすい豊富なコンテンツを提供。 楽しく学びながらスキルアップが行え、データサイエンスに精通した人材育成と組織づくりを支援します。
5～10分程度の内容なので隙間時間に学ぶことができます。
また、｢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。
それぞれの対応状況については、｢スタビジ/スタアカの対応表｣をご覧ください。
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。
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 |
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即戦力となるデータサイエンティストを育成
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。
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。
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データサイエンス人材育成を加速。
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。
【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
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
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・マーケテイング概論、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
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
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/
- 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
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。
｢データサイエンティスト検定リテラシーレベル｣の教材としても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 | - | - |
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