下関市立大学附属リカレント教育センター『しものせき地域 DX 人材育成リスキリングプログラム』

2024 年度

受講生募集要項

1．履修証明プログラム募集概要
秋学期よりスタートする『しものせき地域 DX 人材育成リスキリングプログラム』の募集をします。

プログラム名

受講期間

募集

募集

受講区分

人数

履修生

３０名

（聴講生）

程度

２０２４年１０月５日（土）～２０２５年３月１５日（土）
しものせき地域 DX 人材育成リスキリングプログラム

毎週土曜日（11 月 24 日のみ（日））１コマ目

9：00～10:30

２コマ目

10：40～12:10

2．履修資格 ※1
下関市立大学学則第 18 条の規定に準じて、本学の履修証明プログラムを履修することができる者(1) 高等学校又は中等教育学校を卒業した者(2) 通常の課程による 12 年の学校教育を修了した者（通常の課程以外の課程によりこれに相当する学校教育を修了した者を含む。
）(3) 外国において学校教育における 12 年の課程を修了した者又はこれに準ずる者で文部科学大臣の指定したもの(4) 文部科学大臣が高等学校の課程と同等の課程を有するものとして認定した在外教育施設の当該課程を修了した者(5) 専修学校の高等課程（修業年限が 3 年以上であることその他の文部科学大臣が定める基準を満たすものに限る。）で文部科学大臣が別に指定するものを文部科学大臣が定める日以後に修了した者(6) 文部科学大臣の指定した者(7) 高等学校卒業程度認定試験規則（平成 17 年文部科学省令第 1 号）による高等学校卒業程度認定試験に合格した者（同令附則第 2条の規定による廃止前の大学入学資格検定規程（昭和 26 年文部省令第 13 号）による大学入学資格検定に合格した者を含む。
）(8) その他本学において、相当の年齢に達し、高等学校を卒業した者と同等以上の学力があると認めた者※1 本プログラムの受講区分には、履修証明プログラムを履修することで履修証明書が交付される「履修生」と、それ以外の「聴講生」(履修証明証は交付されない)があります。

履修生

聴講生（講義の一部を聴講したい方）
以下、(1)又は(2)のいずれかに該当する者(1）上記、履修資格を満たす者

資格

上記、履修資格を満たす者(2）センターが行う個別の受講資格審査（様式第 3 号の提出による）により認められた 18 歳以上の者

規定の履修証明プログラムを全て履
修了要件

修了証

―

修すること（60 時間以上必須）
履修証明書

必要な方のみ「受講証明書」

1

3．開講日及びプログラム名及び内容
開講日

10 月 5 日（土）10 月 12 日（土）プログラム名内容

ローコードツール活用①

ローコードツール活用による業務効率化・業務改

ローコードツール活用②

善（RPA による日常業務の作業自動化、アプリ開ローコードツール活用③

発、データの可視化、AI を活用したチャットボッ

ローコードツール活用④ト制作など）の手法を学びます。地域企業の実態に即した DX コンサルティングノウハウを持つデータキュービック社の外部講師を活用し、受講者が自社に持ち帰り、実務において実践できる力を身につけます。

10 月 19 日（土）10 月 26 日（土）11 月 2 日（土）11 月 9 日（土）11 月 16 日（土）11 月 24 日（日）11 月 30 日（土）12 月 7 日（土）12 月 14 日（土）12 月 21 日（土）1 月 4 日（土）1 月 11 日（土）2 月 1 日（土）2 月 8 日（土）

統計学基礎①

この講義では、統計学基礎を学びます。具体的に統計学基礎②は、R による「統計解析手法」、「データの収集と統計学基礎③

整形」、「データの要約とグラフによる可視化」、「デ

統計学基礎④ータの解析」という一連のプロセスに関する手法

解析演習①について学習します。R を用いてデータ解析の実

解析演習②

習により実際にデータを分析する能力を身につけ

解析演習③

ます。

解析演習④
解析演習⑤
機械学習入門①

この講義では、人工知能、特に機械学習について、

機械学習入門②

原理と理論、その python プログラム実装を学びま

機械学習入門③す。具体的には、python、教師あり学習、教師な

機械学習入門④

し学習、スパースモデリング、画像認識、生成 AI

機械学習入門⑤などを対象とします。特に、教師あり学習では、

機械学習入門⑥線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクタ

機械学習入門⑦

マシン、ニューラルネットワークなど、教師なし

機械学習入門⑧

学習では、次元削減とクラスタリングを学びます。

機械学習入門⑨多変量解析と R による実習①

ここまでは、統計学基礎で学習した内容と多変量

多変量解析と R による実習②

解析手法を簡単に学びましたが、ここでは、その多変量解析と R による実習③

手法を用いてデータ解析に適用します。主に、R で多変量解析と R による実習④

分析します。回帰分析を中心に分析します。用い多変量解析と R による実習⑤るテキストは『「R による実証分析：回帰分析から多変量解析と R による実習⑥

因子分析へ」星野匡郎、田中久稔、北川梨津・共多変量解析と R による実習⑦

著、オーム社、ISBN；978-4-274-23002-8）』を用

多変量解析と R による実習⑧います。-

多変量解析と R による実習⑨
PBL①

PBL（課題解決型学習）：これまでに得られた知識

2

2 月 15 日（土）2 月 22 日（土）3 月 1 日（土）3 月 15 日（土）PBL②やスキルを活用し、課題の原因を分析し、解決すPBL③るための提案を行うことを目指した演習は、デー

PBL④

タ解析統計・多変量解析では、PBL で分析するデPBL⑤ータをその学習の時に集めてもらいます。PBL でPBL⑥はそのデータを分析して最終レポートを書いても

PBL⑦

らいます。

PBL⑧
発表会

※出席できない場合には、後日録画で聴講することができます。

4．受講料（総時間）

受講区分

総時間／（コマ）受講料

履修生

60 時間／40 コマ

60,000 円

聴講生－

1 講義（90 分）あたり 1,500 円

5．場所
下関市立大学 D 棟（データサイエンス）（下関市大学町二丁目 1-1）

6．申込期間2024 年８月１日(木)～2024 年９月 17 日(火) ＊正午必着

7．申込方法①

本学ホームページから該当の様式をダウンロードし、紙媒体にて提出してください。

②

提出の際には、封筒の表に「下関市立大学附属リカレント教育センター受講申込書類 在中」と朱書きし、下記の書類送付先まで簡易書留にて送付してください。
【書類送付先】：下関市立大学附属リカレント教育センター〒751-8510 山口県下関市大学町二丁目１番１号

提出する書類は「受講区分」及び「履修資格」の有無によって異なりますので、次ページの表で確認したうえで過不足なくご準備ください。

3

受講区分
提出書類

内容
履修生

聴講生

様式第 1 号 -ア「履修生」としての受講申込書です。

〇

×

様式第 1 号 -イ

「聴講生」としての受講申込書です。

×

〇

×

〇

〇

×

受講希望講義を記入します。申込時に希望した講様式第 2 号

義しか受講ができませんのでご注意ください。
【2．履修資格】を満たすことを証明するための書

最終学歴証明書※2

類として、最終出身学校の卒業もしくは修了を証明する書類を添付してください。

様式第 3 号

「聴講生」の方で【2．履修資格】を満たさない場（カ）合に受講資格を確認するための審査申請書です。

×△【2.履修資格を満たさない方】※2 最終学歴証明書に記載の氏名と現在の氏名が異なる場合、旧姓を確認できる書類を添付してください。

8．選抜方法
書類選考

9．手続き① 選考後、順次受講料納付書類を送付します。同封の案内に従って納付書に記載された受講料を期日までに納付してください。
② 期日内に受講料の納付が確認された方にのみ受講を許可し、受講案内等を送付します。

10．注意事項⚫ いったん受理した書類及び納入された受講料については、受講生の自己都合による返却及び返金はできません。なお、やむを得ない事情により開講できない場合に限り、受講料の返金を行うことがあります。
⚫ 提出書類に虚偽の記載があった場合、受講の資格を失います。なお、書類不備の場合は受付できません。
⚫ 講義等で使用する予定のソフトウェアについて、オンラインでの受講の方はあらかじめインストー
ルをお願いします。

4

・Anaconda（ https://www.anaconda.com/download ）・Oracle VM Virtualbox（ https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads ）・Oracle VM Virtualbox Extension（ https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads ）・Vagrant（ https://www.vagrantup.com/ ）・R 言語環境（https://ftp.yz.yamagata-u.ac.jp/pub/cran/）・RStudio（R 言語の環境）（https://posit.co/download/rstudio-desktop/）・Google Chrome・Google colab（https://colab.research.google.com/?hl=ja）
・Power BI（デスクトップ版）
バージョン：すべてインストール時点での最新版必要なパソコンのスペック
CPU→コア数が 8 以上
メモリ→16GB 以上
SSD→50GB 以上の空き容量
11. その他⚫ 対面とオンライン同時双方向でのハイブリッド型授業では Microsoft®の Teams を使用します。
⚫ 公共交通機関をご利用ください。

＜お問い合わせ・書類送付先＞
下関市立大学附属リカレント教育センター〒751-8510

山口県下関市大学町二丁目 1 番 1 号

TEL 083-250-6162／FAX 083-250-6163（月～金：9:00～17:00）
E-mail recurrent@shimonoseki-cu.ac.jp5