スキル/レベル：

低高
データサイエンス
応用コース

データサイエンス
初級コース

ビジネス力

ビジネス課題を整理し解決を見出す力●社会で起きている変化と活用されているデータ●データ・AIの活用領域と利活用のための技術●データ・AI利活用の最新動向と扱う上での留意事項

データ
エンジニアリング力
データサイエンスを意味のある形に使えるようにし実装、運用する力●統計および数理基礎●アルゴリズムの基礎●外部講師授業●データ活用実践(教師なし学習)●データ活用実践(教師あり学習)●テキスト解析●画像解析●データ構造とプログラミング●時系列データ解析

データサイエンス
入門コース

データサイエンス
AIコース●データサイエンス概論●単回帰分析
●重回帰分析
●ニューラルネットワーク●深層学習●データエンジニアリング●データ収集・蓄積●データ加工●演習（データモデリング）●ITセキュリティ
●人工知能の歴史
●経路探索
●知識表現
●人工知能の倫理と安全性●演習（AI技術と応用分野）● AIの歴史と活用領域● AIと社会●機械学習のための数学基礎●機械学習のための数学基礎2

情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力●機械学習のための数学基礎3●機械学習の基礎（特徴抽出）●機械学習の基礎と展望●データを読む●データを説明する●データを扱う●機械学習の予測・判断●機械学習の予測・判断2●言語・知識のための機械学習●身体・運動と深層学習の基礎と展望●ニューラルネットワークの学習

データサイエンス
実践コース

データサイエンスと社会●イントロダクション●実社会でのデータサイエンスの事例●データサイエンス入門1●データサイエンス入門2●R言語の基礎●Pythonの基礎

統計学基礎● 数理統計1● 数理統計2● ベイズ統計● 微分● 単回帰分析● 線形代数● 重回帰分析

データベース●トランザクション処理●関係データベース設計と操作言語

ROC解析●ROC曲線●正答率とAUC●ROC解析の実例
データの扱いの基礎●様々なデータ●データ取得での留意点●データ解析の実際
統計的決定の基礎●統計的決定●二値分類●意思決定の認知モデリング

数学基礎
●数の体系
●オイラーの公式●多変数の微分●行列の固有値●最適化●制約付き最適化●積分●行列の階数と転置●数値計算

ソリューション企画●要求分析、IT化対象の決定●既存資産の再利用検討、ITソリューション
マルチメディア
●スパースモデリング●テキスト処理
●音声処理
●画像処理

データサイエンスの活用●機械学習(ロジスティク回帰)●機械学習(ニューラルネットワー
クの基礎)●機械学習(クラスタリング)
信号検出理論●機械学習(決定木）●機械学習(ディープラーニング) ●シグナルとノイズ●反応確率と標準得点●弁別力と判断基準●データ駆動型社会とデータサイエンス●データ分析の進め方●データ構造とビッグデータ

データサイエンス力

データ活用●ビジネス活用(意思決定)●ビジネス活用(施策実施)

データサイエンス
基礎コース

プログラミング● Python入門● R言語入門●特徴抽出

多次元データの可視化と分析●主成分分析の基礎●主成分分析の方法●因子分解と多次元尺度法

一般化線形モデル●ロジスティック回帰●ロジスティック回帰モデルの当てはめと評価●質的変数の扱い

データの分類I：判別分析●パターン認識とクラス分類●線形判別分析とパーセプトロン●多層パーセプトロン

データの分類II：クラスタリング●K-means●混合ガウスモデル●EMアルゴリズム

確率統計の基礎●確率的な現象●確率変数と確率分布●同時確率、条件付き確率とベイズの定理
データの可視化の基礎●データの集計●データの分布の可視化と解析●多次元データの可視化

仮説検定●信号検出としての仮説検定●様々な検定１●様々な検定２

ベイズ推定
●事後分布
●自然共役事前分布●ベイズ推定の応用

回帰分析●問題の設定と解法●回帰の評価●多重共線性
線形代数と多次元データの扱いの基礎●線形代数-ベクトル・行列●相関係数●多次元正規分布

最尤推定●尤度関数と直線回帰●二項分布●最尤推定量の特性

データエンジニアリング●構造化データ・
非構造化ツールの統計解析ツール●蓄積、加工●データウェアハウス
●非構造化データ・データベース

データサイエンス入門●ニューラルネットワークの構造と学習●データ生成過程のモデル化
情報理論の基礎●情報源符号化●データ構造●標本化、量子化●形式言語、形式手法●アルゴリズム、数値計算●自然言語処理、分散・並列コンピューティング
機械学習の基礎●弱いAI・強いAI ●フレーム問題●探索・推論●知識表現●データの分類●変分ベイズ法●ニューラルネットワークⅠ,Ⅱ●ディープラーニングⅠ,Ⅱ2022.10

初級コース
医療、福祉1%

公務 0.3%
その他 6%

卸売、小売3%

情報通信

金融、保険
14%

不動産 1%

ス・水道
2%

補助教材

15%

15%

電気・ガ

概要

開講実績

学術研究、専門・技術サービス1% 学生
運輸、郵便 0%受講対象者（目安）

製薬3%

受講者数

教育機関 6%

サービス
10%

製造

建設 1%

17%

研究機関 4%目標

受講者所属（累計）

学部１年レベル高校２年までの数学知識で受講可能
すべての社会人が学ぶべき新しいデータサイエンス科目
大学コンソーシアムが定めたモデルカリキュラム（リテラシーレベル）を網羅した「データサイエンスリテラシー ～モデルカリキュラム準拠～」培風館
2021年5月開講
2022年11月開講

1期
4期

2021年11月開講 2期
2023年6月開講 5期

1期：27名/内修了者14名
2期：29名/内修了者14名
3期：116名/内修了者Ⅰ：88名・Ⅱ：68名・プラス認定22名
4期：50名/内修了者Ⅰ：23名・Ⅱ：17名・プラス認定6名
5期：98名/内修了者Ⅰ：54名・Ⅱ：42名
6期：34名社会人（製薬、研究機関、教育、製造、金融他）
学生（博士前期・後期課程、学部）
数理・データサイエンス・AIの基礎を習得し、日常の生活や仕事の場で活用できるようになる
コンテンツの難易度はいかがでしたか

受講してみて、この科目や関連分野への理解や興味が増した

むずかしすぎる
4%

受講者のコメント・資料が豊富であり、講義動画も自分のペースで何度も確認できるため、理解を深めやすい。
・データサイエンスについて、どういう情報をどのように分析して、実社会の課題解決に役立ていくかということの概要を学ぶことができたと感じる。積極的にデータを活用しようと考えるなら、データサイエンスの基本的な知識があることが重要と感じるので、入門コースを学んでいきたい。
・Pythonのプログラムを学ぶ機会を提供して貰えると助かります。
・当初想定した難易度よりもかなり難しかった。
・大変、勉強になりました。数式になると苦手意識がでてしまい、難しかったです。
・これまでにAI、データサイエンスについて学んでこなかったため、新しい知識を得ることができ、大変良かったです。

2022年5月開講 3期
2023年12月開講 6期

あまりそう思わない

少しやさしい少しむずかしい4%

17%

どちらでもない9%35%
ちょうどよい39%

あまり満足していない
9%

44%

大いに満足
13%

そう思う

少しそう思う48%

あまりそう思わない
4%
どちらでもない
9%

そう思う
26%

普通26%
まあまあ満足52%

当初の受講目的に対する満足度について（ニーズに合った内容だったでしょうか）

少しそう思う61%

受講したことは自分自身の研究や仕事、将来などに役立つと思うAIコース
学部生向け教科書「データサイエンス応用基礎」培風館

開講実績

2022年10月開講 1期

受講者数

1期：55名/内修了者Ⅰ：18名・Ⅱ：13名
3期:77名/内修了者Ⅰ：23名・Ⅱ：12名
社会人（製造、情報通信、サービス他）
学生（博士前期・後期課程、学部）講座Ⅱ

2023年5月開講 2期

受講したことは自分自身の研究や仕事、将来などに役立つと思う

4%

22%

そう思わない
そう思う

4%

74%

受講してみて、この科目や関連分野への理解や興味が増した

少しそう思う
31%
そう思う
65%

情報通信 17%2023年11月開講 3期

教育機関
5%

製造 31%

サービス12%
電気・ガス・水道3%

2期:70名/内修了者Ⅰ：21名・Ⅱ：11名

受講者所属（累計）

建設 1%

むずかしすぎる
9%

AIの原理を理解した上で、データを収集・処理・蓄積するための技術の概要と機械学習の方法論を理解することを目的とします。特にExcelなどを用い実際に手を動かしてデータ分析する機会を設け、社会での実例を題材とした演習を行います。

製薬1%
金融、保険 3%

運輸、郵便 1%

不動産2%

データサイエンスとAIに関する深い基礎知識と幅広い技術を身に付けることを目的とします。
データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力、AIを活用し課題解決につなげる基礎能力を修得します。

そう思わない少しそう思う13%

卸売、小売 2%

AIの基礎と、実社会で適用されているデータサイエンス、データエンジニアリングツールの実態とその原理を明らかにする講座Ⅰ

学生サービス 3%

補助教材

目標

4%

学術研究、専門・技術受講対象者（目安） 学部2年レベル
概要

その他

公務 1%

医療、福祉 1%

やさしすぎる4%

少しむずかしい35%

ちょうどよい52%

コンテンツの難易度はいかがでしたか

受講者のコメント・２つのコースが異なるコンセプトで構成されているため、機械学習の基本が本当に良く理解できました。
・社会人が挫折しやすい数学の部分が丁寧でした計算が楽になるように工夫されていました。
・ベクトルの内積や線形代数、大学1年の微積分など、数学的なアプローチを思い出しながら、勉強しました。
・社会人(エンジニア)からすると本格的な内容でした。
深層学習は大学の学部レベルの数学を用いながら、進めて行くので考え方や論理展開、原理がよくわかりました。
・動画時間が短く区切られており，無理なく視聴できたのが良かったです。
・ChatGPTなどの概ね妥当な情報収集能に驚く一方、生成AI研究の進展に対応して、人間の存在論や認識論などの哲学がどのように進展するのか関心が強くなりました。

当初の受講目的に対する満足度について（ニーズに合った内容だったでしょうか）
あまり満足していない
9%

全く満足していない4%

普通4%

まあまあ満足31%

大いに満足52%

入門コース
受講対象者（目安）
概要

開講実績

受講者数

学部3年レベル
文理を問わず、全ての大学２年次以降学生に向けた教材を使用したデータサイエンス科目
大学1年次の数学の復習も含む、プログラミング、統計学、機械学習の基礎を学ぶ、学問としてのデータサイエンスに触れたい社会人向け。
統計学を中核に添え、数式を交えたデータサイエンスの入門
2020年5月開講 1期
2020年11月開講 2期
2021年6月開講 3期
2022年3月開講 4期
2022年9月開講
5期
2023年4月開講 6期
2023年10月開講 7期
2024年6月開講
8期
1期：20名/内修了者11名
3期：28名/内修了者10名
5期：133名/内修了者40名
7期：88名/内修了者29名
社会人（製造、教育、情報通信他）
学生（博士前期・後期課程、学部）

2期：28名/内修了者12名
4期：45名/内修了者17名
6期：48名/内修了者17名

受講者所属（累計）
医療、福祉 1%
卸売、小売 6%33%

学術研究、専門・技術
サービス

学生
15%

情報通信 11%

2%
金融、保険
11%
製薬 2%

サービス10%
製造
26%
電気・ガス・水道

教育機関 6%

研究機関 2%

建設 1%

受講者のコメント・実際にプログラミングを行って機械学習やデータサイエンスに触れることができるので、勉強してみようと前向きに取り組める。
17%
あまりそう
・基本的な数学に関する説明がとても分かりやすかった。機械学習などに思わない関する部分は、もう少し具体例なども使って教えていただけるとわかり8%
そう思うやすいと思った。
どちらでもそう思う
42%
ちょうどよいとても良いない25%
・理論的背景を丁寧に解説のうえ、PythonやRを使った実装にまで踏み込ま
50%
25%
少しそう思う8%
れていて、大変参考になる内容でした。
58%
・途中から難しくなり、高校大学数学の学び直しの必要性を痛感した。
ちょうどよい・コース序盤は簡単な内容で物足りなくも感じたが、後半以降で様々な手法少しそう思う
42%の概論とプログラム実装がでてきてからは大変興味深く学習できた。
良い59%
・本コースの学習を通じて、顧客の製品選択の予測にはロジスティック回帰、
33%
顧客のグループ分けにはクラスタリングを用いるなど、研究やビジネスに受講したことは自分自身の研究や仕事、コンテンツの見やすさ(動画、音声、長さなど）役立つ視点を得ることができた。
将来などに役立つと思う
少しやさしい少しむずかしい受講してみて、この科目や関連分野への理解や興味が増した

3%

不動産 0.8%

統計・データサイエンスの基本的知識の理解、基礎コースへの導入

コンテンツの難易度はいかがでしたか

その他

1%

運輸、郵便 0.3%

2.3%

目標

公務

はいかがでしたか基礎コース
受講対象者（目安）

学部4年～大学院前期レベル
基礎Ⅰ

概要
補助教材
開講実績

受講者数

受講者所属（累計）

学術研究、専門・技術公務

データサイエンスの一通りの基礎を習得できる
数理統計、機械学習、情報システムを横断的に解説

データサイエンスのための数学概論
基礎Ⅱ
データサイエンスで使われている手法と原理の解説「データサイエンティスト教程 基礎Ⅱ」 学術図書出版社
2019年10月開講 1期
2020年4月開講 2期
2020年12月開講 3期
2021年7月開講 4期
2022年8月開講 5期
2023年４月開講 6期
2023年9月開講 7期
2024年4月開講 8期
1期：21名/内16名修了
2期：13名/内11名修了
3期：38名/内14名修了
4期：31名/内7名修了
5期：7１名/内修了者Ⅰ：25名（プラス認定８名）・Ⅱ：23名
６期：43名/内修了者Ⅰ：10名・Ⅱ：13名
7期：65名/内修了者Ⅰ：9名・Ⅱ：10名
8期：62名社会人（製造、サービス、金融、教育他）、学生（博士前期・後期課程、学部）
統計検定など資格獲得のサポート（プラスコース）にて別途、統計検定試験受験指導

サービス0%

2%
卸売、小売 1%

医療、福祉 1%
その他 6%

運輸、郵便

学生

0%

24%

情報通信 10%15%

金融、保険 8%

ちょうどよい不動産

31%

製薬 2%

1%

製造 29%

サービス8%

研究機関 2%

電気、ガ
ス、水道
1%

むずかしすぎる

あまり満足していない
7%
普通31%

教育機関 4%

少しむずかしい54%

コンテンツの難易度はいかがでしたか

大いに満足
31%

あまりそう思わない8%

まあまあ満足到達目標
どちらでもない
そう思う
31%
資格試験指導8%38%
当初の受講目的に対する満足度について
受講者のコメント（ニーズに合った内容だったでしょうか）・自分自身で機械学習を使えるレベルにはまだ距離を感じますが、楽しく学ぶことができました。
少しそう思うIIでは各課題に挑戦することで内容の理解が多少なりとも進む感じがしましたし、Iの方は数学的記載法に46%
慣れてないせいか一部（特に集合関連）難しく感じたものの、数学の考え方や視点について歴史も含め、受講してみて、この科目や関連分野へのどちらでもない
興味深く拝聴致しました。学生時代に聴いておきたかった内容であり、繰り返し聴きたいと思いました。
理解や興味が増した
15%
・もう少し発展して、事例研究等があるといいなと思いました。本講座における理論的な数学が、実際に研究やビジネス等で行う統計分析や機械学習に繋がっていくのかが知りたくなった。
そう思う
・初めて学ぶ知識も多く有益だったと感じます。課題提出にはR（もしくはPython）が必須の部分もあり、39%
少しそう思うツール利用に関しての手ほどき的な補助資料（参考URLでも可）があると良いと感じました。
46%
・機械学習の数学的な背景をまとまって学ぶことができ、興味がましました。サポートベクトルマシンやガウス過程などもお教えいただけるとうれしいです。
・データサイエンス入門コースから引き続きで受講したため、課題でのデータ分析(主にPythonを使用)は受講したことは自分自身のハードルが低く行うことができました。逆に入門コースを受講していなければ難しく感じたかと思うので、研究や仕事、将来などに順に受講していくことを今後の受講者には勧めます。
役立つと思う応用コース

受講者所属（累計）受講対象者（目安） 社会人向け（管理職、技術職、事務職対象）
概要

現代社会と連動して進むデータサイエンスの最前線に、当事者として関わっていくためのコース
技術、管理、庶務、人事など、中堅社会人向けのコース「データサイエンティスト教程

応用編」学術図書出版社

開講実績

2020年10月開講
2023年10月開講

2021年10月開講
2024年10月開講

1期
4期

その他

医療、福祉 3%

補助教材

2期
5期

2022年10月開講

3期

受講者数

1期：17名/内修了者８名
2期：20名/内修了者18名
3期：16名/内修了者16名
4期：15名/内修了者13名
社会人（建設、情報通信、製薬、サービス、製造他）
学生（博士前期・後期課程、学部）

到達目標

データサイエンス全般の知識を有し、機械学習を活用してデータに基づく問題解決、意思決定を実践できる人材を育成する

特徴

学生 9%

公務 1%

学術研究、専門・技術サービス3%

情報通信 15%

金融、保険 3%
製薬 7%
教育機関
2%

製造サービス26%

6%
建設 16%

コース内容は期待した能力の習得に役立ったか
大変満足
7%

やや不満

経済産業省「第四次産業革命スキル習得講座」認定、厚生労働省「専門実践教育訓練給付制度」対象講座、オンライン実習を毎週実施

受講者のコメント・データサイエンスをこれまでとは異なる角度（視点）から学習できた。
・時間内に課題の検討をしたり、事例を検索したり、整理・発表する実習により、スキルを身につけることができた。
・様々なキャリアの方とお話しする機会が得られ、またとない貴重な経験ができたと思います。
・他企業の取り組みなどを肌で感じられること、網羅的に知識を習得できること、ビジネスへのAI利活用をする際の注意点や模擬ができることは非常に有意義と感じました。また、修了研究は他企業の方と自身の課題をどの様に実装するのか考えたり、メンターの先生に手法のアドバイスをいただけたりと、大変得難い知識・経験が自分のものとなりました。
・学習設計は非常によくできていた。知識の補充はEラー二ングで、その知識をアウトプットする場をZoomで行える設計はID（インストラクショナルデザイン）が良く設計されている。研究発表の課題に対しても、メンターを選択できる等、裁量が与えられており、メンバーのディスカッションを促進した。また、講師の振り返りも秀逸であったと思えた。
・毎週テーマが変わり広範囲の知識を学習できたが、テーマによっては予備知識が足りずついていけない回があった。
・ディスカッションとオンデマンド講義の内容に差異があり、知識の深掘りが出来なかったように思う。

7%

6%

どちらとも言えない25%

おおむね満足56%

コースで学んだ事を今後のキャリアに生かせるかあまり活かせない7%
とても活かせどちらとも言えないる14%
やや活かせる
43%

36%