202４年度 データサイエンス人材育成講座
中国経済連合会では、少人数からエントリできる優良な講座を昨年度に引き続き、202４年4月から開講しますので、受講生を募集します。
今回募集するのは、データサイエンスの基礎知識を、統計学を中心に体系的に学べるＨＲＡＭ（一般社団法数理人材育成協会※１）の講座です。※１ 大阪大学主体の組織
スキルレベルに応じたコースの選択が可能で※２、昨年度に比べ、受講期間を長く設定するとともに、カリキュラムを一部見直しました。
※２ 下記の開催概要に示す申込単位となります。
（注）ＨＲＡＭの他に、業務に直結した実践的なスキルが素早く身につくUdemy Businessを２０２４年８月から開催予定で、 別途募集します。

各コースのスキルレベル

ＨＲAＭ各コースのカ
リキュラム等は別紙を参照してください。

開催概要（ＨＲＡＭ）
募集期間
開催形式
受講要件
申込単位と費用※１（税込み）

202４年2月１日（木）～3月15日（金）オンデマンド教材の視聴
モニターシートの提出①初級・入門
②初級・AＩ・入門③初級・AＩ・入門・基礎
１万円/人２万円/人３万円/人④応用
10万円/人※２※１募集期間以降にキャンセルされた場合は返金できませんのでご了承ください（④応用は、ＨＲＡＭへ直接申込・支払いとなりますので、ＨＲＡＭのキャンセル規定をご確認ください）※２厚労省「専門実践教育訓練」指定講座で、条件を満たすことで支払った教育訓練経費の50％（最大70％）が教育訓練給付金として支給されます《スケジュール》 （）は学習時間の目安※入門および基礎の8期と9期は同じ内容で、各自の学習の進捗に応じて、どちらか又は両方学習可能です。ただし修了判定は各期毎に行う。
通年受講の初級とＡＩは、毎月末修了判定を行う。

申込単位のレベル
基本的なリテラシーを①身に付けたい方②

幅広くリテラシーを身に付けたい方
推奨

データサイエンスの一③ 通りの基礎を身に付けたい方④

データサイエンティストを目指す方

募集数

4月

5月

6月

7月

8月

9月 10月 11月 12月 1月

2月

3月

初級【通年受講】（20時間）

１０

入門【第8期】（30時間）

入門【第9期】（30時間）

初級【通年受講】（20時間）

２０ＡＩ【通年受講】（23時間）
入門【第8期】（30時間）

入門【第9期】（30時間）

初級【通年受講】（20時間）
ＡＩ【通年受講】（23時間）

５

入門【第8期】（30時間）
基礎【第8期】（3５時間）

若干名

申込先
＜申込先＞
下記URLの申込フォームまたはQRコードからお申込みください
https://forms.office.com/r/f6FVngdKBC【個人情報等の取扱いについて】ご提供いただいた個人情報、企業情報は、本講座の運営および本講座に関するご連絡、今後のセミナー等のご案内に使用させていただきます。なお個人情報については、保護法を順守し、法令等の定める場合を除き、第三者への提供を行いません。

入門【第9期】（30時間）
基礎【第9期】（3５時間）
応用【第5期】（６０時間）

問合せ先＜問い合わせ先＞一般社団法人 中国経済連合会
０８２－２４２－４５１１
E-mail:小玉、中本（小玉）zhkodama@pnet.gr.energia.co.jp（中本）zhnakamo@pnet.gr.energia.co.jp

別紙

2024 中国経済連合会データサイエンス講座（HRAM） コース毎のカリキュラム
コース名

初級

AI

入門

Ⅰ（データサイエンス）
講座形式

学習時間

・オンデマンド教材視聴（15h）・補講（動画）（5h）・毎月１回のレポート提出（全５回）
２０時間※カリキュラムは変更となる場合がありますのでご了承ください。

Ⅱ（データエンジニアリング）

・オンデマンド教材視聴（8h）・最終レポート提出１回
・補講（動画） （2.5h）・オンデマンド教材視聴（15h）・毎月１回のレポート提出（全５回）
・補講（動画） （2.5h）
２３時間

概要

・政府の「AI 戦略 2019」のリテラシーレベ
ルモデルカリキュラムに準拠。
・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ことを目指します。
※初級Ⅱ（選択）は、講義の一部に数式の学習があります。

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。
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する。
※講義の一部に数式の学習があります。

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。
※講義の一部に数式の学習があります。

カリキュラム《初級Ⅰ（導入・基礎・心得）》
第１回 社会で起きている変化と活用されているデータ１－３
第２回 データ・AI の活用領域と利活用のための技術１－３
第３回 データ・ AI 利活用の最新動向と扱う上での留意事項１－３、オンデマンドクイズ（自動採点）、レポート問題
第４回 データを読む１－２
第５回 データを説明する・ データを扱う
１－３
第６回 オンデマンドクイズ（自動採点）・レポート問題《初級Ⅱ（選択）》第７回 統計および数理基礎１－３、アルゴリズムの基礎
第８回 外部講師授業、中間オンデマンドクイズ（自動採点）、レポート問題
第９回 データ活用実践（教師なし学習）１－３
第１０回 データ活用実践（教師あり学習）
１－３
第１１回 オンデマンドクイズ（自動採点）・
レポート問題、テキスト解析１－３
第１２回 画像解析１－３
第１３回 オンデマンドクイズ（自動採点）・
レポート問題、データ構造とプログラミング
１－３
第１４回 時系列データ解析１－３、期末
オンデマンドクイズ（自動採点）

第 1 回 データ駆動型社会とデータサイエンス
第 2 回 データ分析の進め方
第 3 回 ビッグデータとデータエンジニアリ
ング・データ構造
第 4 回 AI の歴史と活用領域
第 5 回 AI と社会第 6 回 最適化の数理
第 7 回 最適化の数理 2
第 8 回 最適化の数理３
第 9 回 特徴抽出
第 10 回 学習基礎
第 11 回 識別・予測
第 12 回 識別・予測 2
第 13 回 自然言語
第 14 回 ニューラルネット
第 15 回 ニューラルネットの学習

第 1 回 データサイエンス概論
第 2 回 単回帰分析
第 3 回 重回帰分析
第 4 回 ニューラルネットワーク
第 5 回 深層学習
第 6 回 データエンジニアリング
第 7 回 データ収集・蓄積
第 8 回 データ加工
第 9 回 演習（データモデリング）
第 10 回 IT セキュリティ
第 11 回 人工知能の歴史
第 12 回 経路探索
第 13 回 知識表現
第 14 回 人工知能の倫理と安全性
第 15 回 演習（AI 技術と応用分野）＜補講（動画）＞・講師によるクイズ・レポートの解答解説＜補講（動画）＞・講師によるクイズ・レポートの解答解説

基礎ⅠⅡ

・オンデマンド教材視聴（20h）・補講とプログラミング指導動画視聴（5h）、全 5 回・スクーリング動画視聴 全５回（5h）
３０時間

・オンデマンド教材視聴（15h）・補講（動画） （5h）・毎月１回のレポート提出（全５回）

プログラミング、統計学、機械学習の基礎を学習する（学問としてのデータサイエンスに触れたい方）Jupyternotebook を用いた Python と R の基本的な使い方のコンテンツがあり、プログラミング初心者でかつプログラミングを体験あるいは学んでみたいという方※講義の一部に数式の学習があります。
（1）データサイエンスと社会第 1 回 イントロダクション
第 2 回 実社会でのデータサイエンスの事
例
第 3 回 データサイエンス入門 1＊補講とプログラミング指導（第 1 回）
第 4 回 データサイエンス入門 2
第 5 回 R 言語の基礎
第 5 回 Python の基礎（2）統計学の基礎
第 6 回 数理統計 1＊補講とプログラミング指導（第 2 回）
第 7 回 数理統計 2
第 8 回 ベイズ統計
第 9 回 微分
第 9 回 単回帰分析＊補講とプログラミング指導（第 3 回）
第 10 回 線形代数
第 10 回 重回帰分析（3）データサイエンスの活用
第 11 回 機械学習（ロジスティック回帰）＊補講とプログラミング指導（第 4 回）
第 12 回 機械学習（ニューラルネットワー
クの基礎）
第 13 回 機械学習（クラスタリング）第 14 回 機械学習（決定木）
第 15 回 機械学習（ディープラーニング＊補講とプログラミング指導（第 5 回）

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※数式の学習があります。

データサイエンスのための数学概論
データサイエンスで使われている手法と原理の解説※数式の学習があります。

第 1 回 データの扱いの基礎
第 2 回 確率統計の基礎
第３回 データの可視化の基礎
第 4 回 レポート問題と解答解説動画（1）
第 5 回 統計的決定の基礎
第 6 回 信号検出理論
第 7 回 ROC 解析
第 8 回 レポート問題と解答解説動画（2）
第 9 回 仮説検定
第 10 回 線形代数と多次元データの扱いの基礎
第 11 回 多次元データの可視化と分析
第 12 回 レポート問題と解答解説動画（3）
第 13 回 最尤推定
第 14 回 ベイズ推定
第 15 回 回帰分析
第 16 回 レポート問題と解答解説動画（4）
第 17 回 一般化線形モデル
第 18 回 データの分類 I：判別分析
第 19 回 データの分類 II：クラスタリング
第 20 回 レポート問題と解答解説動画（5）

第 1 回 進行するデジタル革命
第 2 回 データに潜む価値
第 3 回 数の体系
第 4 回 オイラーの公式
第 5 回 多変数の微分
第 6 回 曲線と曲面
第 7 回 勾配
第 8 回 最適化
第 9 回 固定値と特異値
第 10 回 積分
第 11 回 行列とベクトル空間
第 12 回 階数と転置
第 13 回 擬似逆行列と正則化
第 14 回 ベクトルと記述統計
第 15 回 確率変数と推測統計
第 16 回 大数の法則と点推定
第 17 回 中心極限定理と区間推定
第 18 回 最尤推定と一般化線形モデル＜スクーリング動画視聴＞
外部講師によるデータ利活用社会事例の紹介と質疑応答（５名の外部講師が問題解決ケーススタディを紹介）

・オンデマンド教材視聴（50 分 x18 回分。
15h）

３５時間

別紙
※カリキュラム等は変更になる場合がございますのでご了承ください

２０２４年度 ＨＲＡＭ データサイエンス応用コース カリキュラム等
実施期間：
2024 年 10 月 1 日～2025 年 3 月末（全６ヶ月）
WEB ガイダンス：
2024 年 8 月（日時等は確定次第別途連絡）
開催形式：
毎週オンデマンド教材視聴２回分（90 分）＋90 分演習（遠隔双方向）、研究発表（全 20 週、60 時間）
内容：
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デー
タサイエンティスト養成プログラム。
応用Ⅰ：データサイエンス入門、情報理論の基礎、機械学習の基礎
応用Ⅱ：マルチメディア、データ活用、データベース、ソリューション企画、データエンジニアリング
レベル：
社会人管理職、技術職、事務職対象レベル
演習：
毎週 1 回課題出題、グループワーク、報告、解説（遠隔にて実施予定、開催曜日・時間は未定）
研究発表：
コース修了判定会、新規ビジネスの提案を課題とし、遠隔または対面で実施
オフィスアワー：
遠隔により実施、講師が随時相談に対応、メールによる質問も可能
修了認定：
各回演習および研究発表のプレゼン資料、プレゼン内容、質疑 応答への対応などを総合的に審査し、研究発表後の審査会で決定、優秀プレゼンを表彰
対象：
HRAM 個人会員（学生または社会人) 限定
未入会の方は下記申込みからお手続きください
受講料：100,000 円（現会員様については会員期間 1 年間延長の特典有。新規入会受講生は自動的に１年間 HRAM 会員となります）

厚生労働省教育訓練支援制度※による補助（5 割-最大 7 割）あり
※この制度を利用する場合は、10 万円は個人名義でのお支払が必要となります。
※令和６年２月１日以降の支給申請及び受給資格確認の申請については、電子、郵送又は代理人申請が可能となります。
教科書：「データサイエンティスト教程 応用」学術図書出版社 定価 2,750 円、2021 年 10 月発売
データサイエンス応用コース教科書。下記サイトよりご購入いただけます。
〇学術図書出版社

https://www.gakujutsu.co.jp/product/978-4-7806-0940-0/〇Amazonhttps://www.amazon.co.jp/dp/4780609402/ref=cm_sw_em_r_mt_dp_CTFYSRV07ZADNG62※ 節末問題の解答例や補助資料は、下記 URL より無料でご覧頂けます。是非ご活用下さい。
https://www.gakujutsu.co.jp/text/isbn978-4-7806-0940-0/習得できるスキル：①データサイエンスに関する知識・技術を用いた問題解決実践②Python、R 言語を用いたデータ分析③データベース技術を用いたデータ蓄積、加工講座の理解・習得のために推奨される知識・技術：
何らかのプログラミング言語に関する知識があると望ましい
その他：
・キャリアアップを目指す社会人のための、データサイエンス分野における技術革新を反映した最新かつ実践的な知識・技術の習得に資するデータサイエンティスト養成プログラムです。
経済産業省「第四次産業革命スキル習得講座」の認定を受けています。
https://www.meti.go.jp/policy/economy/jinzai/reskillprograms/reskillwebinar/50308-1147_gaiyou.pdf

・また、厚生労働省の「専門実践教育訓練講座」に指定されました。条件を満たすことで、支払った教育訓練経費の 50％（最大 70％）が教育訓練給付金として支給されます。詳細は後述。
お申込み
下記 URL からご入会手続き後、HP（事業ページ）からお申込ください。
ご入会申込（未入会の方） → https://hram.or.jp/guidance/※ 応用コース受講による新規ご入会申込の際は、お名前の横に必ず「応用コース受講」とご記入下さい。

ご入会後の受講申込 → https://hram.or.jp/business/
カリキュラム＜応用１＞
データサイエンス入門
第１回（１） ニューラルネットワークの構造と学習（２） データ生成過程のモデル化
情報理論の基礎第２回（１） 情報源符号化（２） データ構造（リスト、配列、木構造）
第３回（１） 標本化・量子化（A/D 変換）（２） 形式言語、形式手法
第４回（１） アルゴリズム、数値計算（２） 自然言語処理、分散・並列コンピューティング
機械学習の基礎第５回（１） 弱い AI・強い AI

（２） フレーム問題
第６回（１） 探索・推論（２） 知識表現
第７回（１） データの分類：サポートベクターマシン・ランダムフォレスト（２） 外部講師授業 変分ベイズ法
第８回（１） ニューラルネットワークⅠ：教師あり学習（２） ニューラルネットワークⅡ：教師なし学習
第９回（１） ディープラーニングⅠ：畳み込みニューラルネットワーク（２） ディープラーニングⅡ：再帰型ニューラルネットワーク第１回 データの扱いの基礎＜応用２＞
マルチメディア
第１０回（１） スパースモデリング（２） テキスト処理
第１１回（１） 音声処理テキスト解析１（２） 画像処理テキスト解析２
データ活用
第１２回（１） Python 入門 画像解析１（２） Python 入門（続）画像解析２
第１３回（１） R 言語入門
（２） R 言語入門（続） データ構造とプログラミング１
第１４回（１） 特徴抽出（クラスタリング・グルーピング）（２） 特徴抽出（データマイニング）
第１５回（１） ビジネス活用（意思決定）（２） ビジネス活用（施策実施）
データベース
第１６回（１） トランザクション処理（２） 関係データベース設計と操作言語
ソリューション企画
第１７回（１） 要求分析、IT 化対象の決定（２） 既存資産の再利用決定、IT ソリューション
データエンジニアリング
第１８回（１） 構造化データ・非構造化ツールの統計解析ツール（２） 蓄積、加工
第１９回（１） データウェアハウス
（２） 非構造化データ・データベース
第２０回 研究発表

♦ 受講前の教育訓練給付手続きに必要な情報のご案内 ♦（教育訓練給付金及び教育訓練支援給付金受給資格確認票 様式第 33 号の 2 の 2 記載必要事項）①指定番号：2710119-2120011-5②教育訓練施設の名称：一般社団法人数理人材育成協会（新施設番号：2710119）③教育訓練講座名：データサイエンス応用コース④受講開始予定年月日：別途連絡します⑤受講修了予定年月日：別途連絡します