1. データサイエンス基礎
学修項⽬

キーワード（知識・スキル）

オプション（⾼度な内容）

1-1. データ駆動型社会とデー ・データ駆動型社会、Society 5.0
タサイエンス（☆）

・データサイエンス活⽤事例（仮説検証、知識発⾒、原因究明、計画策定、判断⽀援、活動代替など）・データを活⽤した新しいビジネスモデル

1-2. 分析設計（☆）

・データ分析の進め⽅、仮説検証サイクル

・分析⽬的に応じた適切な調査・分析⽬的の設定（標本調査、標本誤差）

・様々なデータ分析⼿法（回帰、分類、クラスタリングなど）

・サンプルサイズの設計

・様々なデータ可視化⼿法（⽐較、構成、分布、変化など）

・ランダム化⽐較試験、実験計画法

・データの収集、加⼯、分割/統合
1-3. データ観察

・データの集計、⽐較対象の設定、クロス集計表
・データのバラツキ、ヒストグラム、散布図
・データの特異点、相違性、傾向性、関連性

1-4. データ分析

・単回帰分析、重回帰分析、最⼩⼆乗法

・主成分分析、次元削減

・ロジスティック回帰分析、最尤法

・連続最適化問題、組み合わせ最適化問題

・時系列データ、時系列グラフ、周期性、移動平均・ナップサック問題、巡回セールスマン問題

・クラスター分析、デンドログラム・パターン発⾒、アソシエーション分析、リフト値
1-5. データ可視化

1-6. 数学基礎（※）

・可視化⽬的（⽐較、構成、分布、変化など）に応じた図表化

・ビッグデータの可視化

・1〜3次元の図表化（棒グラフ、折線グラフ、散布図、積み上・関係性の可視化

げ縦棒グラフ、箱ひげ図、散布図⾏列、ヒートマップなど）（ネットワーク構造、グラフ構造、階層構造）

・適切な縦軸、横軸候補の洗い出し

・地図上の可視化、地理情報システム（GIS）

・不必要な誇張表現、強調表現がもたらす影響・挙動・軌跡の可視化

・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率・ベイズの定理

・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差・点推定と区間推定・相関係数、相関関係と因果関係

・帰無仮説と対⽴仮説、⽚側検定と両側検定、・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、⽐例尺度

第1種の過誤、第2種の過誤、p値、有意⽔準

・確率分布、正規分布、独⽴同⼀分布・ベクトルと⾏列・固有値と固有ベクトル・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積・⾏列の演算、⾏列の和とスカラー倍、⾏列の積・逆⾏列・多項式関数、指数関数、対数関数

・２変数関数の微分法、積分法

・関数の傾きと微分の関係、積分と⾯積の関係
・１変数関数の微分法、積分法
1-7. アルゴリズム（※）

・アルゴリズムの表現（フローチャート）・計算量（オーダー）

・並び替え（ソート）、探索（サーチ）・ソートアルゴリズム、バブルソート、選択ソート、挿⼊ソート
・探索アルゴリズム、リスト探索、⽊探索

2. データエンジニアリング基礎
学修項⽬

キーワード（知識・スキル）

オプション（⾼度な内容）

2-1. ビッグデータとデータエ ・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ
ンジニアリング（☆）

・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス
・ビッグデータ活⽤事例
・⼈の⾏動ログデータ、機械の稼働ログデータ
・ソーシャルメディアデータ

2-2. データ表現（☆）

・コンピュータで扱うデータ

・画像の符号化、画素（ピクセル）、（数値、⽂章、画像、⾳声、動画など）⾊の3要素（RGB）

・構造化データ、⾮構造化データ

・⾳声の符号化、周波数、標本化、量⼦化

・情報量の単位（ビット、バイト）、⼆進数、⽂字コード・配列、⽊構造（ツリー）、グラフ
2-3. データ収集

・IoT（Internet of Things）

・クライアント技術（SDK、APIなど）

・エッジデバイス、センサーデータ

・通信技術（HTTP、FTP、SSHなど）

・Webクローラー、スクレイピング
・アノテーション

2-4. データベース

2-5. データ加⼯・テーブル定義、ER図・正規化⼿法（第⼀正規化〜第三正規化）

・主キーと外部キー・データ定義⾔語（DDL）

・リレーショナルデータベース（RDB）

・データウェアハウス（DWH）

・データ操作⾔語（DML）、SQL・NoSQL・集計処理、四則演算処理

・フィルタリング処理、正規表現

・ソート処理、サンプリング処理

・マッピング処理、ジオコード変換

・クレンジング処理（外れ値、異常値、⽋損値）

・名寄せ・結合処理（内部結合、外部結合）

・ビッグデータの分散処理

・データ型変換処理（Hadoop、Sparkなど）

・データの標準化、ダミー変数
2-6. ITセキュリティ

・セキュリティの3要素（機密性、可⽤性、完全性）
・データの暗号化、復号化
・データの盗聴、改ざん、なりすまし・電⼦署名、公開鍵認証基盤（PKI）
・ユーザ認証とアクセス管理・マルウェアによるリスク（データの消失・漏洩、サービスの停⽌など）

2-7. プログラミング基礎

・⽂字型、整数型、浮動⼩数点型（※）

・変数、代⼊、四則演算、論理演算・関数、引数、戻り値
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成

3. AI基礎
学修項⽬

キーワード（知識・スキル）

オプション（⾼度な内容）

3-1. AIの歴史と応⽤分野・AIの歴史、推論、探索、・AIクラウドサービス、機械学習ライブラリ、（☆）

トイプロブレム、エキスパートシステム

ディープラーニングフレームワーク

・汎⽤AI/特化型AI（強いAI/弱いAI）
・フレーム問題、シンボルグラウンディング問題
・⼈間の知的活動とAI技術（学習、認識、予測・判断、知識・⾔語、⾝体・運動）・AI技術の活⽤領域の広がり（流通、製造、⾦融、インフラ、公共、ヘルスケアなど）

3-2. AIと社会（☆）

・AI倫理、AIの社会的受容性

・AIと知的財産権

・プライバシー保護、個⼈情報の取り扱い
・AIに関する原則/ガイドライン
・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性
3-3. 機械学習の基礎と展望

・実世界で進む機械学習の応⽤と発展（☆）（需要予測、異常検知、商品推薦など）
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習
・学習データと検証データ
・ホールドアウト法、交差検証法
・過学習、バイアス

3-4. 深層学習の基礎と展望

・実世界で進む深層学習の応⽤と⾰新

・畳み込みニューラルネットワーク（CNN）（☆）（画像認識、⾃然⾔語処理、⾳声⽣成など）

・再帰型ニューラルネットワーク（RNN）

・ニューラルネットワークの原理

・敵対的⽣成ネットワーク（GAN）

・ディープニューラルネットワーク（DNN）

・深層強化学習・学習⽤データと学習済みモデル

・深層学習と線形代数/微分積分との関係性

・認識技術の活⽤事例

・画像分類

・パターン認識、特徴抽出、識別・物体検出

・数字認識、⽂字認識

・指紋認証、顔認証

・画像認識、⾳声認識・⾳声のテキスト化

・予測技術の活⽤事例

・ランダムフォレスト

・決定⽊（Decision Tree）

・サポートベクターマシン（SVM）

・混同⾏列、Accuracy、Precision、Recall

・離散型・連続型シミュレーション・MSE（Mean Square Error）

・データ同化、気象予測

3-5. 認識3-6. 予測・判断・ROC曲線、AUC（Area Under the Curve）
3-7. ⾔語・知識・⾃然⾔語処理の活⽤事例

・n-gram、⽂章間類似度

・形態素解析、単語分割、係り受け解析・機械翻訳、⽂章⽣成・ユーザ定義辞書

・知識表現、オントロジー、

・かな漢字変換

意味ネットワーク、知識グラフ
・表現学習（エンベディング）

3-8. ⾝体・運動・AIとロボット・⾃動運転システム

・家庭⽤ロボット、産業⽤ロボット、サービスロボット

・ジェスチャー認識・⾃動化機械、センサー、アクチュエータ

・⾏動推定・シーケンス制御、フィードバック制御
3-9. AIの構築・運⽤（☆）

・AIの学習と推論、評価、再学習

・AIシステムの開発、テスト、運⽤・AIの開発環境と実⾏環境

・AIシステムの品質、信頼性

・AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み・AIの開発基盤（⼤規模並列GPUマシンなど）

・複数のAI技術を活⽤したシステム

・AIの計算デバイス（GPU、FPGAなど）（スマートスピーカー、AIアシスタントなど）