本プログラムの特徴

企業が直面する個別の課題に対応するためには、具体的な課題に対する実践的な演習が必要です。本センターではテーマ別のケーススタディや、企業個別の課題を通して課題解決能力を体系的に磨くリカレント教育プログラムを開発しています。

• 体系的な学習の必要性

  ビジネス界におけるデータサイエンスとDXの知識の重要性は、広く理解されるようになってきました。しかし、これらのスキルをなぜ体系的に学ぶ必要があるのか、という点についてはしばしば誤解されがちです。
  
  データサイエンティストやDXの専門家になるためには、単に数理統計やプログラミングを理解するだけでは不十分です。データ処理、機械学習、そしてビジネス知識など、幅広く深い知識が求められます。独学や断片的な学習は、知識の統合を困難にし、実務における価値創造をかえって妨げます。
  
  本センターでは、複数のプログラムを受講者のレベルに応じて使い分けながら、初級者から専門家への成長をサポートします。体系的な学習を通じて、ビジネスをリードするハイエンドプレーヤーの育成を目指します。

• 本プログラムにおける取り組み

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    DX基礎講座

    データサイエンス・AI基礎とPython基礎演習の2科目（それぞれ15時間）からなる講座です。情報技術に携わるうえで最低限必要な基礎知識について学びます。講義はeラーニング形式で提供されるため、初学者の方でも自分のペースで学ぶことができます。

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    DX応用講座

    現在、データサイエンス・AI実践ハンズオンという科目（30時間）で構成されています。データサイエンスとPythonによるプログラミングの基礎を学んだ方々に、データ分析とAIの実装スキルを深めることを目的とした、eラーニング形式の講義を提供します。数理統計と機械学習に関する実践的な知識を、オンデマンドコンテンツと、Pythonによるハンズオン演習を通じて習得します。

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    課題解決型PBL

    テーマ別課題解決型PBL（30時間）で構成されています。マーケティングやモノづくり、IoTといった分野ごとに設定された実践的なビジネスケース課題を、チームで解決します。講義スタイルは、実施回によって対面型とオンラインを組み合わせたブレンド型リアルタイム講義で行われます。異なる企業のメンバーとの共同作業により、新たな気づきや考え方を学ぶこともできます。分析計画の策定から考察結果の発表に至るまで、一連のデータ分析プロセスを体験します。

  本プログラムの実施体制

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    eラーニング形式の授業体制

    座学コンテンツの多くはオンラインかつオンデマンド形式で提供されます。したがって、自分のライフスタイルに合わせて学習することが可能です。

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    レベルに合わせたプログラム連携

    スキルや知識のレベルに応じて、学修するプログラムを自由にお選びいただけます。各プログラムの修了者にはオープンバッジを交付し、スキルの修得を証明します。また本プログラムの開発にあたり、以下の補正予算プロジェクトに採択いただきました。
    
    i.【令和3年度補正・DXリーダー】ＤX等成長分野を中心とした就職・転職支援のためのリカレント教育推進事業
    ii.【令和4年度補正・DXエキスパート】成長分野における即戦力人材輩出に向けたリカレント教育推進事業