リカレント教育
働く人の新しい学びを応援します！
- リカレント
- 受講費用：2万円
- 定員：15名
京都女子大学データサイエンス学部共同企画講座
15.データサイエンティスト育成コース
研修趣旨・受講目的
本研修では、経済産業省とIPAが策定する「デジタルスキル標準」に基づき、DXの定義や必要性からDXの全体像までを把握することにより、自身や自社のDX推進のためのきっかけを提供します。また、DX人材であるデータサイエンティストに求められるデータを利活用するスキルの向上に焦点を当て、データドリブンな課題解決や価値創造を図るための高度な能力を養成します。
※デジタルスキル標準とは…令和4年に経済産業省は「デジタルスキル標準」を策定し、個人の学習や企業の人材確保・育成の指針を示しました。本研修では、企業がDXを推進する際に必要な人材の１つである「データサイエンティスト」に欠かせない知識やスキルのうち、「データ活用」スキルについて学習することができます。
身につく知識とスキル
本研修により、DXとデータサイエンスそれぞれの特徴や立場を明確に理解することができます。また、種々のデータに対する正しいまとめ方を身に付けることができます。最終的に客観的な評価と検証が可能となり、課題解決や価値創造の糸口を探ることができるようになります。
学びを活かす方向性
DX・データサイエンスの視点により自身や自社を見つめ直すことで社会における位置付けや現状を明らかにすることができます。また、データに基づく質の高い PDCAサイクルや OODA（ウーダ）ループの実践が期待できます。
求める受講生
・DXに興味関心を持ち、データサイエンスのスキルを体系的に学びたい方
・データの活用を通じて日々の仕事の効率化や業務改善を目指したい方
※本研修ではノートPCをご持参ください。
研修講師
京都女子大学データサイエンス学部
准教授
林 邦好氏
研修講師からの
メッセージ
前半では、DX・データサイエンスの概要や統計的アプローチの考え方について学びます。
後半では、手元のデータから関心のある対象全体について評価・検証するための方法や意思決定のための方法について深く学びます。
ご希望の日程でご参加ください
オンライン・京都経済センター
《主な内容》
未来デザイン研修 職場定着に向けたキャリア形成
オンライン:11月4日（火）14：00～15：15、11月10日（月）19：00～20：15
対面:10月31日（金）、11月8日（土）14：00～16：00
2025年11月29日(土)
8:50-12:05
京都女子大学
《主な内容》
デジタルトランスフォーメーション（DX）とは何か？
・ DXの定義や概要
・ DXにおけるデータサイエンスの役割
持ち物：筆記用具
【事前課題】
経済産業省とIPAにより策定された『デジタルスキル標準』や『1冊目に読みたいDXの教科書』（荒瀬光宏著/SBクリエイティブ）の内容について予め目を通していただくことをお勧めいたします。
2025年12月13日(土)
8:50-12:05
京都女子大学
《主な内容》
データをわかりやすく要約・可視化する方法
・ 統計学で登場する記号の意味
・ データタイプに応じたデータのまとめ方とその演習
持ち物：筆記用具、ノートPC(実際に統計データを操作するため、Excelが搭載されているインストール可能なノートPCをご準備ください。WiFiなどのネットワークの接続も必要です。)
【事前課題】
必要に応じて適宜参考書等を紹介します。前回の講義内容を次回の講義までに復習していただきます。
2025年12月20日(土)
8:50-12:05
京都女子大学
《主な内容》
データから仮説を検証する方法
・クロス集計について
・項目間の関連性評価のための方法とその演習
持ち物：筆記用具、ノートPC(実際に統計データを操作するため、Excelが搭載されているインストール可能なノートPCをご準備ください。WiFiなどのネットワークの接続も必要です。)
【事前課題】
必要に応じて適宜参考書等を紹介します。前回の講義内容を次回の講義までに復習していただきます。
2026年1月24日(土)
8:50-12:05
京都女子大学
《主な内容》
時間に沿って得られるデータを要約・可視化する方法
・時系列データについて
・時系列データのまとめ方とその演習
持ち物：筆記用具、ノートPC(実際に統計データを操作するため、Excelが搭載されているインストール可能なノートPCをご準備ください。WiFiなどのネットワークの接続も必要です。)
【事前課題】
必要に応じて適宜参考書等を紹介します。前回の講義内容を次回の講義までに復習していただきます。
2026年2月7日(土)
8:50-12:05
京都女子大学
《主な内容》
意思決定のためのAI・機械学習手法
・ 決定木分析について
・ 種々の演習と振り返り
持ち物：筆記用具、ノートPC(実際に統計データを操作するため、Excelが搭載されているインストール可能なノートPCをご準備ください。WiFiなどのネットワークの接続も必要です。)
【事前課題】
必要に応じて適宜参考書等を紹介します。前回の講義内容を次回の講義までに復習していただきます。
■ 統計学を身近に感じることができ、様々な業務に応用できると思いました。
■ 未知の分野だったが、基礎からしっかりと学ぶことができた。
■ DXの意味からデータ分析まで、有用性を学べた。
- ・Excel＆Google Sheetsから始める！ ゼロから学ぶデータ分析入門
- ・IT技術の基礎知識を身に付ける