コース・講座概要

東大講師陣のレクチャーで本物のデータ活用力を

  • 東大で構築された本格的カリキュラム
  • 第一線で活躍する東大の講師陣による講義
  • 真の実力を身につける為に深く本質から学ぶ

コースの紹介 AIやデータの活用を担うための知識・スキルを本格的に習得できるよう、
立場や目的に応じたさまざまなコースを設置しています。

ビジネス活用法を学びたい方へ

ベーシックコース（BSC）
（BSC）

ベーシックコース
  • AI・データ活用の時代にビジネスに携わるすべての方向けのコースです。
  • データサイエンスで何ができるのか、活用する際に何に注意すべきかについて概要を学びます。
  • 旧ジェネラルコース
  • 数学レベル：特になし
  • 6時間
  • 対面・オンラインライブ：85,800円（税込）
  • Eラーニングオンデマンド：50,600円（税込）
  • ※申し込みは各開講日の8営業日前までとなりますのでご注意ください
開講日 講義形態
22/06/08 Eラーニングオンデマンド 申込
22/06/15 Eラーニングオンデマンド 申込
22/06/22 Eラーニングオンデマンド 申込
22/06/29 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/06 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/13 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/20 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/27 Eラーニングオンデマンド 申込
コースの詳細

ビジネス活用コース（BAC）
（BAC）

ビジネス活用コース
  • ビジネスでデータを活用する方や、AIプロジェクトを企画・推進する担当者向けのコースです。
  • データサイエンスで何ができるのか、活用する際に何に注意すべきかについて網羅的かつ具体的に学びます。
  • 2021年度新設
  • 数学レベル：高校までの文系数学の初歩（文字式・関数など）
  • 15時間
  • 対面・オンラインライブ：214,500円（税込）
  • ※申し込みは各開講日の8営業日前までとなりますのでご注意ください
開講日 講義形態
22/07/06 オンラインライブ 申込
コースの詳細

概要速習コース（OQC）
（OQC）

概要速習コース
  • 理系出身で、データサイエンスの高度な利活用をマネジメントする方向けのコースです。
  • 最先端を含むデータサイエンス技術のエッセンスを短期間で深く学びます。
  • 旧技術マネジメントコース
  • 数学レベル：高校までの理系数学と大学1・2年生の数学の一部（偏微分、積分、行列）
  • 12時間
  • Eラーニングオンデマンド：101,200円（税込）
  • ※申し込みは各開講日の8営業日前までとなりますのでご注意ください
開講日 講義形態
22/06/08 Eラーニングオンデマンド 申込
22/06/15 Eラーニングオンデマンド 申込
22/06/22 Eラーニングオンデマンド 申込
22/06/29 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/06 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/13 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/20 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/27 Eラーニングオンデマンド 申込
コースの詳細

データ処理のスキルを身につけたい方へ

文系のためのデータサイエンス挑戦コース（DTC）
（DTC）

文系のためのデータサイエンス挑戦コース
  • データサイエンティストの１歩目として、主要なデータ処理技術を自分で使えるようになりたい方向けのコースです。
  • データサイエンスの主な技法を平易に学び、その適用スキルの初歩を身につけます。
  • 旧事業実務者コース
  • 数学レベル：高校までの文系数学
  • 21時間
  • 対面・オンラインライブ：300,300円（税込）
  • ※申し込みは各開講日の8営業日前までとなりますのでご注意ください
開講日 講義形態
22/07/15 オンラインライブ 申込
コースの詳細

データサイエンティスト本格養成コース（DFC）
（DFC）

データサイエンティスト本格養成コース
  • データサイエンティストとして高度なデータ分析やAI開発ができるようになりたい方向けのコースです。
  • データサイエンスの様々な技法を数学的背景をふまえて深く学び、高いレベルで使いこなすスキルを身につけます。
  • 旧技術実務者コース
  • 数学レベル：高校までの理系数学と大学1・2年生の数学の一部 （偏微分、積分、行列）
  • 60時間
  • 対面・オンラインライブ：858,000円（税込）
  • ※申し込みは各開講日の8営業日前までとなりますのでご注意ください
開講日 講義形態
22/08/09 オンラインライブ 申込
コースの詳細
  • 講義スケジュールはこちら
  • Eラーニングオンデマンドの詳細は、こちらをご覧ください。
  • 数学に自信のない受講生の方は、無料の「数学講座」を事前に受講していただけます。
  • ベーシックコースは数学不要です。
  • コース修了者には、修了書が発行されます。

コース比較

コース俯瞰図
コース俯瞰図
受講科目比較図
講座名 受講時間 ベーシック
コース
☆
2日間
（計6時間）		 ビジネス活用
コース

5日間
（計15時間）		 概要速習
コース
★
8週間
（計12時間）		 文系のための
データサイエンス
挑戦コース
7日間
（計21時間）		 データサイエン
ティスト本格
養成コース
20日間
（計60時間）		 演習
※
データサイ
エンス入門☆		1日間
（3時間）		〇〇〇〇〇無
情報倫理☆1日間
（3時間）		〇〇〇〇〇無
データサイ
エンス活用法		3日間
（9時間）		〇無
統計学
概論★		8週間
（3時間）		〇無
統計分析
入門		2日間
（6時間）		〇有
統計分析7日間
（21時間）		〇有
機械学習
概論★		8週間
（3時間）		〇無
機械学習
入門		3日間
（9時間）		〇有
機械学習8日間
（24時間）		〇有
最適化3日間
（9時間）		〇有
☆Eラーニングオンデマンドもあります。 ★Eラーニングオンデマンドのみ。Eラーニングオンデマンドの受講時間は目安です。 ※演習ではPCを使用しますので、演習環境を構築したPCをご用意ください。教室での受講の場合にはPCをお貸しすることもできます。 単体での受講も可能です。

ステップアップ受講 ベーシックコースを受講した後に他コースへのステップアップが可能です
（※ベーシックコース＝旧ジェネラルコース）

ステップアップ受講
ステップアップ受講
受講生の方へ：お申込みについては事務局まで≫お問合せ

単科講座

データサイエンス入門（DI）（DI）

データ活用のための必須リテラシー

  • データサイエンスについての技術概要、社会状況、ビジネス活用の全体像を学ぶ。
  • 数学レベル：特になし
  • 3時間
  • 対面・オンラインライブ：47,520円（税込）
  • Eラーニングオンデマンド：28,600円（税込）
  • ※申し込みは各開講日の8営業日前までとなりますのでご注意ください
開講日 講義形態
22/07/06 オンラインライブ 申込
22/07/15 オンラインライブ 申込
22/08/09 オンラインライブ 申込
22/06/08 Eラーニングオンデマンド 申込
22/06/15 Eラーニングオンデマンド 申込
22/06/22 Eラーニングオンデマンド 申込
22/06/29 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/06 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/13 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/20 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/27 Eラーニングオンデマンド 申込
講座の詳細

情報倫理（IE）（IE）

データサイエンスの倫理とコンプライアンス

  • AIやデータを活用する際のコンプライアンス・倫理的課題を学ぶ。
  • 数学レベル：特になし
  • 3時間
  • 対面・オンラインライブ：47,520円（税込）
  • Eラーニングオンデマンド：28,600円（税込）
  • ※申し込みは各開講日の8営業日前までとなりますのでご注意ください
開講日 講義形態
22/07/13 オンラインライブ 申込
22/07/22 オンラインライブ 申込
22/08/30 オンラインライブ 申込
22/06/08 Eラーニングオンデマンド 申込
22/06/15 Eラーニングオンデマンド 申込
22/06/22 Eラーニングオンデマンド 申込
22/06/29 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/06 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/13 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/20 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/27 Eラーニングオンデマンド 申込
講座の詳細

データサイエンス活用法（DA）（DA）

ビジネス応用のための統計・機械学習入門

  • 統計分析や機械学習の活用法と留意点を具体的に学ぶ。
  • 数学レベル：高校までの文系数学の初歩（文字式・関数など）
  • 9時間
  • 対面・オンラインライブ：142,560円（税込）
  • ※申し込みは各開講日の8営業日前までとなりますのでご注意ください
開講日 講義形態
22/07/27 オンラインライブ 申込
講座の詳細

統計学概論（SO）（SO）

短時間で学ぶ統計学のエッセンス

  • さまざまな統計的手法とその考え方について、概要を学ぶ。
  • 数学レベル：高校までの理系数学と大学1年生レベルの偏微分、積分
  • 3時間
  • Eラーニングオンデマンド：28,600円（税込）
  • ※申し込みは各開講日の8営業日前までとなりますのでご注意ください
開講日 講義形態
22/06/08 Eラーニングオンデマンド 申込
22/06/15 Eラーニングオンデマンド 申込
22/06/22 Eラーニングオンデマンド 申込
22/06/29 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/06 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/13 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/20 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/27 Eラーニングオンデマンド 申込
講座の詳細

統計分析入門（SI）（SI）

文系のためのRを用いたデータ分析基礎

  • 統計的処理の基礎を平易に学び、実際にデータを処理するスキルを身につける。
  • 数学レベル：高校までの文系数学
  • 6時間
  • 対面・オンラインライブ：95,040円（税込）
  • ※申し込みは各開講日の8営業日前までとなりますのでご注意ください
開講日 講義形態
22/07/29 オンラインライブ 申込
講座の詳細

統計分析（S）（S）

Rを活用した実践的統計・データ分析

  • 統計学を数学的に深く学び、実践的なデータ分析スキルを身につける。
  • 数学レベル：高校までの理系数学と大学1年生レベルの偏微分、積分
  • 21時間
  • 対面・オンラインライブ：332,640円（税込）
  • ※申し込みは各開講日の8営業日前までとなりますのでご注意ください
開講日 講義形態
22/09/06 オンラインライブ 申込
講座の詳細

機械学習概論（MO）（MO）

短時間で学ぶ機械学習のエッセンス

  • 機械学習の技術のエッセンスと活用上の留意点について、具体的かつ数理的に学ぶ。
  • 数学レベル：高校までの理系数学と大学1・2年生レベルの偏微分、積分、行列
  • 3時間
  • Eラーニングオンデマンド：28,600円（税込）
  • ※申し込みは各開講日の8営業日前までとなりますのでご注意ください
開講日 講義形態
22/06/08 Eラーニングオンデマンド 申込
22/06/15 Eラーニングオンデマンド 申込
22/06/22 Eラーニングオンデマンド 申込
22/06/29 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/06 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/13 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/20 Eラーニングオンデマンド 申込
22/07/27 Eラーニングオンデマンド 申込
講座の詳細

機械学習入門（MI）（MI）

文系のためのRを用いた機械学習基礎

  • 機械学習の基礎を平易に学び、実際にデータを用いて予測・判断を行うスキルを身につける。
  • 数学レベル：高校までの文系数学
  • 9時間
  • 対面・オンラインライブ：142,560円（税込）
  • ※申し込みは各開講日の8営業日前までとなりますのでご注意ください
開講日 講義形態
22/09/02 オンラインライブ 申込
講座の詳細

機械学習（M）（M）

Pythonを活用した実践的機械学習

  • 機械学習を数学的に深く学び、実践的な実装スキルを身につける。
  • 数学レベル：高校までの理系数学と大学1・2年生レベルの偏微分、積分、行列
  • 24時間
  • 対面・オンラインライブ：380,160円（税込）
  • ※申し込みは各開講日の8営業日前までとなりますのでご注意ください
開講日 講義形態
22/07/28 オンラインライブ 申込
22/11/22 オンラインライブ 申込
講座の詳細

最適化（OP）（OP）

意思決定のための数理手法を学ぶ

  • 最適化の概念や計算法を数学的に学び、実装する演習を行う。
  • 数学レベル：高校までの理系数学と大学1・2年生レベルの偏微分と行列
  • プログラミング知識：Pythonの基本的な操作
  • 9時間
  • 対面・オンラインライブ：148,500円（税込）
  • ※申し込みは各開講日の8営業日前までとなりますのでご注意ください
開講日 講義形態
22/06/22 オンラインライブ 申込
22/10/27 オンラインライブ 申込
23/01/31 オンラインライブ 申込
講座の詳細
  • 講義スケジュールはこちら
  • Eラーニングオンデマンドの詳細は、こちらをご覧ください。
  • 数学に自信のない受講生の方は、無料の「数学講座」を事前に受講していただけます。
  • データサイエンス入門、情報倫理は数学不要です。
単科講座俯瞰図
単科講座俯瞰図