データサイエンティスト養成プログラムは、「データサイエンティスト養成・基礎講座（G検定）」「データサイエンティスト養成・実践講座（E資格）」の2コースがあります。

 

---

カリキュラム① データサイエンティスト養成・基礎講座（G検定）

---

この基礎講座は、プログラミング未経験からデータサイエンティスト、AIエンジニアを育成するデータサイエンスに関する基礎トレーニングです。

AI領域で一般的に使われているPython（パイソン）というプログラミング言語の基礎から始まり、AIの根幹である機械学習についての知識など、データサイエンティストとしての基礎体力をつけます。

 

画像データ処理、自然言語処理、時系列データの処理といったデータサイエンスの実務で求められる専門的なスキルを学びつつ、AI領域に関する民間資格であるG検定の合格にむけた学習もあります。

 

さらにKaggle（カグル）など、日本中、世界中のデータサイエンティスト、AIエンジニアが集うフォーラム・コンペティションに参加し、企業から提供される膨大なデータを用いて、データサイエンティストとしての実践経験を積むことができます。

 

カリキュラムイメージ　※技術の進歩などにより変更になる場合があります。

①前半=プログラミング・機械学習の土台作り

1週～4週

Pythonの基礎

5週～7週

初歩の機械学習実践

8週～10週

機械学習を用いた画像データ処理

11週～13週

機械学習を用いた自然言語データ処理

14週～16週

機械学習を用いた時系列データ処理

17週～20週

 

G検定対策プログラム

②後半=コンペや大会にて課題解決の手法を学ぶ

21週～24週

画像データ処理　応用レベル

25週～27週

自然言語データ処理　応用レベル

28週～30週

時系列データ処理　応用レベル

31週～34週

総合実践（画像データ処理）

35週～37週

総合実践（自然言語データ処理）

38週～40週

総合実践（時系列データ処理）

 

---

カリキュラム②データサイエンティスト養成・実践講座（E資格）

---

E資格とは一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定するAIエンジニアのための民間資格で、AI領域の重要な技術であるディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかが問われます。

 

E資格の試験範囲（シラバス）　※JDLAのHPより引用（リンク）

①応用数学

（線形代数、確率・統計、情報理論）

②機械学習

（機械学習の基礎、実用的な方法論）

③深層学習

（順伝播型ネットワーク、深層モデルのための正則化、深層モデルのための最適化、畳み込みネットワーク、回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク、生成モデル、強化学習、深層学習の適応方法）

④開発・運用環境

（ミドルウェア、軽量化・高速化技術）

 

E資格では、大学レベルの数学・統計的スキルや高度な知識と応用力が求められ、試験範囲も多岐にわたりますが心配はいりません。

AVILENが提供するE資格の学習プログラムはJDLA認定プログラムであり、これまでに企業や団体で多くの人が受講し、94%という高い合格率を誇ります。

現役のAIエンジニアによる動画談義や、圧倒的な量のコーディング演習、徹底的な過去問対策により半年間の集中トレーニングでE資格取得を目指します。

 

カリキュラムイメージ　※技術の進歩などにより変更になる場合があります。

半期：ディープラーニング・数学について学ぶ

1週～4週

E資格入門として、ディープラーニングに関する数学、統計学、強化学習について学ぶ。

5週～8週

ディープラーニング基礎として、ディープラーニングの仕組みと、より良い学習モデル構築のためのビジネス・数学的な観点を学ぶ。

9週～12週

ディープラーニング応用として、ディープラーニングを用いた画像データ、時系列データ処理の実践的課題を通じて実践的なAIシステムの構築を学ぶ。

13週～16週

ディープラーニング実践として、個人別に課題に挑戦する。

17週～20週

E資格合格に向けてディープラーニングの知識・技術を復習する。

 

---

関連記事

---

なぜデータサイエンティストなのか

プログラムの特長（データサイエンティスト養成プログラム）

オンラインの学習スタイル（データサイエンティスト養成プログラム

プログラムのお申込みについて（データサイエンティスト養成プログラム）