このプログラムは、高校生を対象にしたものとして、おそらく日本で唯一の、データサイエンス(DS)の知識と技術を学べる専門のプログラムです。
これからの社会で最も必要とされる職業の1つであるデータサイエンティスト。
文系理系に関係なく、様々なことに関心をもち、社会に役立つ仕事をしたいと思っている人にこそ、チャレンジしてほしいです。
データサイエンティストとは、膨大なデータを分析し、世の中に役立つ要素を見つけ出し、実際の商品やサービスに活用させる職業です。
たとえば、全国のコンビニでの買い物のデータを集めて、今の売れ筋を分析し、新商品開発のヒントを見つけ出す仕事。あるいは、YouTubeなどの配信サービスで、全世界の視聴データを分析し、一人ひとりの好みに合わせた「次の動画」をレコメンドする仕事。また、新型コロナワクチンの開発や普及においても、様々なシーンでデータサイエンティストが活躍しています。
データは、それだけでは「意味」を持ちません。
例えば、クラス全員の身長を書き出したデータ。そのままではただの数字の羅列です。これを数学的な手法で分析し、「そのクラスは他のクラスより平均身長が高い」という特長を見つけることで、そのデータは意味を持ちます。
学校の1クラスだけなら、さっと集めて手で計算することもできますが、例えば、一日に電車を利用する人のデータを集めて分析するとなると、とても人の手ではできません。プログラミングやAI(人工知能)の力を使うことで、効率的にデータを分析することが進んでいます。
でも、それだけではデータサイエンティストとは言えません。データから得られた特長を社会のために活用しなければなりません。社会で誰かが困っていることがないか考え、その解決のためにデータを活用する。そういったビジネス的な能力(課題解決能力と言います)も必要です。
これらの能力を合わせ持っているのがデータサイエンティストなのです。
DXという言葉を知っていますか?ここ数年でとても注目されている言葉で、デジタルトランスフォーメーションの略です。
簡単に言うと、社会のデジタル化なのですが、DX化のDはデジタルであり、データでもあると言っていいくらい、データが重要になってきました。
スマートフォンやWi-fiの普及で、24時間、あらゆるものがインターネットでつながり、今や冷蔵庫でさえ、日々の食材の状況を持ち主に報告してくれる時代です。
日々、世界中から集められる膨大なデータは、上手に分析すると、とても役に立つことが分かりました。
今や、企業や自治体、あらゆる人々がデータを有効勝活用し、より良い商品やサービスを生み出そうとしています。
もはやデータが関係ない仕事なんてないのかもしれません。
データサイエンティストの活躍の場は、広がり続けています。
しかし、日本では専門的なことを学べるところが少なく、世の中の必要に対して圧倒的に人材が不足していると言われています。
だからこそ、国もデータサイエンスやAI、統計などの数理が分かる人材の教育に力を入れ、小学生から高校生までの期間にプログラミングを始めとする「情報活用能力」を磨く機会を増やし、大学ではデータサイエンスに関連した学部や学科の新設が続いています。
データサイエンティストの育成は、国を挙げての大きな流れになりつつあります。
データサイエンティストという言葉を聞くと、数学やプログラミングなど理系の科目を思い浮かべるかもしれません。確かに、そのような能力も求められます。
しかし、ここ数年、全国の大学で新たに設置されたデータサイエンス系の学部や学科の説明では、「文系理系を問わず」や「文理融合」などの言葉がよく聞かれます。
データサイエンティストに求められるのは、いわゆる理系的な能力だけではありません。根源的には、世の中をよくしたい、問題を解決したいという視点が大事です。そこに理系文系の壁はありません。だから、今。文系理系問わず、様々な分野の人がデータサイエンスを学ぼうとしているのです。
日本では、大学でようやく学べるようになりつつあるデータサイエンスの専門的な知識やスキルを、高校生でも学べるようにしたのがワオ高校のデータサイエンティスト養成プログラムです。
その特長をひと言でいうと「実践的」です。
日々新しい知識や手法が生み出されるデータサイエンスの世界においては、実践こそ最大の学びです。実際の企業などで起こりうる様々な問題を想定した、実践的なカリキュラムがその魅力です。
カリキュラムは、企業のAI・データサイエンス人材の育成を行う株式会社AVILENが監修。高校生でも、プログラミング初心者でも「1年半」で無理なくデータサイエンスの基礎知識から実践スキルまでを身につけられるよう工夫されています。
各学年限定50名の募集です。
1年間のデータサイエンティストコースで基本的な知識とスキルを身につけたのち、半年間の2つの専門コースに分かれます。
データサイエンティスト養成コースでは、プログラミング初級者からでも始められるAI・データサイエンスの技術習得から始まり、基礎的な知識の学習を経て、半年後には画像データやテキストデータをデータサイエンティスト的視点で解析する「データ処理」までできるようになります。
専門コースの1つ目はE資格取得コース。
数学的・論理的な思考をベースに、AIの研究開発に欠かせないディープラーニング(深層学習)の民間資格である「E資格(リンク)」の合格を目指します。AVILENが提供するE資格の学習プログラムは、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。
もう1つは「ビジネスAI実践コース」。
ビジネスや社会でAI・データサイエンスを活用するスペシャリストを目指します。実際の企業でのデータサイエンス活用事例などを元に、データサイエンティストとしての役割、求められるテクニックなどを学びます。コースの後半では実際の企業でのインターンなどを通した実習を予定しています。
いずれのコースも、学習はオンラインで行われますが、AVILENの専門家からのアドバイスを受けながら進めていきます。
1年半のコース修了後には、高校生にして「データサイエンティスト」を名乗るのに十分な知識とスキルを身につけています。卒業後は、より専門的な学びを求めて情報系の大学へ進学したり、あえて他の学問を学んだ後に、データサイエンスの技術を組み合わせたり、幅広い進路が選択できるようになります。
データサイエンティスト養成プログラムは、卒業に必要な単位科目とは別の、オプションプログラムであり、別途、お申込みと費用が必用です。単位科目との並行受講が可能です。
詳しくは個別相談等でご案内いたします。
学年 | 時期 | 学ぶ内容 |
---|---|---|
高1 | 10月 | Pythonの基礎 |
11月 | G検定対策プログラム | |
12月 | 初歩の機械学習実践 | |
1月 | 機械学習を用いた画像データ処理 | |
2月 | 機械学習を用いた自然言語データ処理 | |
3月 | 機械学習を用いた時系列データ処理 | |
高2 | 4月 | 画像データ処理応用レベル |
5月 | 自然言語データ処理応用レベル | |
6月 | 時系列データ処理応用レベル | |
7月 | 総合実践(画像データ処理) | |
8月 | 総合実践(自然言語データ処理) | |
9月 | 総合実践(時系列データ処理) |
学年 | 時期 | 学ぶ内容 |
---|---|---|
高2 | 10月 | E資格入門講座 |
11月 | ディープラーニング基礎 | |
12月 | ディープラーニング応用 | |
1月 | ディープラーニング実践 | |
2月 | E資格合格準備講座 | |
3月 |
学年 | 時期 | 学ぶ内容 |
---|---|---|
高2 | 10月 | AIとビジネス |
11月 | AIビジネス初級 | |
12月 | AIビジネス応用 | |
1月 | 企業等でのインターンを通じたAI・データサイエンスビジネス構築の実践 | |
2月 | ||
3月 |
本プログラムを共同で開発してくれている株式会社AVILEN(アビレン)は、AIやデータサイエンスの技術を活用した開発業務を行う一方で、世の中にAI人材、データサイエンス人材を増やすための育成事業も展開している会社です。すでに多くの企業で社内研修としてAVILENのカリキュラムが実行され、即戦力としての人材が次々と生み出されています。
AVILENのカリキュラムの特長は、元々プログラミングの経験がなかった人であっても、短期間でAIやデータサイエンスの仕事に携われるようになっていることです。
今回ワオ高との共同開発により、プログラミング未経験の高校生であっても、1年半のプログラム終了時には、AVILENのようなAI・データサイエンス企業で「データサイエンティスト」として仕事を担えるようになります。