コースロードマップ

スタビジアカデミーにはいくつかのコースがあり、それぞれを自分のペースで進めていただいて問題ございません。

しかし、より効率的に学んでいただくために以下のステップをオススメしています。

もし既にある程度知識があるならば適宜飛ばしていただきながら受講いただければと思います。

STEP
デジタルトランスフォーメーション(DX)概要コース
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本カリキュラムはデータに強いデータ人材を増やして、AIやデータサイエンスの力で企業に変革を起こしてもらうことを想定しています。

そのため、まずはデータで企業に変革を起こすデジタルトランスフォーメーション(DX)には何が重要なのか?どうすれば実現できるのか?について全体感を学んでいただきます。

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データサイエンティスト概要コース
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データサイエンティストを目指すためには、データサイエンティストという職業がどういう職業なのか理解しておくことが大事です。

AIやデータサイエンスの力で企業に変革を起こすデータサイエンティストとはどんな職業なのか概要をつかんでおきましょう!

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Python基礎コース
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続いてデータ分析によく使われるプログラミング言語Pythonの基礎を学んでいきましょう!

プログラミング言語が初めての方でも問題なく学べるように講座を設計しています。

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データ加工集計可視化コース
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Pythonの基礎を学んだ後は、実際にどのようにデータを加工・集計・可視化していくのか基礎的な部分を手を動かしながら学んでいきます。

データ分析においては、高度な理論の実装以前に加工・集計・可視化が非常に重要で、かつ多くの時間を費やすことになります。

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統計学概要コース
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Pythonの使い方に慣れた後は、統計学の基礎を学んでいきます。

統計学の領域から重要なエッセンスだけ抜き出してまとめています。

統計学の理論をしっかり理解して基礎を固めていきましょう!

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機械学習概要コース
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統計学の領域から拡張して機械学習手法の理論について概要をつかんでいきます。

実際に動画で手法の概要をつかんだ後にPythonでそれぞれの手法を実装していきましょう!

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機械学習実装コース
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ここまで機械学習や統計学の概要を学んできましたが、それだけではビジネスシーンで実装することは難しいです。

機械学習をビジネスシーンで実装していくためには

・どんなステップを踏むべきなのか
・どういうポイントに注意しなくてはいけないのか

を具体的に見ていきましょう!

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ディープラーニングコース
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ここまで来ればデータ分析や機械学習導入の基本はバッチリでしょう。

ここからはさらに踏み込んでディープラーニングコースについて学んでいただきます。

ディープラーニングは第3次AIブームの火付け役。

実際にディープラーニングの原理はどうなっているのか?

どうやって実装できるのか、学んでいきましょう!

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SQL基礎コース

ここまでPythonをメインに学んできましたが、データ分析の現場ではSQLを使う機会が非常に多いです。

そんなSQLの基礎を手を動かしながら学んでいきましょう!

おめでとうございます!

ここまで来ればあなたもデータサイエンティストの仲間入り!

一緒にデータサイエンスで強い日本を作っていきましょう!