DS検定対策講座

【講座概要】 | |||
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カテゴリー | 資格取得 | ||
スキル |
DXリテラシー標準_What 参考|デジタルスキル標準 |
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受講対象 | DX推進担当 | 受講時間 | 10時間49分 |
価格 | 講座ID | KT810 |
講座概要
『データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル』の試験範囲を網羅した、データサイエンティスト協会公認の対策講座です。
データサイエンティストに必要とされるスキルをまとめた「データサイエンティスト スキルチェックリスト」の最新版である、ver.5に対応しています。
学習項目/収録本数
【学習項目】 | |
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はじめに DS検定講座とは?、DS検定講座を学ぶ意義 |
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データサイエンス力(1)~(17) 線形代数基礎、微分・積分基礎、集合論基礎、統計数理基礎、洞察、性質・関係性、推定・検定、アソシエーション分析、因果推論、データ確認、俯瞰・メタ思考、データ理解、サンプリング、データクレンジング、データ加工、特徴量エンジニアリング、方向性定義、軸だし、データ加工、表現・実装技法、意味抽出、回帰・分類、統計的評価、機械学習、深層学習、時系列分析、クラスタリング、ネットワーク分析、レコメンド、自然言語処理、画像認識、映像認識、音声認識、大規模言語モデル |
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データエンジニアリング力(1)~(11) システム企画、システム設計、アーキテクチャ設計、クライアント技術、通信技術、データ抽出、データ収集、データ構造の基礎知識、テーブル定義、DWH、分散技術、クラウド、フィルタリング処理、ソート処理、結合処理、前処理、マッピング処理、サンプリング処理、集計処理、変換・演算処理、データ出力、データ展開、データ連携、基礎プログラミング、拡張プログラミング、AIサービス活用、アルゴリズム、分析プログラム、SQL、ITセキュリティの基礎知識、攻撃と防御手法、暗号化技術、認証、AutoML、MLOps、AIOps、プロンプトエンジニアリング、生成AIのコーディング支援 |
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ビジネス力(1)~(6) ビジネスマインド、データ・AI倫理、コンプライアンス、MECE、構造化能力、言語化能力、ストーリーライン、ドキュメンテーション、説明能力、AI活用検討、KPI、スコーピング、データ入手、分析アプローチ設計、生成AI活用、統計情報への正しい理解、ビジネス観点での理解、意味合いの抽出・洞察、評価・改善の仕組み、契約、権利保護、プロジェクト発足、リソースマネジメント、リスクマネジメント |
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モデルカリキュラム(1)~(5) 社会におけるデータ・AI利活用、データリテラシー、データ・AI利活用における留意事項 |
到達目標
- データサイエンティスト検定™ リテラシーレベルの出題範囲を網羅的に学習する
- 重要語句や出題傾向を把握し、資格取得に向けて効率的に学習を行う
価格/視聴期間
対象
全社員 | DX推進担当 | マネジメント/管理職 |
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- | ● | - |
前提知識
必要なし
よくあるご質問
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