データサイエンス関連のReスキル講座を紹介、授業料7割給付のものも

AIプログラミングやデータサイエンスを学ぶ講座が年々増えている。そうした講座を選ぶときのひとつの指針になるかもしれないのが「Reスキル講座(第四次産業革命スキル習得講座認定制度)」だ。

Reスキル講座は「社会人が高度な専門性を身に付けてキャリアアップを図る、専門的・実践的な教育訓練講座を経済産業大臣が認定する制度」で、経済産業大臣から認定を受けたもの。認定対象分野はこちら。

1. AI、IoT、データサイエンス、クラウド(デザイン思考、アジャイル開発等の新たな開発手法との組み合わせを含む)
2. 高度なセキュリティやネットワーク
3. IT利活用(自動車モデルベース開発、自動運転、生産システムデジタル設計)

※1、2について、基礎・初級のITスキルは除きます。

詳細:第四次産業革命スキル習得講座認定制度(METI/経済産業省)

なかには講座費用の5〜7割を国が補助してくれる「教育訓練給付制度」(厚生労働省)とも連携している講座もある。

詳細:教育訓練給付の講座指定について
参考:専門実践教育訓練給付金の拡充で あなたのキャリアアップを支援します | 暮らしに役立つ情報 | 政府広報オンライン

本稿ではデータサイエンスやAI開発関連の講座に絞って紹介する。講座URLと簡単な紹介に加え、学習期間、受講形態、教育訓練給付制度の対象かどうか(講座案内サイト上確認できるもののみ)をまとめた。講座選びの一助にしていただければ幸いである。

製造業特化型データサイエンス集中コース(テービーテック株式会社)

http://www.tbtech.co.jp/dsit/long_course.html

自動車製造業で大手との取引実績のあるテービーテックがカリキュラムの監修を、キカガクがカリキュラム作成を手掛けている。物体検出をはじめ、多変量解析、画像処理、時系列解析、最適化といった、製造業の現場で本当に必要とされる領域に絞って集中的に学べるコース。

- 学習期間:6ヶ月
- 受講形態:豊田校(愛知県豊田市)にて開催、東京校は調整中
- 専門実践教育訓練給付金対象(※令和3年10月以降に開講する講座より)

JDLA認定 AIエンジニア育成E資格取得コース(INTLOOP株式会社)


https://boost-station.jp/

日本ディープラーニング協会(JDLA)認定のE資格取得をめざすオンライン完結型コース。テキスト&図解が中心の教材を使用する。演習問題200問以上を修了要件に設けており、たっぷりと問題演習ができる。前提知識として、高校数学と、プログラミング経験(言語を問わない)が求められるが、数学に自信がない人や未経験者向けのサポートもあり。講座全体の2割が受講できる無料体験版もある。

- 学習期間:3ヶ月以内(早い人で2ヶ月程度)
- 受講形態:オンライン

データサイエンスコースフルタイムコース、パートタイムコース(Kodama合同会社)

https://www.lewagon.com/ja/blog/tokyo-certified-ministry

フランス発のデータサイエンスのブートキャンプLe Wagon。東京では2016年から開講し、これまでに250人以上の卒業生を輩出している。2021年10月から12月までの9週間(フルタイム)で、Pythonの基本や関係データベースの扱い方、ディープラーニングの応用までカバー。東京でのプログラムもすべて英語で実施される。パートタイムコースは受講者のスケジュールに合わせてオーダーメイドの学習計画が立てられる。
Web開発コースもReスキル講座として認定されている。

- 学習期間:9週間(フルタイムコース)、24週間(パートタイムコース)
- 受講形態:オンライン、東京キャンパスにて開催

実データで学ぶ人工知能講座(一般社団法人データビリティコンソーシアム)

https://cds.or.jp/jinzai/course01/index.html

AI即戦力人材養成プログラム、と銘打つ講座。機械学習の基礎、自然言語処理、実践深層学習、知識情報学、コンピュータビジョンといったカリキュラムが1科目から受講できる(すべての履修を推奨)。ターゲット層は「企業に勤めるミドルレベル層」となっており、システム開発やプログラミング開発の経験者(~入社10年目)や理工系を専攻した研究者で、今後AI活用を目指す者を例として挙げている。2021年5月現在、2021年6月と11月に開講する土曜集中コースの申し込みを受付中。

- 学習期間:15週間
- 受講形態:グランフロント大阪(大阪市)にて開催、オンラインについては要問い合わせ

E資格対策講座、クラウドAI開発講座(株式会社アイデミー)

https://premium.aidemy.net/e-test

実行環境を用意する必要なく、ブラウザ上でAIプログラミングが学べるアイデミーの講座。好きなタイミングで受講を始められるのがメリット。E資格対策 + 画像認識講座、E資格対策 + データ分析講座、E資格対策 + 自然言語処理講座、E資格対策 + AIマーケティング講座も認定されている。

- 学習期間:3ヶ月(3ヶ月単位での延長可能)
- 受講形態:オンライン
- 専門実践教育訓練給付金対象

DL4E|DeepLearning基礎講座、DL4US|DeepLearning実践開発講座、DS4Me|データサイエンティスト育成講座(NABLAS株式会社)

DL4E|DeepLearning基礎講座(E資格対応版)
https://www.ilect.net/dl4e

DL4US|DeepLearning実践開発講座
https://www.ilect.net/dl4us

DS4Me|データサイエンティスト育成講座
https://www.ilect.net/ds4me

AI、ディープラーニング、 データサイエンスのハンズオン型AI人材育成サービス「iLect (アイレクト)」から認定されたのは3講座。E資格にも対応するディープラーニング基礎講座のDL4E、ディープラーニング実践開発講座のDL4US、データサイエンティスト育成講座のDS4Meだ。なかでもDS4MeはPythonの基礎から統計的解析・機械学習・ビッグデータ解析など、データ分析に関するひととおりの技術を身につけられるカリキュラムとなっている。

(以下はDS4Meについて)

- 受講期間:3ヶ月(全5回、隔週開催。プログラム修了までの目安)※法人の場合、プロジェクト発表会を含む全6回とするオプションあり
- 受講形式:オンラインもしくはiLect Studio(東京都文京区)
- 「教育訓練給付金制度」については現在申請中

機械学習エンジニアコース(株式会社DIVE INTO CODE)

https://diveintocode.jp/ai_curriculum

4ヶ月で自立自走できる機械学習エンジニアになることを目的としている講座。SQLやDocker、API構築といった実務から逆算した本当に必要なスキルを学ぶ。Kaggle演習や論文の読解も行う。卒業生には「47歳総務一筋からデータサイエンティストにキャリアチェンジ」「Webエンジニアから機械学習エンジニアにシフトしてKaggle Masterに」といった人もいる。2021年6月25日まで、7月フルタイム講座の受講者を募集している。

- 学習期間:3ヶ月
- 受講形態:東京都渋谷区にて開催
- 専門実践教育訓練給付金対象

データサイエンティスト育成コース パートタイムプログラム:株式会社データミックス

https://datamix.co.jp/school/data-scientist/

約半年間、4つのステップを踏んでデータサイエンティストのエントリーレベル相当の技術を身に着けていく。機械学習やプログラミング知識の習得に留まらず、ロジカルシンキングなどビジネスでの活用に重きをおいている。修了課題も「ビジネス課題の整理、データ収集、分析手法、ビジネスに対するインパクトに関するレポートを提出すること」とのこと。講座では「AI・統計学を活用するビジネスパーソン」「ビジネストランスレーター」「データサイエンティストのエントリーレベル」への到達をめざす。

- 学習期間:24週間(6週間×4)
- 受講形態:東京都千代田区にて開催、オンライン対応あり
- 専門実践教育訓練給付金対象

AIエンジニア講座上級(株式会社北海道ソフトウェア技術開発機構)

https://www.deos.co.jp/koza/detail/ia100

プログラミング経験者、線形代数・微分・確率などの数学の基礎を理解している(推奨)人向けの応用講座。機械学習の各種手法とディープラーニングの演習を中心に、5日間でしっかり学べる。こちらも専門実践教育訓練指定講座で、条件を満たすと給付金が受けられる。
2021年6月〜7月開催、11月〜12月開講の講座を申し込み受付中。

- 学習期間:5日間(30時間)
- 受講形態:北海道ソフトウェア開発機構研修室(札幌市)にて開催、オンライン対応あり
- 専門実践教育訓練給付金対象

「データサイエンス関連講座」といえども、プログラムによってかなり方向性が異なる。データサイエンティストやAIエンジニアといった専門家を目指すのか、データのビジネス活用がゴールなのか、目的をはっきり見据えたうえで臨みたいところだ。

問い合わせ対応のみならず、講座によってはオンライン説明会などもあるので、少しでも気になる!と思ったらチャレンジしてみてほしい。最初の一歩を踏み出す、いい機会になるだろう。

Photo by fabio on Unsplash