#データサイエンス+AI科
2年制専門士
データサイエンスとAIを学び、組み合わせることで、あらゆる業界の課題を解決する力が身につく！
# データサイエンス+AI科
Data Science+AI
データサイエンス+AI科
ABOUT
データサイエンスの技術とビジネス力を身につけ、
デジタル時代の名探偵になる。
近年、IoTデバイスの急速な普及などにより、収集されるデータは増え続けています。
ビジネスの現場で、もはや当たり前となっているAI（人工知能）の活用を含め、データサイエンスを学び、ビッグデータから価値を創出するスキルを身につけ、あらゆる業界の課題を解決できる人材を育成する学科です。
-
2年後のワタシ！
統計分析と機械学習の知識を利用してビジネスシーンにおける課題を理解し、
必要なデータ・分析手法を提案することができる。
また、実施した分析結果をわかりやすく共有することで課題解決に貢献できる。 -
目指す仕事
「興味ある分野×データ分析」であらゆる企業への道が開ける
データサイエンティスト（データアナリスト）／データエンジニア／機械学習エンジニア
データサイエンティストってなに？
現在の日本では、ビッグデータを分析したり、優れたAIを構築したりすることで新しいビジネスモデルやサービスなどを生み出すデータサイエンティストが不足しています。当科ではデータサイエンスとAI技術を同時に学び、多岐にわたるスキルを身につけることで、あらゆる情報がデータ化される現代においてますます必要とされるデータサイエンティストを育成します。
身近な事例わたしたちが生活するまわりには、こんなにデータとAIが使われています!
-
YouTubeのレコメンド機能はすごい
YouTubeには、AI(人工知能)が視聴者の過去履歴データを分析し、趣味嗜好に合わせておすすめ動画を表示するレコメンド機能があります。探さなくてもおすすめ動画が出てきて便利ですよね。
-
コンビニの商品陳列の秘密
コンビニは各お店で商品陳列が違うって知っていますか？購買履歴からそのお店での商品の需要をAIの予測分析により、最適な商品を発注してるのです！
-
勝敗を競うスポーツにはデータ分析が必須
サッカーや野球など多くのスポーツで選手の動きや試合内容をデータ化して、それに基づいて指導したり戦略を立てたりすることはもう一般的になっています。これが、最適なパフォーマンスを発揮し勝利に導いているといっても過言ではないでしょう。
-
スマホの顔認証（例えばFaceID）はますます進化
暗証番号を入れてスマホ解除している人も少なくなってきているのでは？画像認識AIを活用し、マスク着用あるなしにも関係なく顔を認識して解除するFaceIDはますます進化していきそうですね。
-
ファッションコーデはAIで
季節や気温などのデータに基づき、AI（人工知能）を活用して、その日のオススメコーデが完成。画像認識AIを使えば、お店に行かなくても、もう仮想空間で試着できます。
３つのスキルを実践的に学び取り、
データサイエンティストとしてのスタートラインに立つ
『分析の根底にある理論』、『分析をおこなうためのプログラミング』、
『分析結果のことばや図表での表現』を自分のものにしよう！
-
基礎
理論だけに留まらず、演習を繰り返す体験の中で、深い理解に到達することができます。
-
応用
企業課題をとおして、チームで問題解決に取り組むことで、ビジネスにおける実践力を身につけることができます。
データサイエンティストになるための
カリキュラム
全てこの学科で学べます！
special movie
ものづくりの
ノウハウを学ぶ
-
movie01
学生&先生の本音トーク！
データサイエンス+AI科を選んだ理由は？入学前不安だったことは？授業は楽しい？先生はどんな人？など、気になるアレコレを今年度入学した1期生たちに質問！
今、学んでいる学生だからこそ話せるデータサイエンス+AI科の“リアル”をチェック！！
-
movie02
AIの技術とデータの活用をとおして、社会への提案力を身につけよう。
ビッグデータに注目が集まり、さまざまな分野でデータが収集され活用されています。DX社会の到来で、IT企業はもちろん、行政、マーケティング、建築、医療、農業などあらゆる分野で、データサイエンスによる技術革新が起こっています。データサイエンティストには、分析を通じて人や社会を動かす提案を示すことが、ますます求められます。最先端の技術とビジネスをつなげ、世の中を良くするための提案・解決力を身につけましょう。
CLASS INFORMATION
授業紹介
-
Python入門
Python（パイソン）入門では授業の中心技術として扱うプログラミング言語Pythonを習得します。Pythonはデータ分析に限らず、Webサービスの開発や決まった作業の自動化など広く使われている言語です。
-
Pythonプログラミング技術
Webページ上にあるデータを分析に使えるように収集するスクレイピング技術や、自分がつくったAIを誰でも使えるようにWebアプリとして動かす開発技術を身につけます。
-
Python基礎統計
統計学は、データがどのような特徴を持っているかを表現したり、データから法則や傾向を発見したりする学問です。Python基礎統計ではプログラミングによる統計分析と、分析結果を文章で伝える力を身につけます。
-
データベース実習
分析をおこなう大量のデータは、データベースというシステムで管理されます。データベースの授業では、SQLという言語によって必要なデータを取り出す方法を身につけます。
-
可視化の技術
データ分析の結果はわかりやすく伝えなければ意味がありません。可視化の技術ではTableau（タブロウ）などのBIツールやプログラミングによって、データを誰でもわかるように表現します。
-
機械学習実践
大量のデータをコンピュータに与えて規則を学ばせる機械学習は、多くのAI（人工知能）の基礎となっています。機械学習実践では、その仕組みを理解して自分でAIシステムをつくり出す事を目指します。
-
プレゼンテーション
データサイエンティストは成果物が企業にとって有益であることを理解しやすく伝えることが必要です。当科では明確かつわかりやすく成果物をプレゼンする時間が授業に組み込まれています。
-
ビジネス基礎
ビジネス課題を解決するためには、ビジネスの仕組みを理解することが必要です。ビジネス基礎ではお金の管理をする会計や経営戦略など、ビジネスの仕組みや企業の経営方法について理解します。
-
課題解決実習
実際の企業内で発生している課題を、データ分析によって解決する事を実践します。プロジェクト形式で実務の流れを実体験し、データサイエンティストの仕事内容を身につけます。
金井 伸也 先生
提案力・解決力を身につけよう
データサイエンティストがおこなうのは、ビジネスの現場で起きているさまざまな課題を客観的な情報（データ）を使って、論理的な考え方（サイエンス）で解決すること。データサイエンス+AI科では数々の分析の方法を学びますが、重要なのは課題に対してどの方法を使うのが容易かを見抜く力です。そのためには、社会の仕組みをよく理解し、物事の最も重要な部分を見極められる力を養うことが大切です。現代はデータが石油に変わる価値のある資源だといわれており、データを上手く使いこなすことが成功の秘訣。企業は必死にデータの活用に取り組んでいます。当科でデータサイエンティストのスタートラインに立つための技術を共に身につけていきましょう。
先生と距離が近いから、学びの意欲も高まる！
先生との距離の近さが、当科の魅力のひとつ。先生は学生が理解するまで徹底的に教え、気軽に質問できる関係性を築くための工夫をしています。そのため、学生は不安を感じることなく安心して学ぶことができ、学習意欲の向上につながっています。
当科教育課程編成委員の声
私たちは、＜データサイエンス＋AI科＞のカリキュラムを
高く評価しています
-
実践的で手厚い“リッチなカリキュラム”
とてもリッチなカリキュラムだと思います。理論に留まらず、まんべんなく演習を散らし、体験から理論の流れの中で、何のために学ぶのか目的を持って授業に臨めるでしょう。また、企業課題においては、問題を見つけ、そこにどうアプローチするか、データをどう入手してくるかを考えることが実務に繋がります。そうした点で、かなり実践的で手厚いカリキュラムと言えます。
株式会社Rejoui 代表取締役
一般社団法人 データサイエンティスト協会 スキル定義委員菅 由紀子さん
-
チームで取り組む企業課題等をとおして、
問題解決力とコミュニケーション力を磨くデータサイエンティストに求められるスキルは多岐に渡っており、かつ日進月歩です。データサイエンティスト協会が出しているスキルチェックリストも2年に1回更新しています。しかし、求められる基礎的な部分の重要性は変わりません。東京テクニカルカレッジの、このデータサイエンス＋AI科のカリキュラムをとおして、まずは基礎をしっかりと学んで欲しいと思います。そして、チームで取り組む企業課題等をとおして、問題解決力やコミュニケーション力も磨いて欲しいです。
ヤフー株式会社
COO検索統括本部
検索プラットフォーム開発本部 開発４部
一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員北川 淳一郎さん
-
データサイエンスは意思決定における
“羅針盤”
データと向き合い、新たな事実と出会うデータサイエンスはあらゆる意思決定における羅針盤となります。また、AI技術と組み合わせることで、ある程度の判断を自動的におこなうこともできます。そうした中、淡々とデータを分析するだけでなく、データの中にどんな事実が埋もれているのか、データと向き合う時間を楽しむことが重要です。ぜひ、東京テクニカルカレッジのカリキュラムをとおして、どんなデータと出会い、どんな事実と出会えるか、ワクワクして学習を進めてほしいと思います。
WillBooster株式会社 代表取締役社長
早稲田大学 研究院客員准教授 国立情報学研究所 客員准教授
株式会社リビングロボット アドバイザー坂本 一憲さん
世の中のあらゆる情報を
調査・分析してみよう
金曜ロードショーに
関するツイートを収集
テーマは映画を見ている人の感情変化、特に日本全国で同じ時間帯に放映される金曜ロードショーの時間帯には、さまざまな映画の感想がSNSに投稿されます。そのデータを分析するために、TwitterのデータをAPIという仕組みを使って大量に収集します。
ツイートに含まれる単語から感情変化を可視化
収集されたツイートにはさまざまな単語が含まれており、その中には「楽しい」や「面白い」などのポジティブな単語もあれば、「悲しい」や「つらい」などのネガティブな単語もあります。こういった単語を数え上げる事で、感情の起伏をグラフで表現します。
STUDENTS VOICE
在校生の声
ビッグデータを読み解いて
社会に役立つ提案のできる人材に
高校の先生からすすめられ、将来性の高さに魅力を感じて入学しました。データサイエンス＋AI科では、データサイエンス基礎、基本情報技術者などの取得にチャレンジできます。僕が今取り組んでいるのは統計検定の勉強です。授業は、先生方がわかりやすく丁寧に教えてくれるので安心して学べます。また、技術だけでなく、就職のことや社会の仕組みなどを熱心に教えてくれるのも心強いですね。
データサイエンス＋AI科 2年（2023年度時点）
大野 悠輝さん私立おおぞら高等学院出身
MESSAGE
業界の先輩からの
メッセージ
データサイエンス+AI科
データとAIを同時に学べる場が
あるのは幸せなこと
株式会社 Rejoui
岩田 和也 さん
卒業生も働いている企業様からの声
共に成長する喜びを感じ、成果を生み出せる環境があります
当社は、Salesforceを中心としたクラウド分野課題を抱える企業様へのコンサルティング事業を中心に、システムの設計から開発・テスト・運用・保守に至るまで、特化した技術（JAVA、Pythonなど）で高付加価値なトータルソリューションをご提供するシステムエンジニアリングサービス、トレーニング事業、ERPビジネスサポート事業をおこなっている企業です。そして、私たちは社員一人ひとりが持つ潜在力を引き出し、成長し続けることで、より良い未来を築くことを目指しています。そのために、新人教育・成長するためのサポート・やりがいのある仕事環境・コミュニケーションを大切に共に成長する喜びを感じる企業文化を育むことを企業理念として掲げています。そんな私たちの仲間として入社いただく、東京テクニカルカレッジの卒業生へ「データサイエンス+AI科で学んだ多くの知識と経験を活かし、新しいアイデアと柔軟な姿勢をもって一緒に成果を出して行きましょう!期待しています。」
QUALIFICATION / EMPLOYMENT
資格・就職
主な資格
統計検定2級・3級・データサイエンス基礎（DS基礎）／基本情報技術者／ORACLE MASTER Bronze Oracle Database ／Tableau Desktop Specialist／G検定／日商簿記検定3級／データサイエンティスト検定など
想定される就職先
LINEヤフー（株）／GMOインターネットグループ／（株）ディー・エヌ・エー／（株）サイバーエージェント／（株）電通／（株）セラク／（株）日経リサーチ／パナソニックソリューションテクノロジー（株）／（株）ウェザーニュース／（株）カインズ／（株）Rejoui／ヤマトホールディングス（株） など
動画で見る
