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実は、専門学校がすごいんです!

データサイエンス・
IoTで広がるAI時代

これからのAI時代
データサイエンス・IoTの
エキスパートになって、
活躍の場を広げませんか?

この時期、大学か専門学校か?文系なら経済学部・経営学部・文学部・法学部、理系なら理学部・工学部…進路に迷っているアナタ、当校でデータサイエンスやIoTの高いスキルを身につけて、AI時代で活躍の場を広げませんか?

現在、私たちの生活(社会)のあらゆるシーンで、データサイエンスやIoT技術が使われています。当校の「データサイエンス+AI科」「IoT+AI科」では、そんな社会やビジネスに直結する思考力や技術力をしっかりと身につけることができる教育システムで、未来を担うアナタを育成してまいります。

さまざまな分野、あらゆる企業でアナタの力を発揮し、活躍し続けましょう。

AIを仕事にするということ

データサイエンス・IoTを中心としたAIを活用する技術力は、あらゆる業界で求められる汎用性の高いスキルです。
AI技術の活用をとおして、多様な業界への挑戦が可能です。

東京テクニカルカレッジで
育成する人材

あらゆる業種・業界が就職先選択の対象
スキルを身につけたらあなたの未来は無限大

広がるAIの将来性

  • AI導入により予想される経済効果11※1兆円
  • 平均収入(世界のAIエンジニア平均)1,000※2万円
  • 不足するAI / IT人材79※3万人

*1 出所:経済産業省「中小企業におけるAI導入の活用・促進~経済産業省の取組と事例紹介~」
*2,*3 出所:経済産業省「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」

  • ITの知識がないけど
    授業についていける?

  • 数学が苦手だけど
    大丈夫?

  • 文系でもOK?

大丈夫です!色々なギモンを解決!
まずはオープンキャンパスに
参加してみよう!

あらゆる業界で活躍するために必要なAIスキル
身につけるならどっち?

東京テクニカル
カレッジ
大学
学び方
  • ・実践的な学び
  • ・AIを活用するためのスキルを身につける
  • ・座学中心での学び
  • ・AIを学問として研究する
実習時間の
割合
データサイエンス+AI科:73.6%
IoT+AI科:73.7%
※2年平均
文系A大学:22%
工業系B大学:21.7%
カリキュラム 5期制を採用し、スキル修得までのステップを小さくすることで学習内容を確実に理解する 単位制を採用し、幅広い知識・教養を身につける
授業形式 業界に精通した先生による、少人数・担任制の授業 多くの学生を対象にした、教授による講義の形式

東京テクニカルカレッジの
学びの特徴

  • Point1
    ステップクリア授業

    科目毎に学ぶ内容を「コマシラバス」として細分化。それをもとに授業前に学ぶべきポイントを「授業シート」で紹介。授業後は「授業カルテ」で理解できたかをチェック。さらに「コマ補習」で、その日の授業の「わからない」を残しません。

  • Point2
    少人数・担任制

    実習では一人ひとりが十分な教材を使用することができ、授業も大教室の一斉授業ではないので疑問があればすぐに先生に質問することができます。学生と先生の距離が近く、毎授業で十分な学習効果が得られます。

  • Point3
    RJP
    (リアルジョブプロジェクト)

    各学科の学生が主体となり、専門分野を活かして企画を提案・実施します。分野の異なる複数の学科を有する東京テクニカルカレッジならではのプログラム。人と話し合いながら、自ら考え、自ら行動する力を養います。

大学と比べて、
ここがスゴイ!

  • 実習数が多い

    講義形式の授業だけでなく、実習が多いのが特徴。
    学んだ技術がしっかり身につくから、即戦力として活躍できます。

  • PDCAを回す
    ビジネス力が身につく

    ビジネスの基本ともいわれるPDCA。
    当校ならRJPなどのグループワークにより、自律的に PDCAを回す力が身につきます。

  • スタディアワー

    学生全員が「わかる授業」となるように「スタディアワー」を設け、授業の前準備(知識の統一)を図ったり、授業内で生じる理解度の個人差をうめるための復習をおこないます。

東京テクニカルカレッジで学ぶことで学び残しなく
就職後も業界(企業)で活躍できる力が身につく

  • 将来の職業を
    さらにイメージしたい

  • もっと大学との
    違いを知りたい

  • この学校・学科に
    興味がわいた

色々なギモンを解決!
まずはオープンキャンパスに
参加してみよう!

天気予報×
データサイエンス

蓄積された気象データから、いつ・どこで・どれくらいの量の雨が降るのかを予測したり、災害を想定した、避難シミュレーションが可能になります。

天気予報×データサイエンス

建築×
データサイエンス

施工計画を蓄積されたデータから導き出し、最適なものを選択することで、納期の短縮やコストカットを可能にします。

スポーツ×
データサイエンス

ウェアラブルデバイスやレーザーセンサーを活用し、選手やチームのデータを取得・分析することで、最適なパフォーマンスの支援をおこない、チームの勝利につなげます。

スポーツ×データサイエンス

買い物×
データサイエンス

商品販売のビッグデータを分析し、発注数の管理や、需要を予測しロスを減らしたり、売れる商品が店舗にないという状況をなくしたりすることができます。

買い物×データサイエンス

交通×IoT

車とインターネットをつなぎ走行環境をセンサーで認識し、走行状態も車のコンピュータが分析でき、自動運転などの制御が可能となります。

交通×IoT

医療×IoT

傷病の予防や健康状態の維持のため、ウェアラブル端末や見守りデバイスなどを用いて重症化を防ぎ、医療コストを抑えられます。

医療×IoT

家×IoT

家電や電気設備をインターネットとつなぎ、電気やガスなどの使用量をスマートフォンで管理したり、家電機器の遠隔操作が可能となります。

家×IoT

農業×IoT

農業用ドローンで農薬散布の省力化・低コスト化や、収穫ロボットで重労働の軽減が可能になります。

農業×IoT

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