リスキリングDX人材育成研修【DXを支える技術】

デジタル時代における、効率性、革新性、競争優位をもたらす技術を学ぶ

リスキリングDX人材育成研修では、デジタルトランスフォーメーション(DX)を推進するために必要となるスキルや知識を学ぶことができます。IT業界における最新の動向や技術を理解し、DXに必要となる視点を持つだけでなく、プログラミング、データベース、AI、データ分析といった各単元を学習し、データ、技術、プロセスを活用し問題解決できる人材を育成します。

リスキルIT研修3つの特徴

すべての研修が料金一律

すべての研修が料金一律

「もっと研修を」をコンセプトとしたリスキルでは、研修を実施しやすい環境づくりのために、明瞭価格で研修をご提供しています。

実践的で高品質な研修

実践的で高品質な研修

講師陣は豊富なビジネス経験と講師経験を併せ持っており、一社研修での講師満足度は5段階中、平均4.75という高水準を実現しています。

安心の研修準備フルサポート

安心の研修準備フルサポート

研修日の運用のみではなく、研修準備のサポートも受けることができます。例えば、研修で使う教材・備品は一式郵送で手元に届きます。そのため、研修の準備時間を減らしながらも良質な研修が実施できます。

リスキリングDX人材育成研修はオンライン研修に対応しています

研修コード:100919   更新日:

リスキリングDX人材育成研修の狙い

本研修では、ITの全体像からPythonプログラミング体験やデータベース理解、AI、データ分析など、DXを支える技術を学習します。今日のデジタル社会においてDX戦略を立て、推進できるような人材の育成を目指します。

本研修の対象

基本的な研修対象は以下のとおりです。研修により調整できるため、まずはお問い合わせください

全ての方にご受講いただけます

リスキリングDX人材育成研修を実施すると

  1. IT業界の最新の動向や技術を理解し、DXに必要な視点を持つことができます
  2. プログラミング体験によりデータ解析や自動化に必要となる基礎スキルを習得します
  3. DXにおいてデータを主体としたビジネス戦略を立てるための視点を身につけます

リスキル リスキリングDX人材育成研修の概要

本研修では、DX人材を育成するために、「IT全体像の理解」「Pythonプログラミング体験」「データベースの基礎理解」「AI全体像の理解」「データ分析」の5つの単元を学習します。
この研修を受けることで受講者はIT業界における最新の動向や技術を理解し、DXに必要となる視点を持つことができるようになります。また、Pythonを使ったプログラミング体験を通してデータ解析や自動化に必要なスキルの基礎を学習し、データベースを使ったデータ管理やAIによるデータ分析に関する基礎知識も習得することができます。
最終的には、これらの技術を組み合わせ、データ分析に基づいたDX推進を行える人材の育成を目指します。

本研修 3つの特徴

1. ITの全体像を理解を通して、DX推進に必要となるITの基礎知識を習得する

IT業界に必要な基礎知識を身につけるだけでなく、最新動向や技術についても学びます。これによりビジネスにおいてDX推進のために必要となる視点を持つことができます。

2. Pythonプログラミングの体験

Pythonプログラミングの体験によって、変数やデータ型、条件分岐や繰り返し処理、配列の概念など、ITシステムにおいて重要なアルゴリズムを考える基礎的スキルを習得します。Pythonは、データ解析や自動化にも応用ができるプログラミング言語であるため、短期間の体験でも大きなメリットがあります。

3. AI・データ分析による

AI全体像の理解やデータ分析についての基礎知識を習得できることが3つ目の特徴です。データ解析に基づいき意思決定行なうことの重要性を認識し、将来的には、データ駆動型のビジネス戦略を立案できるような人材を育成することを目的としています。

想定研修日数

5日間 (変更が可能です)

リスキリングDX人材育成研修カリキュラム

下記、研修カリキュラムを元に、他研修を組み合わせてのアレンジにも対応しています。別途料金はかかりませんのでご安心ください。

1日目

1. IT全体像を理解する 【ゴール】インターネット経由のサービス提供
  • DXとはなにか [DXとは / 世の中のトレンド]
  • 重要なのはデータ
  • サーバとは何か [サーバ・クライアントモデル]
  • 【ワーク】データはどのように流れるか
  • データの流れ理解によるIT全体像の把握
2. 各種IT用語の基本理解 【ゴール】各IT用語の概要を理解していく
  • インフラの中身(サーバ、ネットワークとは)
  • データベースを理解する [問い:Excelとの違いは]
  • プログラミングは何をしているのか [プログラムの動き / 分岐とループ]
  • プログラミングにはどのような種類があるか
3. ITの先端技術・用語 【ゴール】ITの先端技術・用語を理解し、言葉として使えるようにする
  • クラウド理解 [クラウドの必要性 / クラウドの種類]
  • 各サービスが連携していっている理由(APIへの流れ)
  • ビッグデータ [急速なデータ増 / 活用方法]
  • AI の利用(機械学習・ディープラーニング) [AIの利用 / 種類理解]
  • IoTによる情報の増加
4. ITのビジネスへの展開 【ゴール】ITビジネスの先端を知る
  • ITビジネスのこれまでの流れ
  • ビッグデータのビジネスへの活用事例
  • AIのビジネスへの活用事例
  • IoTのビジネスへの活用事例
  • すべてがITに繋がっていく
5. ITの自社への応用 【ゴール】研修内容を元に自社への応用を考える
  • 【ワーク】ITによる業務フロー改善を考える
  • 【ワーク】キーワードでビジネスアイディアを展開する(ひとつITの先端技術をピックアップし、自社と無理やりつなげる)

2日目

1. Python基礎知識 【ゴール】Pythonとはどんな特徴を持つ言語なのかを人に話せるようになる
  • プログラムが動く仕組み
  • Pythonの特徴
  • Hello,World!
  • Pythonの基本的な文法
  • 簡単な計算と結果出力
2. 変数とデータ型 【ゴール】プログラムを作成する上で必要なルールを理解する
  • 変数とは
  • データ型とは
  • 数値型
  • 論理値
  • 文字列型
3. リスト 【ゴール】リストとはどんなものか理解できるようになる
  • リスト
  • 要素の参照
  • 要素の追加
  • リストの結合・コピー・更新
  • タプル
4. 制御構文 【ゴール】繰り返し処理・条件分岐について理解し、書けるようになる
  • 比較演算子
  • 論理演算子
  • 条件分岐
  • 繰り返し処理
5. 演習 【ゴール】学んだことを使ってプログラムを書いてみる
  • 演習問題

3日目

1. データベース概要 【ゴール】データベースの基本と仕組みを理解する
  • ファイルとデータベース
  • データベースサーバ
  • データベースの種類と仕組み
  • ワーク:よく利用しているサービス(アプリ)のデータベース
2. DBMS(データベース管理システム) 【ゴール】DBMSの仕組みを種類を把握する
  • DBMS(データベース管理システム)とは
  • RDBMS(リレーショナル型データベース管理システム)とは
  • Oracle Database
  • SQL Server
  • DB2
  • PostgreSQL
  • MySQL(MariaDB)
3. RDBMSの仕組み 【ゴール】リレーショナル型データベースの仕組みを理解する
  • テーブル
  • データ型、NULL 主キー、外部キー、ユニークキー
  • 集合演算と関係演算
  • インデックス
  • 正規化
  • ER図
  • ワーク:ER図を書いてみる
4. SQLの概要 【ゴール】SQLの基本操作を習得する
  • SQLとは
  • SQLの基本操作
  • 照会(SELECT)
  • 挿入(INSERT)
  • 更新(UPDATE)
  • 削除(DELETE)
  • ワーク:SQL
5. データベース運用と管理 【ゴール】データベースの運用時における管理方法を身につける
  • バックアップ、サーバーの保管場所
  • ユーザー管理、ユーザー権限
  • サーバー監視、データ移行
  • セキュリティの脅威
  • マルウェア、コンピュータウイルス
  • ワーク:データ漏洩例とリスク
  • ワーク:トラブルシューティング(問題の切り分け)

4日目

1. AIの基本理解 【ゴール】AIの基本を理解する
  • オープニングワーク:身の回りのAIで思いつくもの
  • AIの歴史
  • AIの定義
  • AIは仕事をどう変えていくのか
  • AIにまつわる誤った理解
  • 今のAIに何ができて、何ができないか
2. AIの仕組み理解 【ゴール】AIの仕組み概要を理解することで、エンジニアとの会話を円滑にする
  • AI技術の全体像
  • 3つの中核技術と学習について
  • ベイズ統計
  • 機械学習(マシンラーニング)
  • 深層学習(ディープラーニング)
  • 【ワーク】AIを使った機能に必要なデータは何か [ESサイトの需要予測 / 新商品開発]
3. AI活用事例 【ゴール】AIビジネス活用事例を理解する
  • 事例:営業改革のためのAI活用
  • 事例:推奨システムへの利用
  • 事例:コールセンターにおけるクレーム分析への利用
  • 事例:要約システム
  • 事例:異常検知
  • 事例:自動運転など眼に関する技術
  • 事例:カメラの概念を変えたセキュリティサービス
4. AIを導入するために 【ゴール】AIを導入する際の企業がすべきことを理解する
  • ビッグデータとAI
  • 企業が持つデータを分析するプロセス
  • 費用対効果
  • 利用できるツール
  • 導入に必要な人材イメージ
5. 実践AI活用 【ゴール】実際に自社で応用するイメージを持つ
  • 【ワーク】自社でのAI活用を考える

5日目

1. データ分析の流れ 【ゴール】データ分析の流れを理解する
  • 【オープニングワーク】自社でのデータ分析
  • 【オープニングワーク】データ分析の流れ
  • データ分析を行う3つの理由 [問題の原因究明/課題の達成/自説の検証]
  • データ分析の流れ [最重要は目的/仮説/流れ]
  • データ分析の全体概要 [全体概要/本研修で扱うこと]
2. データの比較と基本統計量 【ゴール】データ分析の基本を再確認する
  • データの比較 [2社のデータを比較する]
  • 基本統計量 [基本統計量を確認する意味/準備:分析ツール(アドイン)を追加する]
  • 平均値と中央値 [【ワーク】平均値と中央値の違い/平均値と中央値を共に活用する]
  • 標準偏差 [標準偏差とは/標準偏差の算出方法/標準偏差の値の意味/標準偏差を扱う時の注意]
  • 分析ツールを使う [分析ツールを使って、一括で基本統計量を出す]
  • ※随時ワークを交えながら進めていきます
3. データの可視化 【ゴール】データを可視化して分析するいくつかの手法を理解する
  • データの可視化による分析 [可視化の重要性/代表的なグラフ]
  • ヒストグラム [ヒストグラムとは何か/正規分布/Excelでのヒストグラムの作成]
  • 移動年計 [移動年計とは/季節性の回避/Excelでの移動年計グラフの作成]
  • パレート分析 [パレート分析の活用方法]
  • 散布図 [散布図とは/関係があるかを確認できる/必ずしも関係があるわけではない]
  • バブルチャート [Excelでのバブルチャートの作成/分析]
  • 【ワーク】パレート分析
4. 回帰分析 【ゴール】回帰分析の基本を理解し、扱えるようになる
  • 回帰分析とは
  • 相関 [相関とは/相関係数]
  • 相関係数の出し方 [CORREL関数/散布図と近似曲線/(参考)全データの相関係数を一括で出す]
  • 回帰分析の基本 [用語の説明/回帰分析の意味/コンピュータでの計算]
  • 重回帰分析の進め方 [① 目的変数を決める/② 目的変数に影響を与えそうな説明変数を選択する/③ 回帰分析を行う/④ 回帰分析結果を確認する/最低限確認すべき箇所]
  • 【ワーク】重回帰分析
5. 総合演習 【ゴール】研修で扱ったデータ分析を、事例に合わせて活用できるようになる
  • 【ワーク】総合課題
  • 【ワーク】アクションプラン

研修金額

料金一律の明瞭価格で一社研修を実施することができます。想定研修時間と概算人数の情報のみで見積りをすぐにお送りします。

  • 後からの人数変更も無料で対応しています
  • 研修のアレンジにも追加料金はかかりません
  • オンライン研修でも追加料金無し。急遽変更でも料金変わらず対応可能です

リスキリングDX人材育成研修参加者の必須条件

特になし

研修提供地域

日本全国およびオンラインで研修を提供中
北海道,青森県,岩手県,宮城県,秋田県,山形県,福島県,茨城県,栃木県,群馬県,埼玉県,千葉県,東京都,神奈川県,新潟県,富山県,石川県,福井県,山梨県,長野県,岐阜県,静岡県,愛知県,三重県,滋賀県,京都府,大阪府,兵庫県,奈良県,和歌山県,鳥取県,島根県,岡山県,広島県,山口県,徳島県,香川県,愛媛県,高知県,福岡県,佐賀県,長崎県,熊本県,大分県,宮崎県,鹿児島県,沖縄県

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