データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、ビッグデータを分析、解析し、ビジネスや政策に活用できる価値のある情報を引き出し、システムやサービスに組み込んだり、経営判断の際にデータ分析の視点から助言したりする仕事です。
ITをはじめ、サーピス業、ファッション、製造業、医療、エンターテイメント、 行政などありとあらゆる業界でデータの活用が急務である一方、プログラミングや数学などの理系的な能力と、ビジネスという文系的 な能力、両方の知識とスキルを必要とするため世界的に人材が不足しており、今後も企業などからの需要が高まると考えられています。
ピジネスパーソンであり、数学者でもあり、プログラマーでもある。それがデータサイエン ティストです。
データサイエンティストに必要な
3つのスキル

1. 数学のスキル
⇒データを分析・解析する上で、確率統計や微分積分など処理をする数学的なスキル。
2.プログラミングのスキル
⇒データを分析・解析しやすいように加工・処理するために、実際にプログラムを書き、実行し、改善するスキル。
3. ビジネスのスキル
⇒データから社会の課題を読み取り、解決策を導き出し提案・実行するビジネススキル。

一般的なプログラミング系
講座との違い

はじめての方からでも学べるPython基礎や、機械学習を用いたデータ処理、データサイエンスに必要な数学を基礎から学べます。
基礎講座では、データサイエンスに関する知識を確認するためG検定(ジェネラリスト検定)を、実践講座では、AIエンジニアとしてのスキルを確認するためのE資格(エンジニア資格)の取得を目指します。
ワオ高校では、様々なAIの開発を手掛け、G検定・E資格の高い合格率の講座を持つAVILEN(アビレン)様とカリキュラムを共同開発。未経験の高校生であっても1年半のプログラム修了時には、 AVILEN様のようなAI・データサイエンス企業で「データサイエンティスト」として仕事を担えるようになります。
ただし、そ の道は決して楽して到達できるものではありません。通倍制高校ならではの時間設計の自由度を活かし、普通の高校生 の何倍もの濃密な学習時間を過ごすことで初めて可能になります。
プログラム開発パートナー
企業等のAI人材育成支援事業や、ディープラーニングを用いた高度なAIアルゴリズム開発、データサイエンスに関する最新情報を発信するメディア事業などを行う、データサイエンスのプロフェッショナル集団。AI人材育成分野においては、「現役のAI開発会社」だから教えられる最新のAI技術を伝え、開発初心者でも実践投入可能なレベルに成長できることに定評があります。

ワオ高校の学びの特長は?

高校卒業資格のための学びと並行して受講できるオプションプログラム
プログラミング・数学・ビジネスの3つのスキルを学べる
文理関係なく、プログラミング初心者からでも始められる「本格的学び」で高校生データサイエンティストとしてデビューを目指せる。
完全オンラインの学習環境が整備されていて、地域に縛られることなく、全国各地から学びを始めることができる!

「実践」重視の
AI学習プログラム

基礎講座で、データサイエンティストコースで基本的な知識とスキルを身につけたのち、実践講座に進み、「プロ」なるための学びを深めていただきます。

日々新しい知識や手法が生み出されるデータサイエンスの世界においては、実践こそ最大の学びです。実際の企業などで起こりうる様々な問題を想定した、実践的なカリキュラムがを提供します。

カリキュラム
基礎講座(12か月)
前半 = プログラミング・機械学習の土台づくり
時期 学ぶ内容
1週~4週 Pythonの基礎
5週~7週 初歩の機械学習実践
8週~10週 機械学習を用いた画像データ処理
11週~13週 機械学習を用いた自然言語データ処理
14週~16週 機械学習を用いた時系列データ処理
17週~20週 G検定対策プログラム
後半 = コンペや大会にて課題解決の手法を学ぶ
時期 学ぶ内容
21週~24週 画像データ処理 応用レベル
25週~27週 自然言語データ処理 応用レベル
28週~30週 時系列データ処理 応用レベル
31週~34週 総合実践(画像データ処理)
35週~37週 総合実践(自然言語データ処理)
38週~40週 総合実践(時系列データ処理)

※入学/オプション申し込みのタイミングに合わせて学習開始の時期が変動します。
中学生向けに入学前の先行学習コンテンツも用意しています。

実践講座(6か月)
半期 = ディープラーニング・数学について学ぶ
時期 学ぶ内容
1週~4週 E資格入門として、ディープラーニングに関する数学、統計学、強化学習について学ぶ。
5週~8週 ディープラーニング基礎として、ディープラーニングの仕組みと、より良い学習モデル構築のためのビジネス・数学的な観点を学ぶ。
9週~12週 ディープラーニング応用として、ディープラーニングを用いた画像データ、時系列データ処理の実践的課題を通じて実践的なAIシステムの構築を学ぶ。
13週~16週 ディープラーニング実践として、個人別に課題に挑戦する。
17週~20週 E資格合格に向けてディープラーニングの知識・技術の復習する。

※入学/オプション申し込みのタイミングに合わせて学習開始の時期が変動します。
中学生向けに入学前の先行学習コンテンツも用意ています。

プログラム修了後の
進路イメージ
企業に就職

ITベンチャーや金融系のスタートアップ 企業など、若いエンジニアが活躍してい る組織に入り、ビジネスの最前線でデー タサイエンティストとしての経験と実績を 積んでいきます。

大学進学

データサイエンティストとしての長期的 なキャリアを考えたとき、ビジネス、数 学、情報科学、いずれかの分野でアカデ ミックな専門領域の知識を習得するこ とは自分の将来価値を上げるために非 常に有効な選択肢です。

起業

データサイエンティストとして自ら会社を 作り、企業や行政と直接ビジネスをす る。特定の組織に属さず、幅広い分野の 業界におけるデータサイエンスの需要に 応えることで、データサイエンティストと しての能力を最大化することができます。

選抜⽅法と受験資格

受講資格は、ワオ高校の哲学・科学・経済の学びをはじめ英数国理社などの教育課程をキチンと学び、これに加え、志をもってミライに向けた実践的なAI/起業コースの課題に取り組める人であれば誰でも受講可能です。また、中学時代に委員会、部活動、課外活動にて実績のある方は「スカラシップ入試」にもチャレンジできる機会を用意。好きなことを社会に、没頭する能力をビジネスに活かしたい人の入学をお待ちしています。
※高1生でワオ高校へ転校してAI/起業コースで学び方は、個別にご相談ください。

スカラシップ入試はじまる!

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