

データサイエンティストとは
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。
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
基礎コースでは、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、応用コースでは、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。
ワオ高校の学びの特長は?



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。
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として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。
時期 | 学ぶ内容 |
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1週~4週 | Pythonの基礎 |
5週~7週 | G検定対策プログラム |
8週~10週 | 初歩の機械学習実践 |
11週~13週 | 機械学習を用いた画像データ処理 |
14週~16週 | 機械学習を用いた自然言語データ処理 |
17週~20週 | 機械学習を用いた時系列データ処理 |
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。
時期 | 学ぶ内容 |
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1週~4週 | 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~7週 | 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 |
8週~10週 | 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 |
11週~13週 | |
14週~16週 | 個人別に課題に挑戦 |
17週~20週 | E資格合格に向けたディープラーニングの知識・技術の復習 |
※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。
進路イメージ
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。
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。
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。
起業コース概要/選抜方法
選抜方法は「事前課題」と「面接試験」です。
志をもってミライにみけた実践的な学びに取り組み、好きなことに没頭する能力をビジネスに活かしたい中3生、高1・2生の方の新入学・転入学をお待ちしています。