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description=Tokyo iX（Tokyo Institute of Expertise）は、社会に不足している高度人材を目的として開校した、全く新しい高度人材育成スクールです。データサイエンスの基礎から応用、実践能力を身につけたい社会人向けの講座を用意。独り立ちレベルのデータサイエンティストを育成します。;

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受講準備の開始 (2), お申し込み前の段階で受講者 (2), 企業担当者の方からナビゲーション (2), ヒアリングを開始 (2), 受講生一人ひとり別々の目標 (2), 現状のスキルセットの確認をします (2), 一人ひとりに合わせた目標を確認 (2), 受講の流れ (2), エンジニアリング力 (2), サイエンス力 (2), ビジネス力 (2), 働きながら学ぶ (2), aiエンジニア (2), マインドセットの醸成 (2), 個別化 (2), 生成aiの核心を掴み (2), 理論と実践の両面から (2), ai時代をリードするスキルを身につける (2), aiエンジニアコース (2), ai人材育成機構 (2), tix (2), ai最前線vゼミ (2), aiの最前線を実務の視点で学ぶ (2), pcおよびインターネット環境をご用意ください, 事前に準備するものはありますか, その他, 事務局スタッフまでお問い合わせ下さい, お問い合わせはこちら, 領収書の発行はできますか, お申し込みから7日以内に, 指定の口座にお振込みください, 支払い方法は何がありますか, 支払い期限はありますか, カウンセリングにて事前学習の必要の有無を判断し, 無理のない事前学習スケジュールをご提案しております, エンジニアの方, 2週間程度, 非エンジニアの方, 4週間程度, 文系の方, 8週間程度, 開講日の5営業日前まで受け付けておりますが, 前提知識の有無によりご希望の学期に受けられない可能性がございます, 申し込みの締め切りはいつですか, よりご相談ください, 受講申込は, のフォームにてお願いいたします, も行っておりますのでお気軽にご予約ください, 無料相談, こちら, お問い合わせフォーム, まずはお気軽にお問合せください, 申し込み方法を教えてください, 申し込み, 支払いに関して, 熱意と覚悟がある方であればどなたでも歓迎いたします, 年齢制限はありません, 学生の方でもご応募いただけます, 年齢制限はありますか, 学生でも受講できますか, 下記のページから最新の推奨環境をご確認ください, 推奨環境を教えてください, 土曜日を基準に1週間単位で学習が進むので, 1週間のうちの時間配分はご自身で調整可能です, またカウンセリングを基に受講生一人ひとりの学習スケジュールを作成いたしますので, 基本的には考えていただく必要もございません, 1週間で10時間程度の学習とliveレッスンの時間, 2週間に2時間, が必要です, 学習時間はどれくらいですか, 受講の前提知識として数学, pythonなどの知識が必要ですが, 申込前のカウンセリングを通して一人ひとりの事前学習スケジュールを作成し, 進捗管理まで無料で行います, また事前学習に必要なコンテンツおよび講座の情報を無料で提供いたします, 実務経験も学習経験もありません, 受講可能ですか, 受講に関して, よくある質問, 東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻にて博士課程を修了し博士号を取得, 東京大学情報基盤センター助教, 東京大学大学院新領域創成科学研究科講師を経て現在に至る, 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, コンピュータ科学専攻, 理学部数学科卒業後, 経営学, mba, と修士, 機械学習, を修了, 国の研究機関を経て, 現在はposデータから医療系データセットまで幅広い分野でのデータサイエンス業務に従事, 法人研修の他, uxデザイナーやストラテジストとしてアサインされる案件も多い, hard代表取締役, アブダクション代表, 監修者, step1, オープンバッジウォレットの作成, 初めてオープンバッジを受領する方は, オープンバッジを保管する, オープンバッジウォレット, のアカウント登録が必要になります, メールアドレスに, オープンバッジ授与のお知らせ, という件名のメールが届いたら, メールに記載された手順に沿って受領の手続きを行ってください, step2, オープンバッジの受領, 数時間, 1日後にオープンバッジウォレットにオープンバッジが格納されます, オープンバッジ発行完了のお知らせ, というメールが届きますので, オープンバッジウォレットにログインして受領したオープンバッジをご確認ください, 受領方法, 個人で活用する, 法人で活用する, 自部署のスキル状況から不足しているスキルは何か, どれくらい不足しているかを把握する, 特定のスキルを持った人材を全社員から容易に発掘できる, 社員のスキルを見える化する, 履歴書に貼り, 転職や就活でアピールする, メールの署名に貼り, 権威性を高める, 自身の学びの成果をsnsでシェアする, linkedinで公開する, 活用方法, オープンバッジは, が設定した国際技術標準規格です, 近年国内外で普及が進み, 国内標準規格のため, 様々な機関からバッジを統一して管理することで, 生涯学習履歴を構築することができます, 企業における人的資本管理, 転職活動における証明内容の客観性, 信頼性担保, 自身のキャリアパスの見直しなど, 多種多様な活用がすでにされています, オープンバッジとは, 以下をすべて満たした受講生を修了とみなす, 成績評価基準とgpa制度, gpaが3以上であり, 不合格がないこと, 受講コースのカリキュラムを全行程受講していること, 修了基準について, 法人では社員のスキル可視化や人的資本管理等に, 個人ではsnsで共有する, 電子履歴書に貼り付ける, 会社に提出するなど, 様々なシーンで有効的に活用いただけます, ixでは, 当財団が規定する修了条件を満たした方に, 紙の修了証書に加え, オープンバッジの修了証書, カリキュラムごとの履修証明書を発行いたします, マイクロクレデンシャルと修了証書, もっと見る, it企業, 一般事務職, 祐里香さん, 31才, 働きながら学び, データアナリストへ, ライオン株式会社, データサイエンティスト, 芽依さん, 24才, ixでの学びを通して, データサイエンティストとして成長, 不動産投資家, 義親さん, 46才, データサイエンスで不動産投資を進化させる, ixで学んだ分析スキルの実践, 修了者の声, 入学金は初回のみいただいており, お支払いは銀行振込, 567, は教育訓練給付金の対象です, 条件を満たすことで入学金, 受講料の, を受けられます, 教育訓練給付制度について, 最大50, の還付, 法人登録料は初回のみいただいており, 657, 厚生労働省による人材開発助成金の, 人への投資促進コース, 高度デジタル人材訓練, 自発的職業能力開発訓練, の対象です, 助成が下りた場合, 経費助成率, 受講料に対する助成, 最大75, 1社様から同時期に5名以上の受講の場合, お客様専用クラスを作成します, その場合法人様のご都合に合わせ開講時期を決定いたします, 2026年11月期, 2026年5月期, 2025年11月期, 2025年5月期, 2026年4月期, 2026年2月期, 2025年12月期, 2025年10月期, 募集要項, 今日どこからどこまで学習すればいいかが一目でわかる, あなただけの学習計画表をカウンセリングを基に作成します, 進捗管理はお任せください, 個別スケジュール作成, 前提知識がない方でも開講前に学習できるよう, 申込時点からカウンセリングを実施し, 不足知識をどこで, どうやって, どれくらい学習すればいいかサポートします, 受講準備のサポート, 学習に関する悩みから日常生活との兼ね合いまで, 不安なことをご相談いただけるように週1回のナビゲーションをご用意いたしました, 週1回のナビゲーション, 質問に回数制限はありません, 経験豊富なメンターが答へ導き, 自ら考え抜く力, を身につけられるようサポートします, メンターに質問し放題, 通学がなくオンラインで学ぶため孤独になりがち, クラス単位で入学し, チームで協力しながら卒業できるように設計されています, チーム, クラスチャット, 充実のサポート, gptの仕組み, ヒストグラムの基礎, 描画例, 定義する力１, 実際のコースを見てみる, 受講準備から個別, サポート, 毎週ナビゲーション, 受講準備から個別サポート, 学習時間について, 企業様の希望に沿ってカスタマイズ可能です, 一週間の学習時間を5時間, 2週に1回の, 一週間の好きな時間で, ドメイン知識のキャッチアップを止めることなく, 学んだことをすぐに業務に還元できる, 分析対象となる業界や事業についての, トレンド等の, ドメインの知識, 組織に貢献するaiエンジニア, データサイエンティストにはドメイン, 事業領域, の知識が必須, 働きながら学ぶことを前提にカリキュラムを設計しました, クリティカル, シンキング, 責任感, 主体性, 身につくソフトスキル, データの専門家に求められる洞察力やひらめき, 判断力を発揮するためのマインドセットを醸成し, ai活用の本質を見極め, データの本当の価値を見出せる人材となる基盤を固めます, 課題の評価, 学習履歴, 学習カルテと個人の目標を把握し, 苦手を克服し, 得意を増やす, データサイエンティストに必要な3つの力, 入学前のヒアリング, 受講中毎週行われるナビゲーションと学習履歴データを活用して不足しているスキルセットを総合的に判断し, 一人ひとりの目標に合わせたサポートおよび実践内容の個別化を実現しています, 講座の特徴, データ分析のその先にある新たな価値の創造者を目指す, 未経験からデータ分析, データ解析のスペシャリストを目指す, 6週間, マインドセットに重きを置いた学術的インプット, 受講生一人ひとりに個別最適化された実践的アウトプット, 広く深い学習を支援する手厚いサポート体制, プロフェッショナルになるために必要なすべてが含まれています, 講座概要, 厚生労働省, 専門実践教育訓練給付金指定講座, 経済産業省, 第四次産業革命スキル習得講座, に認定されています, 一定の条件を満たした場合, 受講料の最大75, が支給されます, 給付金制度対象, institute, expertise, データの専門家を目指す社会人向けのスクールです, 経済産業省が策定するitss, のレベル４, 高度it人材, に相当し, 修了すると高度人材として組織, 社会での活躍が, 期待される人材になります, プロフェッショナルを目指す, 2025年7月現在, プレスリリース, を開講, news, 無料相談はこちら, vゼミの詳細はこちら, が手がける, オンラインスクール, 社会で不足するai人材を育成し, 社会に貢献することをミッションに活動している, 募集開始, トップページ,

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受講中毎週行われるナビゲーションと学習履歴データを活用して不足しているスキルセットを総合的に判断し 一人ひとりの目標に合わせたサポートおよび実践内容の個別化を実現しています データサイエンティストに必要な3つの力 ビジネス力 データ サイエンス力 データ エンジニアリング力 学習カルテと個人の目標を把握し 苦手を克服し 得意を増やす ナビゲーション ヒアリング 学習履歴 課題の評価 マインドセットの醸成 aiエンジニア データの専門家に求められる洞察力やひらめき 判断力を発揮するためのマインドセットを醸成し ai活用の本質を見極め データの本当の価値を見出せる人材となる基盤を固めます 身につくソフトスキル 主体性 責任感 クリティカル シンキング 働きながら学ぶ 自社 組織に貢献するaiエンジニア データサイエンティストにはドメイン 事業領域 の知識が必須 だからこそ 働きながら学ぶことを前提にカリキュラムを設計しました ビジネス力 データ サイエンス力 データ エンジニアリング力 ドメインの知識 分析対象となる業界や事業についての 知識 知見 経験 トレンド等の 情報 ドメイン知識のキャッチアップを止めることなく 学んだことをすぐに業務に還元できる 一週間の好きな時間で 学習 10 時間 2週に1回の 授業 2 時間 学習時間について 企業様の希望に沿ってカスタマイズ可能です 例 一週間の学習時間を5時間 等 受講の流れ 受講の流れ step 01 ナビゲーション ヒアリング お申し込み前の段階で受講者 企業担当者の方からナビゲーション ヒアリングを開始 受講生一人ひとり別々の目標 現状のスキルセットの確認をします 一人ひとりに合わせた目標を確認 step 02 お申し込み step 03 受講準備の開始 ナビゲーションの情報から 受講にあたって必要な前提知識の不足を確認 一人ひとり 何を どこで どこまで 学習すればいいのかサポート 個別の受講準備スケジュールも作成します 受講準備から個別サポート step 04 入学式 step 05 受講開始 eラーニングとliveレッスンでプロフェッショナルに求められる知識とスキルの習得を目指します 毎週ナビゲーション step 06 修了式 step 07 卒業者コミュニティで学習の継続 卒業者はチャットルームで継続コミュニケーションが可能 基礎学習 応用学習コンテンツも受講開始から1年間アクセス可能なため 本業に戻った後も 仲間と学習の継続や情報共有が可能です カリキュラムはこちら データアナリストコース シラバス データサイエンティストコース シラバス aiエンジニアコースの 詳細はこちら 一人ひとりに合わせた目標を確認 step 01 ナビゲーション ヒアリング お申し込み前の段階で受講者 企業担当者の方からナビゲーション ヒアリングを開始 受講生一人ひとり別々の目標 現状のスキルセットの確認をします step 02 お申し込み 受講準備から個別 サポート step 03 受講準備の開始 ナビゲーションの情報から 受講にあたって必要な前提知識の不足を確認 一人ひとり 何を どこで どこまで 学習すればいいのかサポート 個別の受講準備スケジュールも作成します step 04 入学式 毎週 ナビゲーション step 05 受講開始 eラーニングとliveレッスンでプロフェッショナルに求められる知識とスキルの習得を目指します step 06 修了式 step 07 卒業者コミュニティで学習の継続 卒業者はチャットルームで継続コミュニケーションが可能 基礎学習 応用学習コンテンツも受講開始から1年間アクセス可能なため 本業に戻った後も 仲間と学習の継続や情報共有が可能です カリキュラムはこちら データアナリストコース シラバス データサイエンティストコース シラバス aiエンジニアコースの 詳細はこちら 実際のコースを見てみる データサイエンス学科 定義する力１ ヒストグラムの基礎 描画例 aiエンジニア学科 gptの仕組み 充実のサポート チーム クラスチャット 通学がなくオンラインで学ぶため孤独になりがち だからこそ クラス単位で入学し チームで協力しながら卒業できるように設計されています メンターに質問し放題 質問に回数制限はありません 経験豊富なメンターが答へ導き 自ら考え抜く力 を身につけられるようサポートします 週1回のナビゲーション 学習に関する悩みから日常生活との兼ね合いまで 不安なことをご相談いただけるように週1回のナビゲーションをご用意いたしました 受講準備のサポート 前提知識がない方でも開講前に学習できるよう 申込時点からカウンセリングを実施し 不足知識をどこで どうやって どれくらい学習すればいいかサポートします 個別スケジュール作成 今日どこからどこまで学習すればいいかが一目でわかる あなただけの学習計画表をカウンセリングを基に作成します 進捗管理はお任せください 募集要項 2025年10月期 2025年12月期 2026年2月期 2026年4月期 データアナリストコース 定員 修了予定 お申込み ご入金期日 20名 2025 年 11 月 2025 年 7 月末 定員 20名 修了予定 2025 年 11 月 お申込み ご入金期日 2025 年 7 月末 データアナリストコース 定員 修了予定 お申込み ご入金期日 20名 2026 年 1 月 2025 年 9 月末 定員 20名 修了予定 2026 年 1 月 お申込み ご入金期日 2025 年 9 月末 データアナリストコース 定員 修了予定 お申込み ご入金期日 20名 2026 年 3 月 2025 年 11 月末 定員 20名 修了予定 2026 年 3 月 お申込み ご入金期日 2025 年 11 月末 データアナリストコース 定員 修了予定 お申し込み ご入金期日 20名 2026 年 5 月 2026 年 1 月末 定員 20名 修了予定 2026 年 5 月 お申込み ご入金期日 2026 年 1 月末 2025年5月期 2025年11月期 2026年5月期 2026年11月期 aiエンジニア学科 データサイエンス学科 定員 修了予定 お申し込み ご入金期日 20名 2025 年 9 月 2025 年 5 月初頭 定員 20名 修了予定 2025 年 9 月 お申込み ご入金期日 2025 年 5 月初頭 aiエンジニア学科 データサイエンス学科 定員 修了予定 お申込み ご入金期日 20名 2026 年 3 月 2025 年 11 月初頭 定員 20名 修了予定 2026 年 3 月 お申込み ご入金期日 2025 年 11 月初頭 aiエンジニア学科 データサイエンス学科 定員 修了予定 お申込み ご入金期日 20名 2026 年 9 月 2026 年 5 月初頭 定員 20名 修了予定 2026 年 9 月 お申込み ご入金期日 2026 年 5 月初頭 aiエンジニア学科 データサイエンス学科 定員 修了予定 お申込み ご入金期日 20名 2027 年 3 月 2026 年 11 月初頭 定員 20名 修了予定 2027 年 3 月 お申込み ご入金期日 2026 年 11 月初頭 1社様から同時期に5名以上の受講の場合 お客様専用クラスを作成します その場合法人様のご都合に合わせ開講時期を決定いたします 料金 法人の方 個人の方 データサイエンス学科 および データアナリストコース は 厚生労働省による人材開発助成金の 人への投資促進コース 高度デジタル人材訓練 自発的職業能力開発訓練 の対象です 助成が下りた場合 経費助成率 受講料に対する助成 は 最大75 となります データアナリストコース データサイエンティストコース の一括受講 データアナリストコース 受講料 547 800 法人登録料 110 000 合計 657 800 データサイエンス学科 受講料 1 537 800 法人登録料 110 000 合計 1 647 800 aiエンジニア学科 受講料 1 537 800 法人登録料 110 000 合計 1 647 800 表示価格は消費税込の価格です 法人登録料は初回のみいただいており 追加でご受講いただく際は不要となります 無料相談受付中 まずはお気軽にご相談ください 無料相談する データサイエンス学科 および データアナリストコース は教育訓練給付金の対象です 条件を満たすことで入学金 受講料の 最大50 70 の還付 を受けられます データアナリストコース データサイエンティストコース の一括受講 教育訓練給付制度について データアナリストコース 受講料 547 800 入学金 19 800 合計 567 600 データサイエンス学科 受講料 1 537 800 入学金 19 800 合計 1 557 600 aiエンジニア学科 受講料 1 537 800 入学金 19 800 合計 1 557 600 表示価格は消費税込の価格です お支払いは銀行振込 一括 となります 入学金は初回のみいただいており 追加でご受講いただく際は不要となります 無料相談受付中 まずはお気軽にご相談ください 無料相談する 修了者の声 データサイエンスで不動産投資を進化させる tokyo ixで学んだ分析スキルの実践 不動産投資家 岡 義親さん 46才 修了時 データアナリストコース データサイエンティストコース tokyo ixでの学びを通して データサイエンティストとして成長 ライオン株式会社 データサイエンティスト 松本 芽依さん 24才 修了時 データアナリストコース データサイエンティストコース 働きながら学び データアナリストへ it企業 一般事務職 荒井 祐里香さん 31才 修了時 データアナリストコース もっと見る マイクロクレデンシャルと修了証書 tokyo ixでは 当財団が規定する修了条件を満たした方に 紙の修了証書に加え オープンバッジの修了証書 カリキュラムごとの履修証明書を発行いたします 法人では社員のスキル可視化や人的資本管理等に 個人ではsnsで共有する 電子履歴書に貼り付ける 会社に提出するなど 様々なシーンで有効的に活用いただけます 修了基準について データサイエンス学科 修了規定 以下をすべて満たした受講生を修了とみなす 受講コースのカリキュラムを全行程受講していること gpaが3以上であり 不合格がないこと 修了規定 成績評価基準とgpa制度 オープンバッジとは オープンバッジは 1edtech 旧ims global が設定した国際技術標準規格です 近年国内外で普及が進み 国内標準規格のため 様々な機関からバッジを統一して管理することで 生涯学習履歴を構築することができます 企業における人的資本管理 転職活動における証明内容の客観性 信頼性担保 自身のキャリアパスの見直しなど 多種多様な活用がすでにされています 参考 1edtech 旧ims global 参考 一般財団法人オープンバッジ ネットワーク 活用方法 個人で活用する 自身の学びの成果をsnsでシェアする linkedinで公開する メールの署名に貼り 権威性を高める 履歴書に貼り 転職や就活でアピールする 法人で活用する 社員のスキルを見える化する 特定のスキルを持った人材を全社員から容易に発掘できる 自部署のスキル状況から不足しているスキルは何か どれくらい不足しているかを把握する 受領方法 step1 オープンバッジウォレットの作成 初めてオープンバッジを受領する方は オープンバッジを保管する オープンバッジウォレット のアカウント登録が必要になります メールアドレスに オープンバッジ授与のお知らせ という件名のメールが届いたら メールに記載された手順に沿って受領の手続きを行ってください step2 オープンバッジの受領 数時間 1日後にオープンバッジウォレットにオープンバッジが格納されます オープンバッジ発行完了のお知らせ というメールが届きますので オープンバッジウォレットにログインして受領したオープンバッジをご確認ください 参考 一般財団法人オープンバッジ ネットワーク 執筆 監修者 執筆 加藤 貴大 株 np hard代表取締役 同 アブダクション代表 理学部数学科卒業後 修士 経営学 mba と修士 科学 機械学習 を修了 国の研究機関を経て 現在はposデータから医療系データセットまで幅広い分野でのデータサイエンス業務に従事 法人研修の他 uxデザイナーやストラテジストとしてアサインされる案件も多い 執筆 監修 佐藤 一誠 東京大学 大学院情報理工学系研究科 コンピュータ科学専攻 教授 東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻にて博士課程を修了し博士号を取得 東京大学情報基盤センター助教 東京大学大学院新領域創成科学研究科講師を経て現在に至る よくある質問 受講に関して q 実務経験も学習経験もありません 受講可能ですか a 可能です 受講の前提知識として数学 統計 pythonなどの知識が必要ですが 申込前のカウンセリングを通して一人ひとりの事前学習スケジュールを作成し 進捗管理まで無料で行います また事前学習に必要なコンテンツおよび講座の情報を無料で提供いたします q 学習時間はどれくらいですか a 1週間で10時間程度の学習とliveレッスンの時間 1 2週間に2時間 が必要です 土曜日を基準に1週間単位で学習が進むので 1週間のうちの時間配分はご自身で調整可能です またカウンセリングを基に受講生一人ひとりの学習スケジュールを作成いたしますので 基本的には考えていただく必要もございません q 推奨環境を教えてください a 下記のページから最新の推奨環境をご確認ください 推奨環境 を確認する q 年齢制限はありますか 学生でも受講できますか a 年齢制限はありません 学生の方でもご応募いただけます 熱意と覚悟がある方であればどなたでも歓迎いたします 申し込み 支払いに関して q 申し込み方法を教えてください a まずはお気軽にお問合せください 法人の方 お問い合わせフォーム よりご相談ください 個人の方 受講申込は こちら のフォームにてお願いいたします 無料相談 も行っておりますのでお気軽にご予約ください q 申し込みの締め切りはいつですか a 開講日の5営業日前まで受け付けておりますが 前提知識の有無によりご希望の学期に受けられない可能性がございます カウンセリングにて事前学習の必要の有無を判断し 無理のない事前学習スケジュールをご提案しております 参考 理系 エンジニアの方 2週間程度 理系 非エンジニアの方 4週間程度 文系の方 8週間程度 q 支払い方法は何がありますか 支払い期限はありますか a お申し込みから7日以内に 指定の口座にお振込みください q 領収書の発行はできますか a 可能です 事務局スタッフまでお問い合わせ下さい お問い合わせはこちら その他 q 事前に準備するものはありますか a pcおよびインターネット環境をご用意ください 推奨環境 を確認する