Pythonや主要ライブラリを使ったデータ分析・AI・機械学習モデルの実装力と、統計やデータベース、IT基礎知識を総合的に修得し、現場でのDX推進や課題解決に幅広く活かせる実践力を養うことです。実践課題を通じて、データ収集からモデル構築・分析・報告まで自律的に遂行し、自ら成果を生み出せる人材を目指します。

【カリキュラムの修了判定（各種助成金・給付金利用時）】
（１）マンツーマンレッスンの受講率90％
（２）オンライン教材の学習率100％
（３）すべての必須課題を達成する
（４）最終実践課題の提出状況、評価AまたはB

【判定基準に満たなかった場合】
補講、最終実践課題の再提出。