⚡ 60日集中コース (1日 60〜90分)
SE経験者・データ職経験者・統計やプログラミングのバックグラウンドがある方向け。短期集中で合格を目指す。
Week 1-2 (14日): ビジネス力 + 統計・数学基礎
- Day 1-3: ビジネス力 全19記事 (倫理・MECE・KPI)
- Day 4-14: 統計・数学基礎 23記事 (記述統計・確率分布・仮説検定・線形代数)
- 計算問題は手で書きながら追う。フラッシュカード で記号を暗記
Week 3-4 (14日): 機械学習 + データエンジニアリング
- Day 15-24: 機械学習・AI 24記事 (回帰・分類・評価指標・NN)
- Day 25-32: データエンジニアリング 18記事 (SQL・Pandas・特徴量)
- SQLとPythonコードは Google Colab 等で実際に動かす
Week 5-6 (14日): AI倫理 + 試験対策
- Day 33-39: AI社会実装・データリテラシー 12記事
- Day 40-46: 試験対策・実践 10記事 (計算・コード読解の演習)
Week 7-8 (14日): 模試 + 総復習
- Day 47-50: 本番形式模試A (100問・100分・実時間で)
- Day 51-53: 誤答復習 + 弱点カテゴリ再読
- Day 54-57: 模試B + 計算特化セットC
- Day 58: 直前チェックリスト + フラッシュカード総復習
- Day 59-60: 試験本番
🎯 90日標準コース (1日 45〜60分)
最も推奨されるペース。仕事や学業と両立しながら無理なく進められます。
Month 1 (30日): ビジネス力 + 統計の土台
Month 2 (30日): 機械学習 + データエンジニアリング
- Week 5-7: 機械学習・AI 24記事 (回帰・分類・評価指標)
- Week 8: データエンジニアリング 18記事 (SQL・Pandas)
- scikit-learn/Pandas を Google Colab で実際に触ってみる
Month 3 (30日): AI倫理 + 試験対策 + 模試
- Week 9: AI社会実装・データリテラシー 12記事
- Week 10: 試験対策・実践 10記事 (計算・コード読解の演習)
- Week 11: 模試A/B + 誤答復習
- Week 12: 計算特化セットC + 苦手分野の再復習 + 試験本番
🌱 120日ゆっくりコース (1日 30分)
統計・プログラミング初心者で時間に余裕がある方。しっかり理解しながらじっくり進めるコース。
Month 3: 機械学習 + データエンジニアリング (30日)
- Week 1-2: 機械学習・AI 24記事
- Week 3-4: データエンジニアリング 18記事
- scikit-learn のサンプルコードを実際に動かして実感を得る
Month 4: AI倫理 + 試験対策 + 仕上げ (30日)
- Week 1: AI社会実装・データリテラシー 12記事
- Week 2: 試験対策・実践 10記事 + 模試A
- Week 3: 模試B + 計算特化セットC + 誤答復習
- Week 4: 苦手分野の再復習 + フラッシュカードで最終固め + 試験本番