韓国語・IT学科
AIデータ分析コース
Learning Points
学びのポイント
1 Point
AIデータ分析の基礎から
実践まで
基礎から応用まで：AIを活用した基本的なデータ整理から、高度な分析機能までを順を追って学びます。データの収集、前処理、加工、分析、可視化の全てのプロセスについて実践を通じて習得します。
2 Point
AI技術を活用した
データ総合・分析
AIデータ総合：データベースとAI技術を組み合わせ、データをより効率的に管理・最適化する実務技術を習得します。これにより、大規模データの処理および分析能力を高めます。
3 Point
プロジェクトを通じた
実践的なスキル習得
学んだ理論と技術を実際のデータに適用し、分析結果をまとめるプロジェクトを実施します。実務に即したデータ分析手法やAIプロジェクト管理技法を学び、就職や起業に必要な実践経験を積むことができます。
Curriculum
カリキュラム
| 部門 | 授業名 | 1年次 | 2年次 |
|---|---|---|---|
| 専門科目（IT） | コンピュータリテラシー | 〇 | |
| 専門PCスキル | 〇 | ||
| データベース基礎とSQL言語 | 〇 | 〇 | |
| データセキュリティと情報保護 | 〇 | 〇 | |
| データ分析概論 | 〇 | 〇 | |
| デジタルコンテンツ制作 | 〇 | 〇 | |
| プロジェクト企画と管理 | 〇 | 〇 | |
| AI基盤コーディング自動化 | 〇 | ||
| AI基盤データ分析 | 〇 | ||
| AI基盤データベース統合 | 〇 | ||
| AI基盤高度なデータ分析 | 〇 | ||
| 専門科目（韓国語） | 初級文法 | 〇 | |
| 初級読解 | 〇 | ||
| 初級聴解 | 〇 | ||
| 初級会話 | 〇 | ||
| 初級作文 | 〇 | ||
| TOPIK対策Ⅰ | 〇 | ||
| 中級文法 | 〇 | ||
| 中級読解 | 〇 | ||
| 中級聴解 | 〇 | ||
| 中級会話 | 〇 | ||
| 中級作文 | 〇 | ||
| TOPIK対策Ⅱ | 〇 | ||
| 就職科目 | キャリアデザイン | 〇 | |
| 就職対策 | 〇 |
GRADUATION
PICK UP授業
AIを活用して効率的なデータ管理
AIを活用して大量データを効率的に処理・分析する手法を学びます。データ加工や可視化を自動化することで、業務効率を向上させる技術を習得します。
AIを活用したプロジェクト実践
実務に即したデータ分析手法やAIプロジェクト管理技法を学び、就職や起業に必要な実践経験を積むことができます。
Qualifications
目指す資格
- 基本情報技術者試験
- ITパスポート
- データ分析実務スキル検定
- Python3エンジニア認定
データ分析試験 - MOS(Word/Excel)
- 韓国語能力試験 3級以上
- ハングル検定 3級以上
Progress
目標とする進路
- システムエンジニア
- データ分析エンジニア
- データベースエンジニア
- ソフトウェア開発者
- 韓国企業就職
- 韓国大学編入
Timetable
時間割
※1年次の時間割例です。
| 時間 | 月 | 火 | 水 | 木 | 金 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 9:00〜10:30 |
TOPIK１対策 | 初級文法 | 初級聴解 | 初級会話 | 初級作文 |
| 2 10:40〜12:10 |
AI基盤データ分析 | コンピュータリテラシー | データベース基礎と SQL言語 |
データ分析概論 | |
| 昼休み | |||||
| 3 13:00〜14:30 |
AI基盤コーディング自動化 | デジタルコンテンツ制作 | データセキュリティと 情報保護 |
プロジェクト企画と管理 | |
| 4 14:40〜16:10 |
キャリアデザイン | 初級読解 | |||
IT科目
韓国語科目
就職科目
Open Campus Information
オープンキャンパスの案内
オープンキャンパス内容
- 学校・学科説明
- 入試・学費詳細
- 体験授業
- 在校生交流会
- 個別相談 など
