EXAM(資格)

認定書が発行されたら

⇩資格更新申請フォーマットに申請しないと無効です。

(SDSコース、ゼミ生、ゼミ卒業生のみ有効・本名・メールアドレス記入必須)

https://forms.gle/fMySwkvPnwSHz25G9

生成AIとCSVの読み込み・前処理確認クイズ

https://gemini.google.com/share/77fff80df034

生成AI時代のデータサイエンス基礎

https://gemini.google.com/share/60e4977aba3b

生成AIとデータ分析の基礎キーワード

https://gemini.google.com/share/d9b1ee64549c

AIと日常生活のデータサイエンス事例

https://gemini.google.com/share/5faae834b595

日本語データ分析の前処理とメディアリテラシー

https://gemini.google.com/share/fdeda53088ef

生成AIとモデル選択・精度評価の判断

https://gemini.google.com/share/0a1561581510

生成AIとデータ分析結果の考察・グラフ誤解事例

https://gemini.google.com/share/597d4d8187d9

生成AIとデータリテラシー

https://gemini.google.com/share/c7b56e1c468b

機械学習＆データサイエンス

https://gemini.google.com/share/cad9622cd7d3

顧客データ分析＆マーケティング

https://gemini.google.com/share/d2232b4a8b33

生成AIデータ分析マスター

https://gemini.google.com/share/8bf9fe5f5c84

上級編

実務Excelデータ分析マスター

https://gemini.google.com/share/09d7081f0217

SNS・メディアデータ分析

https://gemini.google.com/share/9061482a8b3d

生成AI×ビッグデータ分析

https://gemini.google.com/share/d94f4d529570

生成AI×日本語テキストマイニング

https://gemini.google.com/share/94a9c83eecf5

生成AI×データ分析 分類タスク編

https://gemini.google.com/share/e951a9db0efa

生成AIとデータ分析：予測タスク

https://gemini.google.com/share/e2cf7152cb63

生成AIと分類タスク

https://gemini.google.com/share/0bc87d4cc3be

生成AIと推論タスク

https://gemini.google.com/share/1ee6c8b04807

生成AIと予測タスク

https://gemini.google.com/share/2d0a43b31125

実務編

https://gemini.google.com/share/d04fca8bc83d

SNSデータ分析と生成AIの注意点

SNSテキストデータ分析・中級編

https://gemini.google.com/share/0cfab107b534

SNSテキストデータ分析・上級編

https://gemini.google.com/share/5b14d1c5b7e8

SNS分析とマーケティング活用

https://gemini.google.com/share/be2053161042

SNS分析とマーケティング活用

https://gemini.google.com/share/44470aab2a82

履歴書への書き方

履歴書「免許・資格」欄への書き方

通常認定資格欄に書く際は、「主催元」「プログラム名」「認定内容（級）」 を正式に記載す

るのがポイントです。英語のタイトルだと伝わりにくい場合があるため、日本語訳を併記する

ことをおすすめします。

基本フォーマット:

[年]年 [月]月　立教大学 社会学部 ソーシャルデータサイエンス概論「[コース名]」

修了

各コースごとの記載例:

● 歴史・技術編（初級）取得日 2025年 12月　立教大学 社会学部 ソーシャルデータサイエンス概論

(川畑監修)「生成AIデータサイエンス基礎：歴史と技術進歩（Beginner）」修了

● SNS分析の注意点編（初級）2025年 12月　立教大学 社会学部 ソーシャルデータサイエン

ス概論(川畑監修)「生成AIを活用したSNSテキストデータ分析の注意点（Beginner）」修

了

● SNS分析・マーケティング編（中級）履歴書「免許・資格」欄への書き方

通常認定資格欄に書く際は、「主催元」「プログラム名」「認定内容（級）」 を正式に記載す

るのがポイントです。英語のタイトルだと伝わりにくい場合があるため、日本語訳を併記する

ことをおすすめします。

基本フォーマット:

[年]年 [月]月　立教大学 社会学部 ソーシャルデータサイエンス概論「[コース名]」

修了

各コースごとの記載例:

● 歴史・技術編（初級）取得日 2025年 12月　立教大学 社会学部 ソーシャルデータサイエンス概論

(川畑監修)「生成AIデータサイエンス基礎：歴史と技術進歩（Beginner）」修了

● SNS分析の注意点編（初級）2025年 12月　立教大学 社会学部 ソーシャルデータサイエン

ス概論(川畑監修)「生成AIを活用したSNSテキストデータ分析の注意点（Beginner）」修

了

● SNS分析・マーケティング編（中級）取得日 2025年 12月　立教大学 社会学部 ソーシャルデータ

サイエンス概論(川畑監修)「SNSテキストデータ分析とマーケティング活用

（Intermediate）」修了

● SNS分析・マーケティング編（上級）取得日 2025年 12月　立教大学 社会学部 ソーシャルデータ

サイエンス概論(川畑監修)「SNSテキストデータ分析とマーケティング戦略（Expert）」

認定

2. 職務経歴書・自己PR欄への書き方

単に資格名を書くだけでなく、「具体的にどのような知識・リテラシーを身につけたか」 を補

足すると、採用担当者に実力が伝わりやすくなります。

【初級・中級のアピール例】（リテラシー・基礎力重視）

■ 生成AI・データ分析リテラシー

立教大学の社会学部 ソーシャルデータサイエンス概論を受講し、生成AIの歴史的

背景から最新技術（Transformer等）の仕組み、およびSNSデータ分析における法

的リスク（著作権法、個人情報保護法）や倫理的課題（バイアス、ハルシネーショ

ン）について体系的に学習しました。実務において、リスクを回避しながら安全に

AIツールを活用する基礎知識を有しています。

【上級のアピール例】（専門性・即戦力重視）

■ SNSデータ分析およびマーケティング戦略スキル

立教大学の社会学部 ソーシャルデータサイエンス概論（Expert Level）において、

自然言語処理技術（BERT、Word2Vec等）の理解から、機械学習による評価指標

（F値、AUC）、およびマーケティング分析手法（MMM、アトリビューション分

析）までを網羅的に学習し、エキスパート認定を取得しました。

特に、改正プロバイダ責任制限法やGDPRなどの法的制約を遵守した上でのデータ

活用や、ステマ規制に配慮したUGC活用など、コンプライアンスを意識したデジ

タルマーケティングの実践的知識を有しています。2025年 12月　立教大学 社会学部 ソーシャルデータ

サイエンス概論(川畑監修)「SNSテキストデータ分析とマーケティング活用

（Intermediate）」修了

● SNS分析・マーケティング編（上級）2025年 12月　立教大学 社会学部 ソーシャルデータ

サイエンス概論(川畑監修)「SNSテキストデータ分析とマーケティング戦略（Expert）」

認定

2. 職務経歴書・自己PR欄への書き方

単に資格名を書くだけでなく、「具体的にどのような知識・リテラシーを身につけたか」 を補

足すると、採用担当者に実力が伝わりやすくなります。

【初級・中級のアピール例】（リテラシー・基礎力重視）

■ 生成AI・データ分析リテラシー

立教大学の社会学部 ソーシャルデータサイエンス概論を受講し、生成AIの歴史的

背景から最新技術（Transformer等）の仕組み、およびSNSデータ分析における法

的リスク（著作権法、個人情報保護法）や倫理的課題（バイアス、ハルシネーショ

ン）について体系的に学習しました。実務において、リスクを回避しながら安全に

AIツールを活用する基礎知識を有しています。

【上級のアピール例】（専門性・即戦力重視）

■ SNSデータ分析およびマーケティング戦略スキル

立教大学の社会学部 ソーシャルデータサイエンス概論（Expert Level）において、

自然言語処理技術（BERT、Word2Vec等）の理解から、機械学習による評価指標

（F値、AUC）、およびマーケティング分析手法（MMM、アトリビューション分

析）までを網羅的に学習し、エキスパート認定を取得しました。

特に、改正プロバイダ責任制限法やGDPRなどの法的制約を遵守した上でのデータ

活用や、ステマ規制に配慮したUGC活用など、コンプライアンスを意識したデジ

タルマーケティングの実践的知識を有しています。