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データサイエンティストとは

What is Data scientist?

データサイエンティストとは、高度なデータ分析技術を用いてビジネス課題を解決する専門職です。
しかし、一言でデータサイエンティストと言っても業界・企業によって仕事内容は大きく変わります。

ECサイトやウェブサービス業界

レコメンデーションアルゴリズムを
開発や最適化

金融業界

貸し出し審査に用いる与信モデルの構築や
ダイレクトマーケティングのROI最適化

物流業界

商品配置の最適化や
リソース・スケジューリングの最適化

プログラムの特徴

Features

このプログラムは、未経験の方であってもデータサイエンティストのエントリー職として仕事に就けるレベルにまで引き上げることを目的としています。そのため広範囲な分野を効率的かつ体系的に身につけられるよう工夫しています。

カリキュラムは実務で求められる分野をバランスよく体系的にまとめています

データサイエンティストにはビジネス知識、統計学、機械学習、人工知能、データベース、プログラミングと広範囲な分野のスキルが求められます。それぞれの分野をバランスよく、しかも実務で使える必要十分なスキルを身につけられるようにカリキュラムを設計してあるので体系的かつ効率的に学習できます。

1クラス最大25人までの少人数制で質問しやすい環境です

講師が受講生全員のスキルアップ達成のために伴走するためには受講生1人1人の理解度や強み・弱みを把握している必要があります。そのため1クラス最大でも25人と少人数制クラスとしています。少人数制なので講師への質問がしやすく疑問点をその場で解消できます。

データサイエンティストとして経験豊富な講師が実務視点でレクチャーします

学習する中で「これは実務ではどうしているんですか?」という疑問を数多く持つはずです。そんな疑問は講師に全力でぶつけてください。講師と質問についてディスカッションし疑問が解決するたびにあなた自身の実務での対応力が上がっていくはずです。

隔週で出題されるミニプロジェクトでデータ分析のためのコーディングスキルを身につけます

「理解した」と「実際にできる」は大きく違います。データ分析では試行錯誤をいかに手早く行えるかは成果に直結してきます。そのため隔週でミニプロジェクトを出題し、実際にコードを書いて課題の解決をしていきます。また、最終プロジェクトとして企業の持つビジネス課題を解決することを通じて、データを使った課題解決能力を養います。

最終プロジェクトでデータ分析を使った問題解決のリアルを体験します

データサイエンスの力でビジネス課題を解決することにデータサイエンティストとしての喜びや存在価値があると考えます。最終プロジェクトでは、それまで学習したスキルを使ってビジネス課題を解決することを通じて総合力を身につけます。

プログラムディレクターの紹介

Director

堅田洋資(Yosuke Katada)

日本では数少ない米国大学のデータサイエンス修士号を保有。
前職の白ヤギコーポレーションにて、社内のデータはもちろんクライアントのデータ分析を支援するコンサルタントとして活躍。
これまで機械学習を用いたレコメンデーション、アプリユーザーの行動分析や機械学習を用いたプッシュ通知の最適化、交通系IoTのデータ分析、数理最適化などを担当。

白ヤギコーポレーション参画前は、監査法人トーマツにてデータ分析コンサルタント、生体センサスタートアップでサービス・アルゴリズム開発の取締役、KPMG FASにて事業再生コンサルタント、外資系メーカーでの経理・マーケティングなど幅広い経験を持つ。

学歴
University of San Francisco, M.S. in Analytics修了
一橋大学商学部卒業(統計学・データサイエンス専攻)

データサイエンスネットワーク加盟企業様

VSNロゴ
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白ヤギコーポレーションロゴ
Ground Inc.ロゴ
Speeeロゴ

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