データサイエンスをオンラインで全国から学べる (給付金対象講座あり)
Aboutデータミックスとは
データミックスは国内で先駆けて2017年からデータサイエンス教育を行い、あらゆる業界・分野で活躍するビジネスパーソンを輩出。
データリテラシー向上と実践的な演習を重視し、これまで10,000名以上(※当社調べ)のビジネスパーソンが対面型授業を受講。
※対面・ライブ授業での一般受講者及び企業内リスキリング支援制度利用による受講者数(2024年7月時点)
Popular Courseデータサイエンスおすすめ講座
データサイエンティスト育成講座
- 問題発見・課題設定からデータ活用の本質を学ぶ
- 「オンライン」と「通学」どちらでも選べる
- 平日夜と土曜日に開講で通いやすい
「データサイエンティスト育成講座」は、足腰の強いデータサイエンスのプロとしてキャリアを築くための最も人気のある講座です。
教育給付金の対象となっており、一定の要件を満たす場合、入学金・受講料の最大70%の還付が受けられます。
Events最新のイベント
データサイエンスの学習にご興味がある方、データミックスへの入学をご検討中の方は、ぜひご参加ください。
Courseデータサイエンス講座紹介
あなたのこれまでのビジネス経験に、データサイエンスをかけ合わせることで生まれる価値、広がる可能性。
「スキル」だけではなく「理論」や「思考」を通して「データから有益さを見出すとはどういうことか」を学ぶことができる、日本屈指のデータサイエンススクール、それがデータミックスです。実践的な演習により、即戦力としてのスキルを身に付けることができます。
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データサイエンティスト育成講座
- 問題発見・課題設定からデータ活用の本質を学ぶ
- 「オンライン」と「通学」どちらでも選べる
- 平日夜と土曜日に開講で通いやすい
気象データアナリスト養成講座- 気象データのハンドリング、SDGsやリスクマネジメントからの課題設定を学ぶ
- 「オンライン」と「通学」どちらでも選べる
- 平日夜と土曜日に開講で通いやすい
経営変革アナリスト育成講座- 現フリーランス・独立検討者向けの講座
- DXがトレンド化する前から、企業変革を支援してきたデータミックスならではのカリキュラム
- これからコンサルタントを目指す入門者も学べるカリキュラム
【無料】Python 入門- 社会人が学ぶスキルとして注目されるプログラミング。その中でもPythonは最も習得したいと人気を集めるプログラミング言語。
【無料】機械学習 入門- エクセルを使って機械学習アルゴリズムを学ぶ。
- データ・手法・精度評価指標をビジネスケースを通して学び、機械学習を業務に取り入れよう。
【無料】ビジネス統計- ビジネスへの有用性は知られているものの独学では難しい統計学。Excelを用いたデータ分析を学びます。
- 主なトピックは、ヒストグラムや平均・中央値、確率分布、仮説検定
【無料】デジタルマーケティング分析入門View More- 本講座はマーケティング活動の結果得られたデータを理解、活用することでユーザー体験を向上させよう。
- タブローを活用したデータ可視化
Support受講講座にお困りのときは
受講講座にお困りの時は「無料個別相談」をご活用ください。気になっていること、不安に感じていること、どんな些細なことでもお気軽にご相談ください。スタッフ・講師がお答えいたします。スタッフ・講師があなたが目指すキャリアに応じて最適なコースをご紹介させていただきます。
Datamix Careerキャリアサポート
View Moreデータサイエンス領域に特化した求人紹介サービスです。
スクールの受講生や、既にデータサイエンスの知識をお持ちの方の転職をサポート。
業種・業界問わず幅広いキャリアアップ実績があり、転職成功率は96%(当社調べ)を誇ります。-
Case 01
情報通信業
企画マーケティング
データ分析 -
Case 02
機械メーカー
コンサルタント製造業
データ分析推進室 -
Case 03
SIer システム
コンサルタントソフトウェア
メーカーデータ
サイエンティスト -
Case 04
SIer 金融業界
事務職AIベンダー
データ
サイエンティスト
- 「データに基づいたビジネスの提案ができていない」という思い
- 世の中がDXやデータドリブンによる経営推進が話題になる中、「果たして自分はデータに基づいたビジネス提案ができているのか」「そもそもデータを活用するだけのスキルがあるのだろうか」と考えているうちにデータサイエンスにたどり着きました。
- 日頃から課題意識を持っていたESG
- せっかく時間をかけて学ぶなら、入学試験もあり、カリキュラムもしっかりと組まれているデータミックスでの受講を決意。今後の業務への展開を考えて、非財務情報の開示の重要性が高まる中、まだルールが未整備で混沌とした開示情報を効率的に取得し、可視化することをテーマに卒業プロジェクトに取り組みました。この経験を通して自信を持ち、今後の業務に活かすことができると確信しました。
- 大事なのはデータではなく、何を解決したいか
- データサイエンスというのは非常にパワフルなツールであると同時に、万能なツールではないということを実感しました。大事なのはビジネスの課題を解決することであって、ツールそのものではない、データの使い方や使い時を判断しながら、
データドリブンを進めるべく邁進していきたいです。そして何より、データサイエンスの楽しさを知ることができました。
- クライアントワークでの苦労、転職活動での挫折
- ディープラーニングを活用したサービスの開発PMを担当していた時、クライアントに対し、わかりやすく説明すると抽象的になり、具体的に説明すると専門的になり、なかなか理解してもらえず納得してサービスを導入してもらうのに苦労していました。その後、AI・データサイエンスに魅力を感じ、この道を極めていきたいと思い転職活動を始めるも、会社によって求められるスキルは多様であり、なかなかうまく選考を進めることができませんでした。
- データサイエンスを深く学ぶ必要性を痛感
- 仕事や転職活動での経験を通して、データサイエンスを体系的に学ぶ必要性、そしてただスキルを学ぶだけではなく、そのスキルをビジネスに応用することの重要性があると痛感。そこで、体系的に学べるだけではなく、いかに課題発見やビジネス課題・社会課題を解決するかを学ぶことのできるデータミックスでの受講を決意しました。
- DXコンサルタントとしての新たなキャリア
- 受講後、データサイエンスの基礎となる「知識」「実践力」「思考力」が身につきました。また、スクールでは様々な業界の受講生と関わりを持つことができ、業界毎で抱えている課題を知ることができたり、どの業界でもデータサイエンスを活用できる場面があるという発見がありました。現在は小売DXコンサルタントとして転職、データとビジネスの架け橋として、日々クライアント様のサポートをしています。
- 自己流だったデータ分析、体系的に学ぶ必要性を痛感
- 日々の業務でデータ分析をすることはありましたが、自己流であったため、統計・機械学習を含め体系的に学ぶ必要性を感じていました。また、Pythonなどのプログラム言語を習得することで業務の幅が広がり、自身のキャリアアップにつながると思い、データミックスを受講するに至りました。
- データを学び、自分自身のキャリアに新たな視点を
- 当時、医療機関の経営コンサルティングを行っていました。病院経営には多くの因子が関わっており、何が病院経営に大きな影響を及ぼしているのか把握できておらず、これらの因子を定量的に評価することが出来れば、他社との差別化を図れると考え、データミックスの卒業プロジェクトでは「病院経営に影響を及ぼす要因の分析」をテーマに取り組みました。
- 経営コンサルタントからデータサイエンティストへ転身
- PythonやRを使用して簡単なプログラムであれば自身で書くことができるようになり、機械学習等の知識も加わったことでデータ分析の幅が広がりました。受講前は、クライアントから受領した分析に使用するデータの前処理をExcelやテキストエディタを用いて手作業で行っていましたが、受講後はPythonでできるようになりました。現在は、これまでの経営コンサルタントとしての経験を活かし、データサイエンティストとして転職し、活動の場を広げることができました。
Voice受講者の声
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どの場面で、どの手法を活用するか ビジネスで活かせるデータサイエンスを体系的に学習できた
#データサイエンススクール 本講座小池 龍平様
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#データサイエンススクール 本講座水野 隆史様
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データから得られる示唆、 意思決定の制度と提案力の向上を実感
#データサイエンススクール 本講座矢野 陽一朗様
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#データサイエンススクール 本講座井上 昭彦様
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#データサイエンススクール 本講座東村 健太郎様
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目指す将来像、展望や意思を持って取り組めばその分成長出来る
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インテグレーションステップの卒業発表会をきっかけに転職
#データミックスキャリア冨永 優平様
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しっかりと学んだことで自分に自信が持てる
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講師に気軽に質問できる環境
#データサイエンススクール 本講座鎌形 桂太様
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体系立って統計学・手法を学べた 実務におけるデータ活用の幅が広がった!
#データサイエンス トピック別講座T様
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「実装力」が一番身につけられたスキル
#データサイエンススクール 本講座横山 道雄様
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Instructorデータサイエンティスト(講師)
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Shogo Fukuzawa福澤 彰吾
静岡大学理学部卒業後、2019年よりデータミックスに参画。データサイエンティストとして数多くのデータサイエンスプロジェクトを担当。セールスマネージャーを経て執行役員就任。
▼著作
直感でわかる!Excelで機械学習(インプレス)
データ分析実務スキル検定 公式テキスト(インプレス) -
Yuki Hisamatsu久松 佑輝
大阪大学・大学院で数理統計学を専攻。前職はアドネットワークの配信アルゴリズムの研究開発を担当し、機械学習・数理最適化を用いて大きな成果をあげた。現在は、ブロックチェーン開発を手掛けるスタートアップのプロダクトマネージャーでありながら、副業でデータ分析案件に複数携わる。データミックスには2018年3月から外部講師として参画。
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Keita Kamagata鎌形 桂太
東京理科大学・大学院で機械工学を専攻。流体シミュレーションの研究開発に従事した後、電機メーカーに入社し全社の知財システムを含む業務刷新を担当し社内の知財データ活用を推進。その後AIを受託開発するスタートアップへ希望出向しコンサルティング業務等に従事。現在は技術企画職にて技術ポートフォリオの最適化業務に加え、兼業としてAIを用いた事業開発のコンサルティングなどを請け負う。データミックスには2020年3月より外部講師として参画。
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Daisuke Hashimoto橋本 大佑
北海道大学農学院修了。大学院時代は日本人の食生活に関する時系列データ分析を行う。2020年にデータミックスに参画、累計300回以上のデータサイエンスに関する講義に登壇。日経XTechではデータ分析に関する連載記事を執筆。現在はデータサイエンスビジネススクールの講師、京都の専門学校でのデータサイエンス非常勤講師、人事・採用コンサルと幅広く活躍。
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Shintaroh Miura三浦 伸太郎
旧公認会計士試験第2次試験合格後、あずさ監査法人(KPMG)にて小売業やメーカーなどの法定監査を中心に監査業務に従事。公認会計士事務所を設立し独立。公認会計士、経営学修士(MBA)としての豊富な知見にデータサイエンスを掛け合わせた戦略コンサルを中心に、社外取締役や大学での人材育成など幅広く活動中。データミックスには2022年9月より外部講師として参画。
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Mikio Hattori服部 幹郎
京都産業大学大学院で情報通信工学専攻修了。建設業界新聞の記者としてキャリアをスタートさせた後、エンジニアとして多様な産業の業務システム開発・運用に従事。中小企業診断士の資格取得後、商工会で経営指導員を務める傍ら、datamix(データミックス)でデータサイエンスを学び、中小企業診断士データサイエンティストとして独立。現在は企業のデータ活用普及を推進する経営コンサルタントとして活躍。
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Kei Sato佐藤 圭
早稲田大学大学院情報理工学専攻修了後、テレビ局にてシステム開発、動画配信業務等を経験。その後キャリアチェンジし、現在はデータサイエンティストとして、損害保険会社の保険契約データを用いた予測モデル作成や業務アプリ開発に従事。データミックスには2022年10月より外部講師として参画。
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Yukiyo Asakura朝倉 幸代
東京工業大学情報工学科卒、集積システム専攻修了。テレビ局にて放送機器のIT化プロジェクト等を担当した後、インターネットサービス会社で、プロダクトマネージャーとして、データを活用したプロダクトグロースを推進。2021年にデータミックスに参画し、デジタル人材育成やデータ分析コンサルティングに従事。その他、大学のデータサイエンス講師、メーカーにおけるDX戦略立案など、幅広く活躍。
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AIの未来を切り拓いたふたりの偉人、ノーベル賞を受賞
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【ライブ配信】第34期「データサイエンティスト育成講座」卒業発表会
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【出版】ビジネスパーソンのデータ活用スキルを見える化する「データ分析実務スキル検定」の公式テキスト出版