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。