未経験から6か月間でデータサイエンティストを目指す

データサイエンティスト育成コース

第4次産業革命スキル習得講座と専門実践教育給付金制度に認定

   

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。

レコメンデーションアルゴリズムの開発や
広告最適化

レコメンデーションアルゴリズムを
開発や広告最適化

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

商品配置や最適化や
リソース・スケジューリングの最適化

こんな方におすすめ

Program

データサイエンティスト育成プログラム

データサイエンスをエッジにしてキャリアを本気で切り拓こうとする
社会人の方に向けたプログラムです。

データサイエンティストはビジネス課題を解決できてこそ、その存在価値があります。
業界や機能に関係なくデータサイエンティストとして仕事をすることはもちろん,、
これまで経験した仕事との組み合わせにより、あなたらしいキャリアの可能性があります。

マーケティング
の経験
+
データ
サイエンス
スキル
=
データ分析を
強みとした
マーケティング
コンサルタント
営業の経験
+
データ
サイエンス
スキル
=
ビッグデータ
ビジネスの
事業開発
経理•会計
の経験
+
データ
サイエンス
スキル
=
監査法人や
会計事務所での
分析
コンサルタント
SE•エンジニア
の経験
+
データ
サイエンス
スキル
=
データ
エンジニア
コンサルティング
の経験
+
データ
サイエンス
スキル
=
データ分析
コンサルタント

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。データサイエンティストになるには、統計学や機械学習などのアルゴリズム
に関する知識、Python、R、SQL、Sparkなど実際に大規模なデータを分析するためのコーディングスキルに加え、
それらを活用できるだけのビジネススキルや専門用語をわかりやすく説明できるだけのプレゼンテーション能力が求められます。
そのためデータミックスの「データサイエンティスト育成プログラム」のカリキュラムや学習スタイルは広範囲な分野を
効率的かつ体系的に身につけられるように工夫されています。

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はビジネス知識
に加え、統計学や機械学習、人工知能、
データベース、プログラミングなど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。

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。そのため授業は少人数で実施します。
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
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。

毎週授業で出題される課題や宿題を通して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。そのため課題や宿題を通して、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が、データサイエンティストとしての存在価値であるとデータミックスでは考えています。
そのため、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。

スクール紹介(動画)

データサイエンティスト育成コースのカリキュラム

Curriculum

  • パートタイム

データサイエンティスト育成コース「パートタイム」プログラムは、初歩からデータサイエンティストに必要な知識やスキル、考え方を実践的に学ぶことができる約6か月間のプログラムです。
全体は、「ブートキャンプ」、「ベーシック」、「アドバンス」、「インテグレーション」の4段階のステップで構成され、「ブートキャンプ」と
ベーシック」で基礎力を養い、「アドバンス」以降はご自身が学びたい業界にあわせた専門的な知識やスキルを学ぶことができます。
最後のステップであるインテグレーションでは、その業界の課題に合わせた最終プロジェクトを通じて分析課題に取り組むことで,身につけたスキルを実務で使えるように統合していきます。

データサイエンティスト育成コース『パートタイム』プログラムはお仕事をつづけながら6か月間でエントリー職以上の水準のデータサイエンティストを目指すビジネスパーソン向けのプログラムです。

データサイエンティスト育成コース
ブートキャンプ
(6週間)
Pythonによる機械学習入門
Rによる統計学入門
ベーシック
(6週間)
Pythonによる機械学習ベーシック
Project Based Learning 1
Rによる統計モデリング
Project Based Learning 2
アドバンス
(6週間)
Deep Learning
自然言語処理
インテグレーション
(5週間)

個別プロジェクト

Bootcamp

ブートキャンプ

ブートキャンプでは、データ分析職に求められるスキルを身につけるためのベースとなる統計学や機械学習、プログラミングなどの基礎知識と、 その知識やスキルをどのようなビジネスの場面で活用していくかについて学びます。週1回のクラスにおけるレクチャーと毎回課される宿題を通して学んでいただきます。 全6回、6週間のステップになります。

1〜3週目
Pythonによる
機械学習入門
4〜6週目
Rによる
統計学入門

ブートキャンプでは、データ分析職に求められるスキルを身につけるためのベースとなる統計学や機械学習、プログラミングなどの基礎知識と、その知識やスキルをどのようなビジネスの場面で活用していくかについて学びます。1回のクラスにおけるレクチャーと毎回課される宿題を通して学んでいただきます。全7回のステップになります。

1〜3回目
機械学習入門
ウォークスルー
2・3回目
Pythonによる
機械学習入門
4・5回目
統計学入門
ウォークスルー
6・7回目
Rによる
統計学入門
Basic

ベーシック

ベーシックでは、「Pythonによる機械学習ベーシック」を3週間かけて、そして「Rによる統計モデリング」を3週間かけて、全6週間で学びます。 それぞれ1週目はクラスでのレクチャー、2週目と3週目にPBL(課題解決型学習)としてクラスでミニプロジェクトに取り組みます。 3週目にはプロジェクトの成果発表のプレゼンテーションを実施します。

1週目

クラスでレクチャー

1週目

2週目

ミニプロジェクト
個人ワーク

1週目

3週目

ミニプロジェクト
成果発表

1週目

「Pythonによる機械学習ベーシック」を3回かけて、そして「Rによる統計モデリング」を3回かけて、全6回で学びます。それぞれ1回目はクラスでのレクチャー、2回目と3回目にPBL(課題解決型学習)としてクラスでミニプロジェクトに取り組みます。3回目にはプロジェクトの成果発表のプレゼンテーションを実施します。

1回目

クラスでレクチャー

1回目

2回目

ミニプロジェクト
個人ワーク

1回目

3回目

ミニプロジェクト
成果発表

1回目

* 福岡開催では、1回目及び4回目のレクチャーは東京で実施される授業のライブ配信となります。

Advance

アドバンス

アドバンスステップではレクチャーを2週間実施し、その後より実践的なスキルを身につけるためにプロジェクトに取り組む3時間の授業を実施します。ベーシックステップ同様、取り組んだプロジェクトの結果を各自発表することでデータプレゼンテーションのスキルを高めます。

自然言語処理

1週目

クラスでレクチャー

1週目

2週目

クラスでレクチャー

1週目

3週目

プロジェクトワーク

1週目

Deep Learning

1週目

クラスでレクチャー

1週目

2週目

クラスでレクチャー

1週目

3週目

プロジェクトワーク

1週目

アドバンスステップではレクチャーを3時間×2回実施し、その後より実践的なスキルを身につけるためにプロジェクトに取り組む3時間の授業を実施します。ベーシックステップ同様、取り組んだプロジェクトの結果を各自発表することでデータプレゼンテーションのスキルを高めます。

自然言語処理

1回目

クラスでレクチャー

1回目

2回目

クラスでレクチャー

1回目

3回目

プロジェクトワーク

1回目

Deep Learning

1回目

クラスでレクチャー

1回目

2回目

クラスでレクチャー

1回目

3回目

プロジェクトワーク

1回目
Integration

インテグレーション

最終プロジェクトとして「インテグレーションステップ」と呼ばれる卒業プロジェクトがあります。 ここまでで身につけたコーディングスキルとデータ分析の知識を使い、ビジネス課題をケースとした最終プロジェクトに取り組んでいただきます。 企業の生の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。

1週目
個別メンタリング
2週目
個別メンタリング
3週目
個別メンタリング
4週目
個別メンタリング
5週目
卒業試験
(口頭試問)

受講までの流れ

Flow

無料説明会においてカリキュラムの詳細や受講までの流れを説明します。

受講にあたっての疑問や不安な点をご質問いただけますので、ぜひ無料説明会にご参加ください。

Step
1
無料説明会に
参加
Step
2
受講講座の
決定
Step
3
受講申込
Step
4
選抜試験
の実施
Step
5
合格発表
Step
6
入学金・
受講料の
お支払い
Step
7
受講開始

学費のお支払い

  • 入学を決め受講を申し込まれた方は入学金と受講料をお支払ください(データサイエンティストコースを一括で申し込まれた方は入学金が無料となります)。
  • データサイエンティスト育成コースを全ステップ一括でお申込の方について、ブートキャンプ終了時に満足いただけない場合は、理由の如何を問わずベーシックステップ以降の受講料を返金します。

入学にあたっての注意

  • ノートPCは各自で用意してください。ノートPCのスペックはCPU2コア2GHz以上、メモリ8G以上のものを推奨します。
  • 受講者は講義への出席以外にも予習・復習、プロジェクトのための時間として1週間で10時間以上(1日1~2時間程度)が必要になる可能性があります。
  • 体力的、時間的に継続が難しくなった場合は速やかに講師や事務局に相談してください。アドバイス・サポートを行います。
  • 入学金は如何なる場合もご返金できません。受講料のご返金は、利用規約に則ります。

料金

Price

データサイエンティスト育成コースの「ブートキャンプから「インテグレーションまでを一括で申し込んだ方は「入学金」が無料。

入学金
25,000円(税抜)
受講料
675,000円(税抜)
満足保証
(返金制度)

データサイエンティスト育成コースのブートキャンプステップからインテグレーションステップまでを一括で申し込んだ方のみ、
ブートキャンプ終了時にご満足いただけない場合は受講料を返金します。

*ブートキャンプ終了時点でお申し出いただいた場合は、ベーシックステップ以降の受講料を返金します。

ステップ単位の受講(単科受講)について

各ステップはステップ単位の受講(単科受講)が可能です。
また、単科受講において1つ前のステップを修了した方は継続して次のステップに進むことも可能です。

入学金および受講料
料金(税抜)
入学金
25,000円
ブートキャンプ
150,000円
ベーシック
175,000円
アドバンス
175,000円
インテグレーション
175,000円
教室に行けない、欠席した際のサポート体制

ブートキャンプ及びベーシックステップの授業をやむを得ず欠席する場合は、同週で行われる授業へ振り替えが可能です。
また、振替先の授業が満席の場合ややむを得ず欠席する場合は、一定期間、授業動画を配信しますので、そちらで自習が可能です。

サポート企業

Supporting Companies