データサイエンティスト育成コース

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7回、7週間のステップになります。

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。

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。

「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。

アドバンスステップではレクチャーを3時間×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。

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。

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。ここまでで身に着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。

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。ここまでで身に着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。