経験×データサイエンス
で未来を切りひらく。

GOAL AND STEP.

スクールのゴールと学習ステップ

当スクールの授業は、データサイエンティストを目指す方のみならず、データサイエンスの知識をビジネスに活用したい方にもおすすめです。本講座のカリキュラムでは、受講生が「AI・統計学を活用するビジネスパーソン」「ビジネストランスレーター」「データサイエンティスト（エントリーレベル）」に到達することを目標にしています。

• 

  AIや統計学を
  活用する
  ビジネスリーダー

• 

  ビジネス
  トランスレーター
  （翻訳家）

• 

  データ
  サイエンティスト

CURRICULUM.

受講カリキュラム

各ステップのカリキュラムの詳細です。それぞれステップごとの受講も可能です。
※本講座は、受講前に入学試験の受験が必須となります。

01.ブートキャンプステップ
（6週間）

機械学習の基礎知識を学習します。
Pythonのプログラミングに慣れることがゴールです。

学習内容

• Pythonによる
  機械学習
• ビジネスで使える
  機械学習

受講対象

• AIや統計学を活用する
  ビジネスリーダー
• ビジネストランスレーター
  （翻訳家）
• データサイエンティスト

授業頻度

週1回・3時間　予習・復習ほか宿題あり

02.ベーシックステップ
（6週間）

統計学に関する知識の獲得とRのプログラミングに慣れ、
非構造化データである画像とテキストデータの分析手法（DeepLearning / 自然言語処理）に関する知識を獲得することがゴールです。

学習内容

• Rによる統計
• DeepLearning・自然言語処理

受講対象

• ビジネストランスレーター
  （翻訳家）
• データサイエンティスト

授業頻度

週1回・3時間　予習・復習ほか宿題あり

03.アドバンスステップ
（6週間）

これまでのステップで学習した知識をどのように適用して行くかを、
ビジネスケースの基づいたプロジェクト型演習を通じて体得します。

学習内容

• ビジネストランスレーター向け
  実践演習
• データサイエンティスト向け
  実践演習

受講対象

• ビジネストランスレーター
  （翻訳家）
• データサイエンティスト

授業頻度

週1回・3時間　予習・復習ほか宿題あり

04.インテグレーションステップ
（5週間）

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。

学習内容

メンタリングセッション（自身で課題を設定し、1ヶ月間の
プロジェクトを企画・実行）

例Deep Learningを用いた自動キャプション生成
AI霧予測チャレンジ
お勧めワインレコメンデーションアプリ
Excelによる人事データ分析

受講対象

• データサイエンティスト

授業頻度

週1回・3時間　集合型メンタリングセッション

※受講者は講義の出席意外にも、予習・復習・プロジェクトのための時間として
1週間で10時間以上が必要になる可能性があります。

FEATURE.

本講座の特長

1. 01.ビジネスパーソン向けのコンテンツ

   当スクールが大切にしているのは、データ分析で「いかにビジネス課題の解決を主導できるか」。プログラミングの技術だけでなく、データを正しく理解し、活用できる人材の育成を目指しています。そのため統計学や機械学習といった分析手法でも、どのようなビジネスシーンで、どのように思考して技術を適用すれば良いのかを、ビジネスケースを通じて学習します。

2. 1. 02.自分の手を
      動かす学習

      課題や宿題を通して実際にコードを書くことで「分かる」から「できる」レベルまで、深い理解へと落とし込みます。

   2. 03.少人数制の
      クラス

      質問しやすい環境をつくるため、少人数で授業を行っています、講師もひとりひとりの理解度や強みをしっかりと把握することができます。

3. 1. 04.最終
      プロジェクトで
      総合力を
      身につける

      本講座の最終プロジェクトでは、実際のビジネス課題の解決に挑戦。データサイエンティストとしての総合力を身につけます。

   2. 05.経験豊富な
      講師陣

      授業は、データサイエンティストとしての実務経験が豊富な講師が担当。より実践的な講義を受けることができます。

4. 06.キャリアサポート

   希望者にはスクール終了後の職業紹介も。講座で取り組んだ課題やプロジェクトの成果物を通してスキルチェックをおこない、個人のレベルに適した企業・職業をご紹介します。詳しくはデータミックスキャリアのページへ。

VOICE.

受講生の声

当スクールを卒業した受講生の声を掲載しています。

データサイエンティスト育成コース：姫野 登志行 様

データサイエンティスト育成コース：東村 健太郎 様

データサイエンティスト育成コース：保坂 英之 様

FLOW AND COST.

お申し込みから受講までの流れと費用

説明動画や資料、 説明会での情報をもとに受講をご検討ください。

お申込みまでの流れ

• 

  STEP 1

  受講申し込み

• 

  STEP 2

  選抜試験の
  実施

• 

  STEP 3

  合格発表

• 

  STEP 4

  入学金・受講料の
  お支払い

• 

  STEP 5

  受講開始

■受講生ご自身で用意していただくもの
ノートPC（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。）

受講料

• 入学金

  27,500円（税込）

• 一括申し込み

  742,500円（税込）

• ブートキャンプステップ

  165,000円（税込）

• ベーシック・アドバンス・
  インテグレーションステップ

  【各】192,500円（税込）

※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まれた方は入学金は無料です。

※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ご相談ください。
アドバイス・サポートを行います。

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。

SCHEDULE.

スケジュール

詳細については、こちらを参照ください。

※オンライン受講対応。全国どこからでもご参加頂けます。

FAQ.

よくあるご質問

スクールについて

Q.入学試験はどのような問題が出題されるのでしょうか？

A.試験科目は「Python」「統計」の2科目です。データサイエンティスト育成コース本講座受講にあたり、 必要となる知識を問います。
解答形式は、「Python」は選択形式およびコーディング、「統計」は選択形式です。

Q.スクールの開講タイミングはいつですか？

A.データサイエンティスト育成コース 「本講座」は偶数月(2月,4月,6月,8月,10月,12月)、「準備ステップ」は毎月開講しております。
お申込み受付を開始した講座スケジュールにつきましては、弊社ホームページのニュースでも随時ご案内いたします。

Q.データサイエンティスト育成コースについて開講前に仮予約は受け付けていますか？

A.仮予約は受け付けておりません。

Q.学習時間はどのくらい確保したらよいですか？

A.講義への出席以外にも予習・復習、課題プロジェクトのための時間として、1週間に10時間程度(1日1~2時間程度）の自習時間の確保をお願いしています。プログラミング初心者の場合は、開講直後は10時間以上の予習・復習時間が必要になった例もあります。

Q.申し込んだ曜日のクラスに出席できない場合、どうしたらよいですか？

A.同じ内容の授業を同じ週の他の曜日に開講していますので振替受講していただくことが可能です。ただし、各クラス受講人数の定員がありますので、満席等で振替受講が出来ない場合は、録画した授業動画をご活用ください。

Q.コースの途中から受講できなくなった場合はどうしたらよいですか？

A.データサイエンティスト育成コースを全ステップ一括お申込みの場合は、入学から卒業までが1年以内となる範囲で受講の延期が可能です。それ以降の振替受講は受け付けておりません。延期はステップ単位であり、ステップの途中の受講延期はできません。また、お客様都合によるキャンセルの場合、受講料のご返金も致しかねますのでご了承ください。

Q.「データサイエンティスト育成コース本講座」の入学試験に合格できない場合、入学できないのですか？

A.「データサイエンティスト育成コース本講座」では入学試験を設けており、 その試験で合格できない場合は、入学をお断りしております。
プログラミングや統計の知識に不安を感じられている方向けに、 「入試対策講座(e-learning)」や「準備ステップ」「オンラインプログラム」をご用意しています。併せてご検討ください。

受講環境について

Q.受講にあたってノートPCの推奨スペックはありますか？

A.データサイエンスで使われるソフトウェアの多くは、Linux(リナックス)と呼ばれるOSをベースに作成され、その後、Windowsなどに移植されることが多い傾向にあります。そのため、OSはできればMac OSまたはLinuxが望ましいです(Mac OSはLinuxベースで作成されており、互換性が高いのが特徴です)。Windowsでもほとんど問題ありませんが、設定によってはソフトウェアがうまくインストールできないケースがあります。その他で必要なスペックや機能は以下のとおりです。
・Wifi機能必須
・メモリ：4GB以上（できれば8GB）
・ストレージ：SSDの場合256GB／HDDの場合1TB以上推奨　（※）
・CPU：コア数2つ以上（Intelの場合Core i7推奨）
※ストレージ不足は、データ保存の際に問題になりますが、もし不足した場合は外付けのハードディスクでカバーできますので、それほど心配はありません。
※注意 ：PCにオープンソースのソフトウェアをインストールしていきますので、ご自身のPCに自由にソフトウェアをインストールできるようにしておいてください。（特に会社から貸与されている業務PCは、ソフトウェアのインストールが制限されていることがあります。その場合、弊社では対応できませんので、所属企業の担当部門の方とご相談ください）。

Q.パソコンの貸出しはしていますか？

A.パソコンの貸出は行なっておりません。ご自身でパソコンをご用意ください。

Q.Pythonのインストールが自分で出来なかった場合どうしたらよいですか？

A.基本的には、ご自身でのインストールをお願いしています。インストールが出来ない場合は、最初の授業開始前早めにご来校いただければ、サポートいたします。事前にご連絡ください。

お支払いについて

Q.クレジットカード払いはできますか？

A.クレジットカードでのお支払いは受け付けておりません。銀行振込のみとなります。

Q.分割払いはできますか？

A.受講料は分割でのお支払いが可能です。ただし、受講料が一度のお申込みで10万円(税込)以上の場合のみとなります。分割払いの場合は、株式会社オリエントコーポレーションを通してお支払いいただきます（別途金利6.9%が掛かります）。

Q.請求書や領収書の発行はできますか？

A.請求書や領収書はデータミックスマイページからご自身でPDFダウンロード可能です。請求書はお申込み後、領収書はご入金確認後にダウンロード可能となります。

Q.「データサイエンティスト育成コース本講座」の入学試験で合格できない場合、
入学できないのですか？

A.「データサイエンティスト育成コース本講座」では入学試験を設けており、その試験で合格できない場合は、入学をお断りしております。プログラミングや高校レベルの数学に不安を感じられる方向けに、入学試験不要の「入試対策講座(e-learning)」や「準備ステップ」をご用意しています。併せてご検討ください。

Q.受講開始後、途中でキャンセルした場合は、返金されますか？

A.お客様都合によるキャンセルの場合、入学金・受講料のご返金は致しかねます。ただし、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みの方で、ブートキャンプ終了時、ご満足いただけなかった場合は、ベーシックステップ以降のステップの受講料を全額返金いたします。