SCHOOL.
SCHOOL.


データサイエンティスト育成コース本講座

経験×データサイエンス
で未来を切りひらく。

約半年間、4つのステップを踏んで、 体系的にAI・データサイエンスを学んでいきます。
データサイエンスのスキルと、これまでの仕事で得たスキルを組み合わせることで、
さらなるキャリアアップを目指すことができます。
※オンライン受講対応。 全国どこからでもご参加頂けます。

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WHAT IS DATA SCIENCE?

データサイエンス/データサイエンティストとは?

参考記事:
データサイエンスとデータサイエンティスト

ビジネスへの高い汎用性

データサイエンスは、ビジネス創造や既存業務の改善など、さまざまなビジネス変革の可能性を秘めています。あらゆる産業・職種で適用できるため、ビジネスパーソンがデータサイエンスの知識をつければ、データを活用したビジネス課題の解決につなげることもできます。

JOB TYPE.職種
  • 営業職
    ►  テレアポの効率化
    ►  営業人員の最適配置
  • マーケティング職
    ►  1to1マーケティング
    ►  広告予算の最適化
  • 人事職
    ►  採用プロセスの高度化
    ►  退職しそうな従業員の予測
  • 財務・経理

  • 研究開発

etc

INDUSTRY.業界
  • 広告業界
    ►  レコメンデーション
    ►  CTR/CVRの最大化
  • 金融業界
    ►  決済ソリューション
    ►  融資の自動化
  • 物流業界
    ►  倉庫内業務の効率化
    ►  最適な配送ルートの発見
  • ヘルスケア業界

  • 監査業界

etc

データサイエンスの未来

データサイエンスやAIといった先端ITの活用はこれからますます加速し、それに伴いIT人材の需要も拡大、今後のビジネスにおいてデータ活用は必須条件となることが予想されます。

データサイエンティストに求められるもの

データサイエンティストとしてビジネスに貢献していくためには、IT・データ分析などの技術だけでなく、その土台となるドメイン知識やビジネススキルを習得していくことが重要だと考えられます。

DATA
SCIENTIST.

IT

データ
分析

ドメイン知識・
ビジネススキル

データサイエンスの活用が進んでいない?

注目を集めるデータサイエンスですが、日本ではビジネスへの活用が大幅には進んでいません。その理由として、ビジネス側と、データサイエンスを扱う専門家側とのあいだに、コミュニケーションの断絶がおきていることがあげられます。

  • BAD

  • ビジネス側
    担当者

  • コミュニケーションの断絶

  • 専門家

データサイエンスを扱う専門家が
いるだけでは活用は進まない!

データ活用を推進するためには・・・
AIや統計学の基礎知識をもったビジネスリーダー、エンジニアやデータサイエンティストといった専門家、そして、その2者との橋渡しをするビジネストランスレーターをプロジェクト内にそろえておくことが重要だと、データミックスは考えています。
  • GOOD

  • 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

    • データエンジニア

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

  • BUSINESS
    LEADER.
    AIや統計学を
    活用する
    ビジネスリーダー
    AIビジネスの企画・推進を目指す方ビジネスにおいてのデータサイエンスの適用領域を特定し、分析結果をビジネスに活用する役割。
    統計解析や機械学習手法の概要を理解し、SQLやBIツールを使うことができる。
  • BUSINESS
    TRANSLATOR.
    ビジネス
    トランスレーター
    (翻訳家)
    AIプロジェクトの
    PMやリーダーを務める方
    事業課題を翻訳し、分析課題へと伝える役割。データ分析の品質管理も務める。統計解析や機械学習でできることとその限界を正しく理解し、SQLやBIツールのほか、統計解析、機械学習を使いこなせる。
  • DATA
    SCIENTIST.
    データ
    サイエンティスト
    データ分析の専門家として
    キャリアを歩みたい方
    高度な統計解析や機械学習を使った分析作業を行う。
    統計解析や機械学習でできることとその限界を正しく理解し、SQLやBIツールのほか、統計解析、機械学習を使いこなせる。

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)
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。
    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。
    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。
  2. 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

INSTRUCTOR.

各種授業は、現場経験の豊富な
講師が担当します。

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#05
#06
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  • Shinnosuke Okubo大久保 晋之介

    大学時代には情報学を専攻。ベンチャー志向が強く、学生時代の友人が立ち上げたITベンチャーにエンジニアとしてジョイン。その後WEBサービス系企業に勤めるも、エンジニアからデータサイエンティストへの転身をはかり、2019年データミックスに入社。

  • Takafumi Shimizu清水 嵩文

    前職ではベンチャー企業でインターネット広告の営業担当。
    2018年からデータミックスに参画。データ分析コンサルティングでは、大手人材紹介会社、チャットツール運営会社、不動産コンサル会社 などを担当。

  • Shogo Fukuzawa 福澤 彰吾

    大学時代は数学を専攻していました。2019年よりデータミックスに参画。
    コンサルティング案件では大手通信キャリア、Webマーケティング会社などを担当。
    著書『直感でわかる! Excelで機械学習』

  • Daigo Miyoshi三好 大悟

    慶應義塾大学理工学部卒業後、いくつかのインターンを経て、株式会社データミックスへインターン入社し、2017年9月に新卒正社員として正式入社。その後、データサイエンティストとして企業向けコンサルに携わり、機械学習・統計学を用いたアルゴリズム開発やデータ分析、海外AIベンチャーのデューデリジェンス支援等数多くのプロジェクトを担当。

  • 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。

  • Takuro Sakai坂井 拓郎

    東京理科大学大学院経営工学専攻修了後、三菱UFJ信託銀行、CCCマーケティング、リクルートライフスタイル(フリーランス)を経て、現在はLINEでHRサービスのデータ分析担当。大学院での「理論」とファイナンス・マーケティング・サービスグロースの「データ分析実務経験」を活かして、2020年1月よりデータミックスで外部講師。

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。 個別受講相談体験講座も実施しております。

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。

「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、
経済産業省の「第四次産業革命スキル習得講座」および
厚生労働省指定の「専門実践教育訓練給付金」の対象講座
にも認定されました。2019年4月期以降に入学し、全ステップ(※1)受講した方は、一定の条件を満たす場合、入学金・受講料の50〜70%が支給されます。 詳細はこちらをご覧ください。
※1 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段階ステップ

SCHEDULE.

スケジュール

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.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。欠席分のテキストは、次回ご来校時にお渡しします。
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。

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。