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
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。

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。