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線形代数や統計学、プログラミングなどの基礎知識及び、ビジネスを進めていく上で最低限必要なロジカルシンキングについて学びます。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線形代数や統計学、プログラミングなどの基礎知識及び、ビジネスを進めていく上で最低限必要なロジカルシンキングについて学びます。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、「Rによる回帰分析と時系列分析」を4週間かけて、そして、「Pythonを使った機械学習」を2週間かけて、全6週間で学びます。統計学は最初の２週間はクラスでのレクチャー、3週目と4週目、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。機械学習は1週目はクラスでレクチャー、そして2週目でクラスでミニプロジェクトに取り組みます。

ベーシックでは、「Rによる回帰分析と時系列分析」を2週間かけて、そして、「Pythonを使った機械学習」を1週間かけて、全3週間で学びます。統計学は最初の２回はクラスでのレクチャー、3回目と4回目、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。機械学習は1回目はクラスでレクチャー、そして2週目でクラスでミニプロジェクトに取り組みます。

アドバンスステップではレクチャーを2.5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2.5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。

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。