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Data Scientist Courseデータサイエンティスト育成講座

受講期間:約9ヶ月 受講料:¥940,500(税込)
5月期・7月期の受講生受付中。

教育給付金対象講座(最大70%還元)

当講座の受講料¥940,500が、最大70%給付(約65万円)で実質負担¥282,150円で受講可能です。詳細はこちら
※25歳以下の方は、リスキリング特待制度をご利用いただけます。

5月期・7月期受講生受付中


ビジネスに使えるデータサイエンスを学ぶ社会人向け講座です。
データサイエンティストの基礎力を約9ヶ月で習得。
「ビジネス経験 × データサイエンス」で、DXデータ人材を目指します。

データサイエンティスト育成講座は
教育給付金対象(最大70%還付)

  • Reスキル講座

データサイエンティスト育成講座は、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。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。
最大70%の教育給付金の制度を知る

※1 ブートキャンプ前期、ブートキャンプ後期、ベーシックステップ、アドバンスステップ、インテグレーションステップの5段階ステップ

国内初!
英国王立統計学会の認定講座

  • 王立統計学会

「データサイエンティスト育成講座」は、日本で初めて、世界最大級の統計学会の一つである英国王室公認の王立統計学会(RSS)の認定基準をクリアした講座として認定を受けました。
英国王立統計学会認証講座について

Introductionデータサイエンティスト育成講座の概要・特徴

データサイエンスでは幅の広いスキルが求められます。

・ロジカルシンキングや課題設定といったビジネススキル
・統計学、AI・機械学習といった数理スキル
・PythonやR、SQLといったプログラミングスキル

これだけ広範囲のスキルを闇雲に学ぶと、「なんのためのスキルなのか」「どんなときに使うのか」が分からなくなりがちです。そもそも、これらのスキルを習得するだけで相当な時間がかかります。しかし、データサイエンスの本来の目的は「データとの対話を通じた課題理解や課題解決」です。様々なスキルはあくまでツールに過ぎません。スキル習得に時間をかけすぎるのはもったいないと思いませんか。

この講座では、DXデータ人材を育成するカリキュラム構成となっており、プログラミング未経験の方、数学が苦手な方でもビジネスシーンでのデータ活用をリードしていくための実践的な知識・スキルを短期的かつ体系的に身につけることができます。

データサイエンスやAIなど先端ITの活用は、DX時代の中でますます加速します。データ活用は今後のビジネスパーソンには欠かせないスキルです。

データサイエンティスト育成講座

データサイエンティスト育成講座の5つの特徴

  • ビジネスパーソン向けのコンテンツ

    本講座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。

  • 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。

  • 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、講師も一人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。

  • 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。

  • 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。

「学び」だけではなく、「実践」の場を提供

実践の場①副業支援

「データサイエンティスト育成講座」で学ぶだけではなく、学んだことを活かす実践の場として副業を支援します。データ分析プロジェクトのプロジェクトマネージャーや分析業務、データサイエンスの教材作成や講師など、さまざまな業務を通して実務経験を積み上げていくことができます。

データサイエンスの副業案件



副業案件の例

データ分析の

テクニカルメンター

社内でのデータ分析推進プロジェクトの技術顧問として、プロジェクトメンバーの相談に乗ったり、技術的指導を実施。

法人企業の

データサイエンス講師

データ活用を推進するための社員のリテラシーの向上やデータ分析の知識・スキルに関する授業を実施。

データ分析による

顧客理解&広告最適化

データ分析による顧客理解を深め、どの層にどのような広告を配信するかの最適化を行う。

企業・教育機関の

アンケート分析

学校法人で生徒や保護者を対象にアンケートの集計やレポーティングを実施。

実践の場②NDSラボ

データサイエンティストが集い、次のステップに成長する場として設立されたNDSラボ(Next Data Scientist Lab)。データミックスやさまざまな企業から出されるPoCプロジェクトにメンバーとして参画し、次世代のデータ分析プロジェクトにチャンレジする場を提供します。


NDSラボの詳細はこちら
データサイエンスのPoCプロジェクト



NDSラボの主な活動

挑戦の機会

次世代PoCプロジェクト

事業で実用化するデータのモデル化にチャレンジしたい方、 新たな AI/IoTセンサーのデータを活用をしたい方など、企画の審査結果に応じてPoCに必要なデータ分析の支援や資金提供も行います。

成長の機会

キャリア研修

データサイエンティストとしてキャリアやスキルをステップアップしたい方向けに、 自身の経験を振り返り、これからのキャリアプランを描き、成長機会となる副業や次世代PoC等もご紹介します。

         

講座が目指すゴール

データサイエンティスト育成講座では、「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のエントリーレベル」への到達をゴールにしています。


  • AIビジネスの企画・推進を目指す方
    Goal Image

    AIや統計学を活用するビジネスリーダー

    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。

  • AIプロジェクトのPMや リーダーを務める方
    Goal Image

    経営層とデータの専門家をつなぐビジネストランスレーター

    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。

  • データ分析の専門家としてキャリアを歩みたい方
    Goal Image

    データサイエンティスト

    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。

データサイエンスを活かせるフィールド

これまでのビジネス経験(メイン知識・顧客理解・業務プロセス理解 など)がデータサイエンスと融合する ことでその真価を発揮することができます。

Job Type
  • 営業とデータサイエンス

    営業職

    営業ととデータサイエンス

    データ
    サイエンス

    • テレアポの効率化
    • 営業人員の最適配置
  • マーケティングとデータサイエンス

    マーケティング職

    マーケティングとデータサイエンス

    データ
    サイエンス

    • 1to1マーケティング
    • 広告予算の最適化
  • 人事とデータサイエンス

    人事職

    人事とデータサイエンス

    データ
    サイエンス

    • 採用プロセスの高度化
    • 退職しそうな従業員の予測
Industry
  • デジタル広告とデータサイエンス

    広告業界

    デジタル広告とデータサイエンス

    データ
    サイエンス

    • レコメンデーション
    • CTR/CVRの最大化
  • 金融とデータサイエンス

    金融業界

    金融とデータサイエンス

    データ
    サイエンス

    • 決済ソリューション
    • 融資の自動化
  • 物流とデータサイエンス

    物流業界

    物流とデータサイエンス

    データ
    サイエンス

    • 倉庫内業務の効率化
    • 最適な配送ルートの発見

Curriculum受講カリキュラム

【想定受講者】

  • ・ビジネス課題を解決することに興味がある方(ビジネス課題をデータ・データ分析を用いて解決したい方)
  • ・論理的・批判的に物事を考える力を養いながら、データ分析を身に付けたい方
  • ・データ・分析アプローチに対する批判的思考力を磨きたい方

【受講に際して】
・本講座は9ヶ月コースとなっておりますが「スキップ試験」の合格者につきましては、ブートキャンプステップの前期と後期のうち「前期」をスキップし、「後期」から受講可能となります。
・スキップ試験合格者の場合の受講期間は、7ヶ月間となります。

各ステップのカリキュラムの詳細は以下をご確認ください。
※スキップ試験合格者は「ブートキャンプステップ(後期)」からの受講開始となります。

データサイエンティスト講座のカリキュラム
  • 01ブートキャンプステップ前期 (8週間)

    ビジネスに必須となる課題設定力・仮説思考力を磨き、統計学や機械学習の基礎知識およびプログラミングやモデリングの基礎の習得を目指します。

    学習内容
    ビジネスアナリティクス / プログラミング基礎(Python / R / SQL)/ データ可視化 / 統計学基礎 / 機械学習・AI基礎 / 実践演習
    授業頻度
    e-learning(4セット)+オンラインライブ授業(1回3時間・全4回)
  • 02ブートキャンプステップ後期 (6週間)

    「データ分析プロジェクトの全体像を理解する」 「統計的アプローチの基本とRでの実践方法を理解する」「批判的にデータをよく見る『分析思考』を知る」が学習ゴールとなります。

    学習内容
    探索的データ分析(EDA)/確率分布(二項分布、ポアソン分布、正規分布等)/仮説検定(t検定、U検定、BM検定、カイ二乗検定等)/バイアス、外れ値、ヒストグラムなど
    授業頻度
    週1回・3時間 予習・復習ほか宿題あり
  • 03ベーシックステップ (6週間)

    「データをよく見て、Rで回帰分析を実施することができる」 「データをよく見て、Pythonで機械学習(教師あり学習、教師なし学習)を実施することができる」が学習ゴールとなります。

    学習内容
    線形回帰分析、ロジスティック回帰/相関と因果(バイアス、DAG、傾向スコアマッチング)/教師あり学習(決定木、アンサンブル学習など)/教師なし学習(PCA、クラスタリングなど)/精度指標、特徴エンジニアリング
    授業頻度
    週1回・3時間 予習・復習ほか宿題あり
  • 04アドバンスステップ (6週間)

    「データベースの構築から分析までの一連を実施できる MLOpsの基礎知識を身につける」「PyTorchの使い方を理解する」「自然言語処理、時系列データの分析の定石を身につける」が学習ゴールとなります。

    学習内容
    MLOps/自然言語処理(tf-idf、word2vec、BERT)/Deep Learningの実行方法(PyTorch)/(S)ARIMA、(S)ARIMAXといった時系列モデル
    授業頻度
    週1回・3時間 予習・復習ほか宿題あり
  • 05インテグレーションステップ (5週間)

    自身の業務プロセスやビジネスを俯瞰して、『解くべき課題』を設定をすることができ、データ収集からレポーティング、プレゼンテーションまでを実施することができることを目指します。

    学習内容
    分析プロジェクトの流れと実務におけるポイントの理解/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
    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以外にも、プロジェクトのための時間として、課題内容次第で1週間に10時間以上が必要になる可能性があります。
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Voice受講者の声

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データミックスの卒業生やデータサイエンティスト人材紹介利用者へのインタビュー記事です。

Flow And Costお申し込みから受講までの流れと費用

お申し込みから受講までの流れ

  • 通常の入学の方

    ブートキャンプ前期から受講の場合

  • Step01

    講座本申込、
    受講料のお支払

  • Step02

    前期より
    受講開始

  • スキップ試験受験者の方

    ブートキャンプ後期から受講希望の場合

  • Step01

    スキップ試験申込・受験

  • Step02

    合格発表

  • Step03

    講座本申込、
    受講料のお支払

  • Step04

    後期より
    受講開始

データサイエンティスト育成講座5月期・7月期申し込み

5月期は火曜日19時、水曜日19時、土曜日10時クラス、
7月期は水曜日19時、木曜日19時、土曜日14時クラスをご用意しています。

  • 申込・入金期日
    5月期:2024年5月16日(木)
    7月期:2024年7月17日(水)
  • スキップ試験申込締切
    5月期:2024年7月14日(日)
    7月期:2024年9月14日(土)
  • スキップ試験受験締切
    5月期:2024年7月15日(月)
    7月期:2024年9月15日(日)
  • スキップ試験合格者: 申込・入金期日
    5月期:2024年7月17日(水)
    7月期:2024年9月17日(火)
  • 受講期間
    約9ヶ月
  • 受講期間(スキップ試験合格者)
    約7ヶ月

※オンライン受講対応。全国からご参加頂けます。

※受講にお悩みがある方は「無料個別相談」または「オンライン説明会」をご活用ください。

「受講日程・カリキュラム」をご確認の上、お申し込み下さい。

スキップ試験について

データサイエンティスト育成講座受講にあたって、本講座は9ヶ月コースとなっておりますが「スキップ試験」の合格者につきましては、ブートキャンプステップの前期と後期のうち「前期」をスキップし、「後期」から受講可能となります。スキップ試験の受験をご希望の方は試験にお申し込みください。

【受験方法】
オンライン受験
※ 受験は各期1度きりとなります。不合格の場合、翌期に再度スキップ試験お申込みの上、受験いただきます。

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)
ブートキャンプステップ前期
198,000円(税込)
ブートキャンプステップ後期
165,000円(税込)
ベーシックステップ
192,500円(税込)
アドバンスステップ
192,500円(税込)
インテグレーションステップ
192,500円(税込)
一括申し込み
940,500円(税込)

※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。

当講座は教育給付金の対象講座です。最大70%の還付を受けることが可能です。詳細はこちら
※25歳以下の方は、リスキリング特待制度をご利用いただけます。

datamix講座紹介制度

datamix講座紹介制度の内容とお手続きについて、以下の通りご案内します。

【制度内容】
当該講座を紹介していただいた方に紹介特典を進呈いたします。
※各特典の内容、進呈タイミングについての詳細はこちらからお問合せください。
【対象講座】
データサイエンティスト育成講座、気象データアナリスト養成講座、HRアナリスト養成講座、プロダクト・データアナリスト育成講座、生成AI・機械学習エンジニア育成講座、データエンジニア育成講座
【紹介者の条件】
・どなたでもOK(ただし、被紹介者本人が紹介者になることはできません)
【ご紹介を受ける方の条件】
・初めて当該講座を申込み、かつ、受講料金が個人負担であること
【紹介制度利用手続き】
・紹介者の方が「datamix 講座紹介制度 利用申請」を行ってください。
【ご注意点】
・当紹介制度適用前に行った紹介について、遡って特典進呈はしません。
・当紹介制度適用後の紹介であっても、制度利用申請をせずに行った紹介は、特典進呈対象となりません。
紹介制度についてのご不明点はこちらからお問合せください。

満足保証(返金制度)

データサイエンティスト育成講座に一括申込された方のみ、ブートキャンプステップ(前期)終了時にご満足いただけなかった場合は、ブートキャンプステップ(後期)以降の受講料を全額返金いたします。

*ブートキャンプステップ(後期)以降の受講料を全額返金致します。

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?
    試験科目は「データに関する記述式問題」の1科目が出題されます。 問題の内容については「スクール説明資料」「気象データアナリスト養成講座 説明資料」「HRアナリスト養成講座説明資料」「プロダクト・データアナリスト育成講座説明資料」をご確認ください。
  • Q.スクールの開講タイミングはいつですか?
    「データサイエンティスト育成講座」は2ヶ月ごと、「気象データアナリスト養成講座」「HRアナリスト養成講座」「プロダクト・データアナリスト育成講座」は4ヶ月ごとに開講予定です。お申込み受付を開始した講座の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.開講前に仮予約は受け付けていますか?
    仮予約は受け付けておりません。
  • 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?
    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。   ※ 「プロダクト・データアナリスト育成講座」はブートキャンプステップ、ベーシックステップのみ振替受講が可能となっておりますのでご注意ください。

授業について

  • Q.学習時間はどのくらい確保したらよいですか?
    ブートキャンプステップ(前期)では、e-Learningおよびオンラインライブ授業の受講に加えて週5時間程度、ブートキャンプステップ(後期)以降では、授業(オフライン or オンライン参加)の受講に加えて、週10時間程度の予習・復習時間が必要です。 ※初学者の方は週10~20時間ほどがかかる場合があります。
  • 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?
    受講にあたり、スムーズに作業を進めるために推奨するPCのスペックの目安は下記の通りです。 PC選びの目安としてご参照ください。
    ハードウェア
    - WiFi(必須)
    - メモリ:8GB以上(推奨)
    - ストレージ:256GB以上(推奨)
    ソフトウェア
    - OS: Windows10以上 または macOS(必須)
    - ブラウザ:Google Chrome(推奨)
    PythonやRなどの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。また、anacondaをインストールすると有償化の対象になる可能性がございます。 受講の際は、ご自身のPCを使用いただくことを推奨いたします。
  • Q.パソコンの貸出しはしていますか?
    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。

費用・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?
    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.受講料の分割支払いは可能ですか?
    当社では受講料は分割には対応しておりません。分割払いの場合は、クラウドローン株式会社が運営する「クラウドローン」(https://ac.crowdloan.jp/2326yb0bf6n70n33/cl/?bId=a2U23852)をご紹介しております。(利用金額や与信審査によって異なりますが、別途金利が2〜3%程度掛かります)。
  • Q.請求書や領収書の発行は可能ですか?
    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。請求書はお申込みを弊社にて確認後、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.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?
    お客様都合によるキャンセルの場合、入学金・受講料の返金は致しかねます。ただし、基礎から学べるデータサイエンティスト育成講座の全ステップを一括でお申込みの方で、ブートキャンプステップ(前期)終了時にご満足いただけなかった場合は、ブートキャンプステップ(後期)以降の受講料を全額返金致します。*ブートキャンプステップ(後期)開始前のお申し出が必要です

まずはオンラインで体験&相談

体験講座やワークショップ、キャリアの相談、卒業生との交流など、さまざまな無料オンラインイベントを開催しています。