DATA
SCIENTIST
COURSE

データサイエンティスト育成講座

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半年で習得。
「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。

2021年7月期
申し込み受付中

INTRODUCTION

本講座の概要・特徴

データサイエンティスト育成講座はデータサイエンティストとしての基礎を身につけたい方だけでなく、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。

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。今後のビジネスパーソンにデータ活用スキルは必須です。データサイエンティスト育成コース本講座は、DXデータ人材を育成します。

データサイエンティスト育成講座の特徴

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。

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。

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。

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。

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。

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

データサイエンスは、データを用いてよりよい益のある情報を見出そうとする取り組みです。あらゆる産業・職種で適用でき、ビジネスにとても有益な学問と言えるでしょう。データサイエンスから得た知見がビジネス創造や既存業務の改善などにつながっています。データサイエンスを学ぶことは、データを活用したビジネス課題の解決への一歩。さまざまなビジネス変革の可能性を「ビジネス×データサイエンス」は秘めています。

ビジネス×データサイエンス
  • JOB TYPE

    営業職

    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

    マーケティング職

    データサイエンス

    • 1to1マーケティング
    • 広告予算の最適化

    人事職

    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

    広告業界

    データサイエンス

    • レコメンデーション
    • CTR/CVRの最大化

    金融業界

    データサイエンス

    • 決済ソリューション
    • 融資の自動化

    物流業界

    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

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)

    データ活用において普遍的に必要なデータに対する批判的思考を養うことがゴールです。

    学習内容

    課題の特定と分析の必要性についての理解 / SQLによる集計 / データ可視化

    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)

    集計では見えてこないより深い分析を行う上でのデータの確認方法の習得(EDA)と、事象を確率的に捉えることで、統計的アプローチの基礎を築くことがゴールです。

    学習内容

    Rによる統計

    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)

    機械学習的な分析アプローチの選択を目的に応じて行えることがゴールです。

    学習内容

    Pythonによる機械学習

    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
    (6週間)

    ここまでに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。 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。

    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。

VOICE

受講生の声

データサイエンティスト育成講座を受講した方に感想をいただきました。

    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

    説明動画資料説明会での情報をもとに受講をご検討ください。

    • STEP1
      受講
      申し込み
    • STEP2
      選抜試験の
      実施
    • STEP3
      合格発表
    • STEP4
      入学金・
      受講料の
      お支払い
    • STEP5
      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講座は
    教育給付金対象(最大70%還付)

    • 経済産業省
    • Reスキル講座
    • 厚生労働省

    「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

    データサイエンティスト育成講座
    7月期申し込み

    木曜日19時・土曜日10時・土曜日14時コースをご用意しています。

    • 入学試験お申込み期日
      2021年6月26日(土)
    • 入学試験受験期日
      2021年6月27日(日)
    • お申込み・ご入金期日
      2021年6月29日(火)
    • 受講期間
      約6ヶ月

    ※オンライン受講対応。全国からご参加頂けます。

    FAQ

    よくあるご質問

    スクールについて

    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。プログラミングや統計の知識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「データサイエンス入門コース」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本講座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。