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。
10月期
申し込み受付中
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データ人材を育成するカリキュラムとなっております。
01.
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.
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.
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.
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.
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。
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
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
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
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。
営業職
データサイエンス
マーケティング職
データサイエンス
人事職
データサイエンス
広告業界
データサイエンス
金融業界
データサイエンス
物流業界
データサイエンス
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
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。
「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」これからが学習ゴールとなります。
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
週1回・3時間
予習・復習ほか宿題あり
「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」これからが学習ゴールとなります。
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
週1回・3時間
予習・復習ほか宿題あり
「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」これからが学習ゴールとなります。
AWS（RDS）の使い方、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
週1回・3時間 予習・復習ほか宿題あり
「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る」「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」これからが学習ゴールとなります。
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
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。
お申し込みから受講までの流れと費用
データサイエンティスト育成コース受講にあたって「グラフや表を適切に読み解けるか」を測る入学試験を実施します。
【受験科目】
・データに関する記述式問題
【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、翌期に再度入試お申込みの上、受験いただきます。
【入試申込み】
入試申込みはこちらから
※お申込みには会員登録が必要です。
【入試対策】
入試類題については、スクール説明資料をご確認ください。
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。）
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コース本講座
【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。
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
スケジュール
水曜日19時・土曜日10時・土曜日14時コースをご用意しています。
※オンライン受講対応。全国からご参加頂けます。
よくあるご質問
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」または「気象データアナリスト養成講座 説明資料」をご確認ください。
「データサイエンティスト育成コース本講座」は3ヶ月に1回(1月,4月,7月,10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。
仮予約は受け付けておりません。
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。
毎週５時間程度の学習時間を想定しております。内訳の目安は、動画視聴・掲示板やクイズへの回答で30分~1時間、リーディングと課題提出にそれぞれ1~2時間程度です。
※初学者の方については5時間以上の学習時間の確保をお願いしております。
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）。
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。
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。
受講料は分割でのお支払いが可能です。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://crowdloan.jp/）をご利用いただきます（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）。
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。
「データサイエンス基礎講座」「ゼロから始めるExcelデータ分析・統計学講座」をお申込みの場合、お客様都合によりコースの途中から受講できなくなった際には、受講料のご返金や翌期以降での振替受講の受付は致しかねますので、ご了承ください。
なお、受講管理システムCanvasへのアクセスは「データサイエンス基礎講座」「ゼロから始めるExcelデータ分析・統計学講座」は受講開始後6ヶ月間可能となっておりますので、アクセス可能期間であれば、学習をご自身で進めることが可能です。
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。
気象予報士から気象データアナリストへ