Data Engineerデータエンジニア育成講座

受講期間：約9ヶ月受講料：¥1,070,300（税込）
5月期の受講生受付中。

講座概要
カリキュラム
スケジュール
受講料

5月期受講生受付中

デジタルトランスフォーメーション（DX）に取り組む企業の重要なテーマとして挙がるのが「データ活用」です。しかし多くの企業では「活用できるデータがない」という問題に直面しています。この問題を解決する鍵となるのが「データエンジニア」です。

データエンジニアは社内に散在するデータを集約し、タイムリーに必要な場所にデータを提供する役割を担います。

この講座では、事業戦略を実現するために、戦略を具体的なデータやAIといった技術に落とし込むまでの流れを理解するとともに、受講者はデータエンジニアとして必要な基礎知識から、ビジネス応用、最先端技術に至るまでの幅広いスキルを習得します。また、理論だけでなく、実践的なプロジェクトやケーススタディに取り組むことで、実際に業務に携わった際に必要な応用能力を高めることを目指します。

Introductionデータエンジニア育成講座の概要・特徴

データエンジニアとは、ビジネスの成長を支えるデータ戦略の実現に不可欠な技術者であり、データの収集、加工、分析を通じて企業の意思決定を支援するプロフェッショナルです。この講座では、前半は、データモデリング、データウェアハウス、ETLプロセス、SQLの基礎、データの保護とセキュリティなど、データエンジニアリングの基本的な知識とスキルを学びます。後半は、ビジネスインテリジェンスの適用、データパイプラインの自動化、リアルタイムデータ処理、クラウドコンピューティング、そしてビッグデータ技術の応用など、より高度かつ実践的な内容に焦点を当てます。この講座を通じて、データエンジニアとしての基礎から応用スキルまで、幅広く習得することができます。

データエンジニア育成講座の5つの特徴

実践的なスキルと継続的な学習能力を育むカリキュラム

データエンジニアリングを学ぶ際には、単にツールの使い方を覚えるだけではなく、データの扱い方やデータベース管理の基本原則を理解することが重要です。この講座では、PythonやSQLの使い方だけでなく、データウェアハウスの構造やデータガバナンスなど、データエンジニアリングの基本原則に重点を置いています。実際のビジネスシーンでのデータの扱い方を学び、継続的なスキルアップを目指します。ブームに流されない堅実なデータエンジニアになるために、理論と実践を組み合わせたカリキュラムを提供します。
ビジネスケースを基にした実践プロジェクトで成果を生み出す

データエンジニアリングは、ビジネスの現場で具体的な課題解決に直接貢献する技術です。そのため、データベース管理やデータ処理技術を学ぶだけではなく、それらの技術をビジネスの現場でどのように活用するかを理解することが重要です。この講座では、実際のビジネスケースを題材にしたプロジェクトを定期的に行い、データエンジニアリングの技術をビジネス視点で適用し、実践する力を養います。こうしたプロジェクトを通じて、データエンジニアリングの技術がビジネスにどのような価値をもたらすかを学び、実際のビジネスシーンでの効果的なデータ活用方法を習得します。
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。講師も一人一人の理解度や強みをしっかりと把握することができます。
プロジェクト形式で「自ら学び実行する力」を身につける

本講座の最終プロジェクトでは、受講者が自らデータエンジニアリングのテーマを選定し、これまでに習得した知識とスキルを活用して、データ収集からデータベース設計、データパイプライン構築までの一連のプロセスを実施します。このプロジェクトを通じて、実践的なデータエンジニアリングのスキルだけでなく、「自ら課題を見つけ解決する力」を養います。
習熟と定着を支える3つのフォロー

（1）学習後に実践の機会を提供
副業を通して実務経験を積める機会、次世代PoCプロジェクトへの挑戦の機会を提供します。
（2）チャットでのQAやオフィスアワーでのフォロー

予習・復習の中での疑問点はチャット（Slack）で質問をしていただけます。その他、講師やTAとの1on1セッション（オフィスアワー）もご利用可能です。
（3）学び続けるための卒業生コミュニティ
データエンジニアは学び続けなくてはならないプロフェッショナルです。データミックスの卒業生のコミュニティでは、有志の勉強会や各種イベントが企画・開催されています。

オンライン説明会に申し込む

講座が目指すゴール

データエンジニア育成講座が目指すのは、ビジネスにおけるデータ活用の重要性を理解し、実践的なデータエンジニアリング技術を駆使してビジネスの問題解決に貢献できるデータエンジニアの育成です。

・データベース管理、データウェアハウジング、データ処理の基本原則と技術を総合的に理解すること
・データソースの統合やデータ品質管理に関する実践的なスキルを習得すること
・ビジネスのニーズに応じたデータソリューションの設計と実装ができること
・技術者だけでなく、非技術者を含むチームメンバーや意思決定者との効果的なコミュニケーションと協働ができること

この講座を通じて、データエンジニアリングの基礎から応用までを幅広く学び、ビジネス環境で即戦力となるデータエンジニアを目指します。

キャリア

Goal Image

データエンジニアとしてのキャリア

・データエンジニアリングのキャリアを目指し、Python、SQL、データベース管理などの技術を習得したい方。
学習時間

Goal Image

授業 + 予習・復習の時間を確保

・授業の他に予習・復習に週に10〜20時間程度を確保できる方。
挑戦

Goal Image

自主的に学習し、挑戦する意欲がある方

・新しい技術や方法について自ら積極的に学び、実践的なプロジェクトにチャレンジする意欲がある方。

Curriculum受講カリキュラム

【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です。

※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。

01ブートキャンプステップ前期 (8週間)

データエンジニアを目指す方に求められるマインドセットや思考法、エンジニアリングやデータサイエンスの基礎スキルを習得することがゴールとなります。

学習内容

Python、SQLによるデータハンドリング / 機械学習アルゴリズムの基礎知識 / エンジニアリングの基礎知識など

授業頻度

週1回・3時間予習・復習ほか宿題あり
02ブートキャンプステップ後期 (6週間)

GCPを用いて、セキュリティやプライバシーに配慮しながら、データの質を高めることを学びます。

学習内容

【ハンズオン】
Webサイトのユーザー行動データを日々蓄積するデータパイプラインの構築 / Webサイトの改善施策を議論するためのBIダッシュボードの構築 / ECサイトを用いた情報漏洩やプライバシーに配慮したデータベースの設計（権限管理やセキュリティ設定） / データの質を担保するための留意事項の確認
【レクチャー】
データベース・テーブル設計 / セキュリティ・プライバシー・権限管理の考え方SQL、NoSQLの違い　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）

databricksを使って、ビッグデータや画像・テキストなどの非構造化データのハンドリングと機械学習を学びます。

学習内容

【ハンズオン】
ビッグデータのデータハンドリング・機械学習モデリング / 画像・テキストなど非構造化データのデータハンドリングとデータ処理フロー（ETLワークフロー） / 画像とテキストを用いた生成AIの活用
【レクチャー】
分散処理の概要 / 本番運用パイプライン、機械学習とモデルの管理、データガバナンス　など

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）

AWSを用いて、ビジネス要件をもとに、より良いアーキテクチャを構想し、実現する方法を学びます。

学習内容

【ハンズオン】
データの特性に合わせたデータ蓄積方法を考える / データ処理フロー構築と管理・モニタリング / リアルタイム処理をするためのデータ処理フローの構築 / 異常検知アルゴリズムを用いたアラートシステム
【ケーススタディ】
レコメンドシステムに必要なデータソースが増えたら、どのように対応するか？ / 工場における異常検知システムの要件変更に対応するには？（バッチ処理からリアルタイム処理へ）　など

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）

自らテーマを設定し、データウェアハウス分析、リアルタイムデータ処理、データパイプライン構築、など、各自でデータエンジニアリングプロジェクトに取り組んでいきます。

学習内容

企業のデータウェアハウス分析 / リアルタイムデータ処理プロジェクト / クラウドベースのデータパイプライン構築 / セキュアなデータ管理戦略の提案 / アジャイル開発手法によるプロジェクト管理

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。

資料ダウンロード

データエンジニア育成講座5月期申し込み

5月期は水曜日19時クラスをご用意しています。

お申込み・ご入金期日
2024年5月16日（木）
スキップ試験お申込み期日
2024年7月6日（土）
スキップ試験受験期日
2024年7月7日（日）
スキップ試験合格者お申込み・ご入金期日
2024年7月9日（火）
受講期間（通常）
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。

5月期に申し込む※お申込みには会員登録が必要です

スキップ試験について

データエンジニア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にお申込みの上、受験いただきます。
【スキップ試験対策】: スキップ試験については、スクール説明資料をご確認ください。

スキップ試験を受ける

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: 250,800円（税込）
ブートキャンプステップ後期: 192,500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] 209,000円（税込）
一括申し込み: 1,070,300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。
※ステップ試験に合格された方は「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。

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）

データエンジニア育成講座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。