HR Analyst CourseHRアナリスト養成講座
受講期間:約7ヶ月 受講料:¥742,500(税込)
教育給付金対象講座(最大70%還元)
当講座の受講料¥742,500が、最大給付で実質負担¥222,750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。
データサイエンスに特化したビジネススクール、データミックスの「HRアナリスト養成講座」。
未だ曖昧な領域が多いイメージの人事分野ですが、実はデータをうまく活用することで見えてくる示唆が多分に潜んでおり、HRデータを上手く活用できている会社は、社員のパフォーマンスや業績を高めることが明らかになっています。
一橋大学ビジネススクール教員でデータサイエンティストでもある勝村氏が監修した本講座を学習することで、人事領域におけるデータ活用のノウハウを体得します。
HRアナリスト養成講座は
教育給付金対象(最大70%還付)
「HRアナリスト養成講座」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」の対象講座に認定されています。全ステップ(※)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。
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※ 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
IntroductionHRアナリスト養成講座の概要・特徴
ここ数年で「人的資本」に対する社会的関心は急速に高まっています。その理由は、企業の経営資源としての「人」の重要性がより一層高まっているからです。欧米では人的資本の情報開示に向けた取組みが着々と進んでおり、この世界的なトレンドを受けて、日本でも人的資本の情報開示に向けた動きが進んでいます。
ただし、このようなトレンドはあれど、何よりも大切なことは「人的資本を高めるために、どのような取組みを実践していくべきか?」ということであり、これは昔も今も変わりません。
データサイエンスは、この問いに対して新たな洞察を提供するツールです。人事組織の課題に対してデータサイエンスを活用する「HRアナリティクス」は、人的資本の社会的重要性の高まりとともに、その存在感が近年より一層高まっています。本講座では「人的資本の情報開示を自社でどのように進めるべきか?」、「そもそも経営戦略と人事のあるべき関係性とは何なのか?」、「社員のパフォーマンス向上に人事データをどのように活かしたらよいのか?」、「面接プロセスや選考基準にデータをどう活用するか?」、「データサイエンスを活用して人事課題の問題解決にどう役立てるのか?」といった問いに対する思考の軸を身につけます。受講者が、HRデータアナリストとして、新たな価値を提供できるようになるために必要なスキルセットを本講座では提供します。
HRアナリスト養成講座の特徴
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通学・オンラインで選べるコミュニティ・ラーニング
<対面型・ライブ型授業へのこだわり>
デジタル社会の進展に伴い、データサイエンスを学ぶ手段はeラーニングや書籍を通じて手軽に手に入るようになりました。一見、これらの方法で手頃な価格で学べる環境が充実しているように思えます。しかし、英会話を例えるなら、単語や文法はeラーニングや書籍で学べるかもしれませんが、実際のコミュニケーションを「実践」しなければ、真に英語を使いこなせるようにはなりません。これは、データサイエンスも同様です。
このため、データミックスでは対面型授業を重視しています。また、すべての授業をライブ配信することで、通学が難しい方もオンラインで受講することができ、通学とオンラインの双方で質の高い学習体験を提供しています。実際、受講生の約6割がオンラインを選択しており、豊富な実務経験を持つ講師陣や、異なる業界から集う受講生とのグループワークを通じて得られる気づきや成長の機会こそが、データミックスが多くの支持を集める理由の一つです。
[参考] ビジネスパーソン向け対面型授業の受講者数10,000名以上
※当社調べ・・・対面・ライブ授業での一般受講者及び企業内リスキリング支援制度利用による受講者数(2024年7月時点) -
人事 × データサイエンスの専門家による監修
勝村史昭 氏(一橋大学ビジネススクール特任講師/エグゼクティブ・データサイエンティスト)[略歴] 一橋大学ビジネススクール特任講師 兼 データミックスのエグゼクティブ・データサイエンティスト。データサイエンスを活用したマーケティングや人事組織の研究が専門。主な著作・翻訳『上司のリーダーシップと部下のレジリエンス』『職場ではぐくむレジリエンス―働き方を変える15のポイント』(松井知子・市川佳居編著)所収 2019年 金剛出版。
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実践的なHRアナリティクスのスキルセットを身につける
HRアナリティクスの実践には、統計学や機械学習を学ぶだけでは不十分です。特に、従業員のエンゲージメントや組織の実態を表すデータから意味のある洞察を見出すためには、適切な調査設計の方法論や人の心理行動に関する知見が非常に大切になります。本講座では、HRデータアナリストとして、価値創造に必要な一連のスキルセットを習得することを目指します。
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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。
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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。HRアナリストとしての総合力を身につけます。
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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)Slack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
データサイエンティスト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。
講座が目指すゴール
HRアナリスト養成講座では、人事領域の主要トピックとデータ分析技術を組み合わせて、価値創造を実践していけるようになることを目指します。
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- 人的資本を高めるための「重要な知見」を体系的に理解すること
- 経営戦略と人事戦略を橋渡しできる「良質な問い」の設定ができること
- 設定した問いを、「適切な調査デザイン」に落とし込むことができるようになること
- 収集したデータを分析して、「意義ある洞察」を見い出すことができること
こんな方におすすめ
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[想定受講者]
- ご自身の事業・企業で、HRアナリティクスを実践したい方
▶︎情報開示に関心のある経営者、人事担当者
▶︎人事課題の問題解決力を向上したいと考える経営者、人事担当者 - HRアナリティクスの思考法やスキルを身につけたい方
▶︎データや統計分析を用いてビジネス課題を解決したい方
▶︎論理的思考・批判的思考の拡張手段として、データ分析を身に付けたい方
▶︎分析思考✕分析技術による課題解決アプローチを実現したい方
▶︎HRアナリティクスに興味のあるビジネスパーソン - 学習時間を確保できる方
予習・復習のために授業時間とは別に週5時間ほどの学習時間を確保できること。プログラミング初学者の方は週10~20時間ほどがかかる場合がありますので、お時間の確保をお願いします。
- ご自身の事業・企業で、HRアナリティクスを実践したい方
Curriculum受講カリキュラム
ビジネス課題をデータ・データ分析を用いて解決するために必要な、論理的・批判的に物事を考える力を養いながら、データ分析に必要となるデータサイエンスのスキルを身につけます。
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
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02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
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03アドバンスステップ (6週間)
経営戦略と人事戦略を橋渡しできる良質な「問い」を見出すことを重視し、調査デザインへの落とし込みやデータ分析などの実践も行います。
- 学習内容
- 1〜3 回目は講義を通して HR 関連の主要トピックやアナリティクスによる課題解決の方法論を学び、4〜5 回目は各人で設定した問いに関する調査設計と分析、その発表を行います。
- 授業頻度
- 週1回・3 時間 予習・復習ほか宿題あり
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04インテグレーションステップ (5週間)
ビジネスデータと HR データを組み合わせて、課題解決のアプローチを検討し、統計学や機械学習の手法を用いて、レポーティングや予測モデルの構築、統計解析によるレポートの作成、分析結果を踏まえた提案書の作成を行います。
- 学習内容
- 初回はビジネス課題を発見するためのフレームワークの使い方を学び、2 回目以降は個人ワークとグループワーク中心でプロジェクト型学習に取り組みます。
- 授業頻度
- 授業頻度 週1回・3 時間 予習・復習ほか宿題あり
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
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Step01
入試申し込み
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Step02
選抜試験の実施
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Step03
合格発表
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Step04
講座本申し込み、
入学金・受講料の
お支払い -
Step05
受講開始
入試について
HRアナリスト養成講座受講にあたって「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。
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。)
※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。
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)
HRアナリスト養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、ベーシックステップ以降の受講料を返金します。
Faqよくあるご質問
スクールについて
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Q.通学が難しいのですが、オンラインでの受講はできますか?
- はい、オンラインでの受講も可能です。全ての授業をライブ配信をすることで、通学が難しい方にも質の高い学習体験を提供しており、実際、約6割の方がオンラインを選択しています。
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Q.入学試験はありますか?
- 現在、入学試験が設けられている講座は「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」となり、設けられていない講座は「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」「生成AI・機械学習エンジニア講座」「データエンジニア育成講座」となります。
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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各講座の説明資料をご確認ください。現在、入学試験が設けられている講座は「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」になります。
- 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各講座の説明資料をご確認ください。現在、入学試験が設けられている講座は「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」になります。
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Q.スキップ試験とはなんですか?
- 現在、スキップ試験が設けられている講座は「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」「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」となり、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。
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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。 ※「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
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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。
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Q.受講にあたって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)
今後分析実務を行う方はPCにソフトウェアおよびライブラリをインストールいただくことを推奨しますが、講義はクラウド環境で進めることもできます。
※クラウド環境を利用する場合は、それぞれアカウントの作成が必要となります)
※ソフトウェアをインストールする場合は、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ので、ご自身のPCを使用いただくことを推奨いたします。
- 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。
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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
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Q.クレジットカード払いはできますか?
- 銀行振込のほか、クレジットカードでのお支払いに対応しております。
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Q.受講料の分割支払いはできますか?
- 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」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)。
クラウドローン:https://ac.crowdloan.jp/2326yb0bf6n70n33/cl/?bId=a2U23852
- 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」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)。
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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。
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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、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終了時に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受講料を全額返金致します。
教育訓練給付金制度について
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Q.厚生労働省の給付金制度の対象になりますか?
- 厚生労働省の教育訓練給付金制度の対象講座は「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」になります。他講座が給付金対象講座として認定された場合は、ホームページやメルマガでご案内いたします。
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Q.給付金はどのくらい支給されますか?
- 厚生労働省の専門実践教育訓練給付金は、授業料の最大80%(年間上限64万円)が支給されます。現在、給付金の対象講座は「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」となり、詳細な支給額については受講するコースや個々の状況によって異なります。
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Q.給付金の支給申請にはどのような書類が必要ですか?
- 受講前にハローワークで申請する際に、雇用保険被保険者証や受講する講座の資料が必要です。受講後には、講座修了証明書が必要です。