Product Data Analystプロダクト・データアナリスト育成講座

受講期間：約7ヶ月受講料：¥742,500

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。

講座概要
受講生の声
スケジュール
受講料

「プロダクト」とは有形・無形の商品やサービスだけでなく、その機能も含みます。例えば、SNSの「いいね」機能もプロダクトです。プロダクト・データアナリストは、プロダクトから生成されるデータを分析し、プロダクトの継続的改善を主導する役割です。プロダクト・データアナリスト育成講座では、KPI設計、ダッシュボード作成、効果検証方法を学び、プロダクト成長を支えるスキルを習得します。

プロダクト・データアナリスト育成講座は
教育給付金対象（最大70%還付）

「プロダクト・データアナリスト育成講座」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」の対象講座に認定されました。2024年5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。
最大70%の教育給付金の制度を知る

※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

Introductionプロダクト・データアナリスト育成講座の概要・特徴

プロダクト・データアナリストとは、プロダクトマネージャーやプロダクトマーケティングマネージャーなどのプロダクト関連の経験に、データサイエンスの技術を併せ持つことで、プロダクトの成長をリードできる人材です。この講座では、前半部分でデータ可視化、統計学、および機械学習といった基礎的なスキルと知識を習得します。後半部分では、KPI（重要業績評価指標）の設計とマネジメント、ダッシュボードの作成、定量的な効果検証のフレームワークや各手法、そしてプロダクトマネージャーと効果的に協働するための方法論などを学びます。

プロダクト・データアナリスト育成講座の特徴

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）
実務経験豊かなプロダクト・データアナリストが作成したカリキュラム

大手インターネットサービス数社で実務経験のあるデータアナリストと、スタートアップでデータ分析経験があるデータサイエンティストが作成した実践的なカリキュラムで7カ月間学びます。
実践的なプロジェクトでアウトプットとコミュニケーション力を鍛える

プロダクト・データアナリストは、データ分析だけでなく、プロジェクトマネージャーやエンジニアとの協働とコミュニケーションも重要です。そのため、定期的に分析結果のプレゼンテーションを行い、コミュニケーション力を高めます。
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。
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は、実際のプロダクトデータの分析を通じて、ビジネス課題の解決に挑戦します。
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）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

プロダクト・データアナリスト育成講座が目指すのは、プロダクトの価値を高める課題設定やデータ分析を実行し、分析結果をプロダクトマネージャーやエンジニアに伝えて協働できるデータアナリストの育成です。
・統計学や機械学習の知識やスキルを体系的に理解すること・ユーザー行動に関する仮説を構築し、データで検証するアプローチを考えること
・データマートやダッシュボード作成、定量的効果検証を実行できること
・技術職以外の意思決定者にもわかるように説明ができること

Eコマース、サブスクビジネス等でユーザーデータの分析業務に関わる方

Goal Image

BtoC、BtoBを問わずユーザーデータを収集している企業のデータ分析業務に活かせる

・社内でデジタルビジネスが立ち上がり、今後、データアナリストとして関与される方
・Eコマース、サブスクビジネスを行うスタートアップへ、データアナリストとして転職を目指している方
学習時間を確保できる方

Study Hours

授業 + 予習・復習の時間を確保

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方（※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。）

Curriculum受講カリキュラム

プロダクト・データアナリストに求められる知識やスキルを身につけます。
それぞれステップごとの受講も可能です。

＜入学試験＞

※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
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
03アドバンスステップ（6週間）

プロダクトのデータ分析を行うための基礎知識や用語、KPI設計やKPIマネジメントといったビジネススキルから、データマートとダッシュボード構築、顧客生涯価値（LTV）の推定や定量的効果検証といった分析スキルを身につけます。

学習内容

プロダクトアナリティクスの基礎知識、SQLやデータベース、KPIの設計・マネジメント、ダッシュボード作成、生存時間解析、プロダクトに関わる効果検証

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（5週間）

収集したユーザー行動データを分析することで、プロダクト改善に向けた提言を行うプロジェクトに取り組みます。

学習内容

ある企業のプロダクトログの分析プロジェクトまたは自社のプロダクトデータを持ち込んだプロジェクトを選択し、メンタリングしながらプロダクトの改善提案を行う。[データサイエンティスト育成講座の例] 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。

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

Step01

入試申し込み
Step02

選抜試験の実施
Step03

合格発表
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

プロダクト・データアナリスト育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）

プロダクト・データアナリスト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、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

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。
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。
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。
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。
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

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。
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？

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。
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
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、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

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。
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。
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。