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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
2024年1月期の受講生受付中。

2024年1月期受講生受付中


「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。

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

プロダクト・データアナリスト育成講座の5つの特徴

  • 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。

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「学び」だけではなく、「実践」の場を提供

実践の場①副業支援

「プロダクト・データアナリスト育成講座」で学ぶだけではなく、学んだことを活かす実践の場として副業を支援します。データ分析プロジェクトのプロジェクトマネージャーや分析業務、データサイエンスの教材作成や講師など、さまざまな業務を通して実務経験を積み上げていくことができます。

データサイエンスの副業案件



副業案件の例

データ分析の

テクニカルメンター

社内でのデータ分析推進プロジェクトの技術顧問として、プロジェクトメンバーの相談に乗ったり、技術的指導を実施。

法人企業の

データサイエンス講師

データ活用を推進するための社員のリテラシーの向上やデータ分析の知識・スキルに関する授業を実施。

データ分析による

顧客理解＆広告最適化

データ分析による顧客理解を深め、どの層にどのような広告を配信するかの最適化を行う。

企業・教育機関の

アンケート分析

学校法人で生徒や保護者を対象にアンケートの集計やレポーティングを実施。

実践の場②NDSラボ

データサイエンティストが集い、次のステップに成長する場として設立されたNDSラボ(Next Data Scientist Lab)。データミックスやさまざまな企業から出されるPoCプロジェクトにメンバーとして参画し、次世代のデータ分析プロジェクトにチャンレジする場を提供します。


NDSラボの詳細はこちら
データサイエンスのPoCプロジェクト



NDSラボの主な活動

挑戦の機会

次世代PoCプロジェクト

事業で実用化するデータのモデル化にチャレンジしたい方、 新たな AI/IoTセンサーのデータを活用をしたい方など、企画の審査結果に応じてPoCに必要なデータ分析の支援や資金提供も行います。

成長の機会

キャリア研修

データサイエンティストとしてキャリアやスキルをステップアップしたい方向けに、 自身の経験を振り返り、これからのキャリアプランを描き、成長機会となる副業や次世代PoC等もご紹介します。

　　　　　　　　　
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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。）

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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。
プロダクト・データアナリスト育成講座のカリキュラム
  • 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。
資料ダウンロード

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データサイエンティスト育成講座の卒業生や、その他のデータサイエンス講座の受講生、
データサイエンティスト人材紹介利用者へのインタビュー記事です。

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

［資料］プロダクト・データアナリスト育成講座

  • 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

プロダクト・データアナリスト育成講座2024年1月期申し込み

  • 【2024年1月期】
  • 入学試験お申込み期日
    2024年1月13日(土)
  • 入学試験受験期日
    2024年1月14日(日)
  • お申込み・ご入金期日
    2024年1月17日(水)
  • 受講期間
    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。

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。）

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。

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
【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。

Faqよくあるご質問

スクールについて

  • 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「スクール説明資料」「気象データアナリスト養成講座 説明資料」「HRアナリスト養成講座説明資料」「プロダクト・データアナリスト育成講座説明資料」をご確認ください。
  • Q.スクールの開講タイミングはいつですか？
    「データサイエンティスト育成講座」「プロダクト・データアナリスト育成講座」は2ヶ月ごと「気象データアナリスト養成講座」「HRアナリスト養成講座」は4ヶ月ごとに開講予定です。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。
  • Q.開講前に仮予約は受け付けていますか？
    仮予約は受け付けておりません。
  • 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。 　 ※ 「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？
    3時間/週 × 23週間の授業（オフライン or オンライン参加）に加えて、毎週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.受講にあたってノート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）
    PythonやRなどの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。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。 受講の際は、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？
    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.受講料の分割支払いは可能でしょうか？
    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://ac.crowdloan.jp/2326yb0bf6n70n33/cl/?bId=a2U23852）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）。
  • Q.請求書や領収書は発行してもらえますでしょうか？
    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。

まずはオンラインで体験＆相談

体験講座やワークショップ、キャリアの相談、卒業生との交流など、さまざまな無料オンラインイベントを開催しています。