SCHOOL.

データサイエンティスト育成講座
教育給付金で最大70%還付

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。

DATA SCIENCE FOR BUSINESS

ビジネスにおけるデータサイエンスとは?

ビジネスへの高い汎用性

データサイエンスは、データを用いてより有益な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ます。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。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。データサイエンスを身につけることが、ビジネス課題のデータを活用した解決への一歩です。

JOB TYPE.

職種

INDUSTRY.

業界
営業職
► テレアポの効率化
► 営業人員の最適配置
マーケティング職
► 1to1マーケティング
► 広告予算の最適化
人事職
► 採用プロセスの高度化
► 退職しそうな従業員の予測
財務・経理
研究開発
etc
広告業界
広告業界
► レコメンデーション
► CTR/CVRの最大化
金融業界
金融業界
► 決済ソリューション
► 融資の自動化
物流業界
物流業界
► 倉庫内業務の効率化
► 最適な配送ルートの発見
ヘルスケア業界
監査業界
etc

DX時代。データサイエンスの未来

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データ人材を育成します。

データサイエンティストに求められるもの

データサイエンティストとしてビジネスに貢献していくためには、IT・データ分析などの技術だけでなく、その土台となるドメイン知識やビジネススキルを習得していくことが重要だと考えられます。
DATA
SCIENTIST.
IT データ
分析
ドメイン知識・
ビジネススキル

データサイエンスでDXを推進するには?

注目を集めるデータサイエンスですが、日本ではビジネスへの活用が大幅には進んでいません。理由として、ビジネス側と、データサイエンスを扱う専門家側とのあいだに、コミュニケーションの断絶がおきていることがあります。

AIや統計学の基礎知識をもったビジネスリーダー、エンジニアやデータサイエンティストなどの専門家、その2者との橋渡しをするビジネストランスレーターをプロジェクト内にそろえておくことが解決策の一つと、データミックスは考えています。
GOOD
AIや統計学を
活用する
ビジネスリーダー
arrow
ビジネス
トランスレーター
(ブリッジ役)
arrow
arrow
arrow
データサイエンティスト
データエンジニア

GOAL AND STEP.

データサイエンティスト育成コース
ゴールと学習ステップ

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。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。
AIや統計学を
活用する
ビジネスリーダー
ビジネス
トランスレーター
(ブリッジ役)
データサイエンティスト

BUSINESS
LEADER.

AIや統計学を
活用する
ビジネスリーダー
AIビジネスの企画・推進を目指す方
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。

BUSINESS
TRANSLATOR.

経営層とデータの
専門家をつなぐ
ビジネス
トランスレーター
AIプロジェクトの
PMやリーダーを務める方
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。

DATA
SCIENTIST.

データ
サイエンティスト
データ分析の専門家として
キャリアを歩みたい方
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。

CURRICULUM.

受講カリキュラム

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。

ブートキャンプステップ(6週間)

データ活用において普遍的に必要なデータに対する批判的思考を養うことがゴールです。

学習内容

課題の特定と分析の必要性についての理解 / SQLによる集計 / データ可視化

授業頻度

週1回・3時間 予習・復習ほか宿題あり

ベーシックステップ(6週間)

集計では見えてこないより深い分析を行う上でのデータの確認方法の習得(EDA)と、事象を確率的に捉えることで、統計的アプローチの基礎を築くことがゴールです。

学習内容

Rによる統計

授業頻度

週1回・3時間 予習・復習ほか宿題あり

アドバンスステップ(6週間)

機械学習的な分析アプローチの選択を目的に応じて行えることがゴールです。

学習内容

Pythonによる機械学習

授業頻度

週1回・3時間 予習・復習ほか宿題あり

インテグレーションステップ(5週間)

ここまでに身につけたコーディングスキルとデータ分析の知識を使い、ビジネス課題をケースとした最終プロジェクトに取り組んでいただきます。 ビジネス課題を解決することを通じて、データを使った課題解決能力を養います。

学習内容

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

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。

FEATURE.

データサイエンティスト育成講座の特徴

ビジネスパーソン向けのコンテンツ

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。

自分の手を
動かす学習

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。

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。

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。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。

経験豊富な講師陣

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。

VOICE.

受講生の声

データサイエンティスト育成講座を受講した方に感想をいただきました。

データサイエンティスト育成コース卒業
東村 健太郎 様

実務を想定したカリキュラムなので、私も仕事で活用するイメージを持ちながら学ぶことができました。 データサイエンティストとして実務経験のある方が講師なので、私の質問に対してもとても高いレベルの答えを返して貰えたことには感謝しています。

データサイエンティスト育成コース卒業
姫野 登志行 様

最初は不安もありましたが、希望する仕事に転職も出来ましたし、飛び込んでみて良かったなと感じています。 ただ、授業についていくのは大変でした。 プログラミングよりもビジネスに重点を置いているというのは実際にそのとおりでした。その分、プログラミング部分は自学自習しないとついていけません。モチベーションの維持が重要で、受講側にしっかりとやり遂げるぞという覚悟が必要であると感じました。

データサイエンティスト育成コース卒業
保坂 英之 様

前にやった事を忘れてしまっている場合にはちゃんと振り返りをしてくれたり、自分で調べれば分かるような事でも気軽に質問でき、しっかり教えてくれる雰囲気がありました。社会人向けのスクールなのでみなさん色々な背景を抱えているわけですが、そういったところにきちんと配慮してくれているなという印象です。
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INSTRUCTOR.

現役データサイエンティストが講師

ハードな認定試験を設け、講師の高品質を維持しています。
#01

大久保 晋之介

大学時代には情報学を専攻。ベンチャー志向が強く、学生時代の友人が立ち上げたITベンチャーにエンジニアとしてジョイン。その後WEBサービス系企業に勤めるも、エンジニアからデータサイエンティストへの転身をはかり、2019年データミックスに入社。
#02

清水 嵩文

前職ではベンチャー企業でインターネット広告の営業担当。 2018年からデータミックスに参画。データ分析コンサルティングでは、大手人材紹介会社、チャットツール運営会社、不動産コンサル会社 などを担当。
#03

福澤 彰吾

大学時代は数学を専攻していました。2019年よりデータミックスに参画。 コンサルティング案件では大手通信キャリア、Webマーケティング会社などを担当。 著書『直感でわかる! Excelで機械学習』
#04

三好 大悟

慶應義塾大学理工学部卒業後、いくつかのインターンを経て、株式会社データミックスへインターン入社し、2017年9月に新卒正社員として正式入社。その後、データサイエンティストとして企業向けコンサルに携わり、機械学習・統計学を用いたアルゴリズム開発やデータ分析、海外AIベンチャーのデューデリジェンス支援等数多くのプロジェクトを担当。
#05
立川 裕之

立川 裕之

大手通信キャリアの戦略子会社で営業戦略部門スタッフとして従事。その後、2018年よりデータミックスに参画。コンサルティング案件では大手通信キャリア、e-learningスタートアップ、大手広告代理店などを担当
#06

久松 佑輝

大阪大学・大学院で数理統計学を専攻。前職はアドネットワークの配信アルゴリズムの研究開発を担当し、機械学習・数理最適化を用いて大きな成果をあげた。現在は、ブロックチェーン開発を手掛けるスタートアップのプロダクトマネージャーでありながら、副業でデータ分析案件に複数携わる。データミックスには2018年3月から外部講師として参画。
#07

坂井 拓郎

東京理科大学大学院経営工学専攻修了後、三菱UFJ信託銀行、CCCマーケティング、リクルートライフスタイル(フリーランス)を経て、現在はLINEでHRサービスのデータ分析担当。大学院での「理論」とファイナンス・マーケティング・サービスグロースの「データ分析実務経験」を活かして、2020年1月よりデータミックスで外部講師。
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FLOW AND COST.

お申し込みから受講までの流れと費用

説明動画や資料、 説明会での情報をもとに受講をご検討ください。

お申込みまでの流れ


STEP 1
入試
申し込み

ドットライン


STEP 2
選抜試験の
実施

ドットライン


STEP 3
合格発表

ドットライン


STEP 4
講座本申し込み、
受講料の
お支払い

ドットライン


STEP 5
受講開始

■入試について
データサイエンティスト育成コース受講にあたっては、一定レベル以上の「データに関する興味」「プログラミング力(Python又はR)」と「統計 又は 機械学習の知識」が必要とされ、それぞれのレベル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
・SQL
・Python 又は R(いずれか1プログラミング言語を選択)
・統計 又は 機械学習(いずれか1科目を選択)

【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。

【入試対策】
まずは各科目の入試類題をご確認ください。
SQL

統計
機械学習

Python
R

入学試験受験にあたりご不安な方は、入試対策講座の受講をお勧めします。
・入試対策講座科目(お申込みページに遷移します)
SQL
統計
機械学習
Python
R

※5科目のうちご希望の科目をお申込みいただきます。
※データに関する記述式問題ついては入試対策講座はありません。

・内容
入試対策のためのレクチャー
入試類題の解説

・受講方法
e-learning

・受講料金
各2,200円(税込)

リッチテキストを入力してください

■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。
満足
保証

(返金制度)
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

SCHEDULE.

スケジュール

7月期は木曜日19時・土曜日10時・土曜日14時コースをご用意しています。
  木曜日 19時
クラス
土曜日 10時
クラス
土曜日 14時
クラス
ブートキャンプ 7月8日〜 7月10日〜 7月10日〜
ベーシック 9月2日〜 9月4日〜 9月4日〜
アドバンス 10月28日〜 10月30日〜 10月30日〜
インテグレーション 12月16日〜 12月18日〜 12月18日〜

 日程詳細は、こちらを参照ください。

※オンライン受講対応。全国からご参加頂けます。

FAQ.

よくあるご質問

スクールについて

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」と「SQL」、「Python 又は R(いずれか1プログラミング言語を選択)」、「統計 又は 機械学習(いずれか1科目を選択)」の4科目が出題されます。

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コース本講座」は3ヶ月に1回(1月,4月,7月,10月)、「データサイエンス入門コース」は偶数月(2月,4月,6月,8月,10月,12月)に開講しております。
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。

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。

学習時間はどのくらい確保したらよいですか?

 

講義への出席以外にも予習・復習、課題プロジェクトのための時間として、1週間に10時間程度(1日1~2時間程度)の自習時間の確保をお願いしています。プログラミング初心者の場合は、開講直後は10時間以上の予習・復習時間が必要になった例もあります。

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。

コースの途中から受講できなくなった場合はどうしたらよいですか?

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お申込みの場合は、入学から卒業までが1年以内となる範囲で受講の延期が可能です。それ以降の振替受講は受け付けておりません。延期はステップ単位であり、ステップの途中の受講延期はできません。また、お客様都合によるキャンセルの場合、受講料のご返金も致しかねますのでご了承ください。

「データサイエンティスト育成コース本講座」の入学試験に合格できない場合、入学できないのですか?

「データサイエンティスト育成コース本講座」では入学試験を設けており、 その試験で合格できない場合は、入学をお断りしております。 入試科目の分野に不安を感じられている方向けに、 「入試対策講座(e-learning)」や「データサイエンス入門コース」をご用意しています。併せてご検討ください。

受講環境について

受講にあたってノートPCの推奨スペックはありますか?

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。

お支払いについて

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。

分割払いはできますか?

受講料は分割でのお支払いが可能です。ただし、受講料が一度のお申込みで10万円(税込)以上の場合のみとなります。分割払いの場合は、株式会社オリエントコーポレーションを通してお支払いいただきます(別途金利6.9%が掛かります)。

請求書や領収書の発行はできますか?

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。

「データサイエンティスト育成コース本講座」の入学試験で合格できない場合、
入学できないのですか?

「データサイエンティスト育成コース本講座」では入学試験を設けており、その試験で合格できない場合は、入学をお断りしております。プログラミングや統計の知識に不安を感じられる方向けに、入学試験不要の「入試対策講座(e-learning)」や「データサイエンス入門コース」をご用意しています。併せてご検討ください。

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。

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