業界を選ばず大企業からもフリーランスとしても大人気のデータサイエンティストになりたい人はエンジニアスクール「データミックス」が絶対オススメ!

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データサイエンティストというジャンルが最近有名になってきました。

Data Mix(データミックス)はデータサイエンティストの専門学校です。

「データサイエンティスト」とは、統計学、機械学習、人工知能、データベース、プログラミングという技術を使って、会社が集めたいろんなデータを活用して戦略の実現に結び付けられるITの仕事です。

という人のために例を出すと、

たとえば、市場の商品アンケートを取り溜めておきます。
そのアンケートと実際の商品の売れ行きのデータを使い、どの地域でどんな売り方をするとより商品が売れるかを導き出します。

ほかには、社内でメンタルヘルスのアンケートを1年取り溜め、1年後にその中の退職者を洗い出します。
そしてアンケート内容についてどんな傾向のある人が退職するか、逆に退職しない人はどういう傾向があるかなど導き出します。

つまり、
企業の手に入れた膨大なデータを効果的に使うことのできる仕事
が「データサイエンティスト」です。

最近はSNSの普及も手伝って、情報化の時代です。
この情報がめちゃくちゃあふれています。
一方で活用がうまくできない企業がとても多いわけです。

そのため、ITの業界にかかわらず、様々な業界でニーズのある仕事でもあり、通常のプログラミングエンジニアよりも場合によっては高額で仕事することが可能な仕事になります。

まだ、データサイエンティスト自体も少ないので、ぶっちゃけ、
めちゃくちゃ美味しい仕事
となります。
もちろん、企業もどんなことをしてくれるかわかっていない人も多いので、自分からそのデータを使って何ができるか企業に提案できる能力も大切です。

ただし、このデータサイエンティストで稼ぎ続けるには、
これから来るAIや自動化の時代をどう乗り越えるか
AIや自動化の技術をどううまく利用するか
が、超重要
になります。

そのうえで、こうしたスクールに入って最新の情報、技術を身に着けることが必須になります。

これは、データサイエンティストに限らないですけどね!

 

■データミックスのカリキュラムのウリ

1. データサイエンティストとしての経験豊富な講師が実務視点でレクチャー
2. 少人数制で受講生一人一人の強みや弱みを把握したうえでの指導
3. 多くのケーススタディなどを取り扱い実践的なスタイルで実務に活きる講義内容
4. 様々な業界・職種の受講生と授業だけでなく、勉強会やイベントで交流ができる
5. 卒業後も継続したフォローアップ体制。OG・OBネットワーク。
6. 転職希望者への転職支援。

内容としては、ほかのプログラミングスクールと同じですね。

「転職希望者への支援」はデータサイエンティストならではの市場をもっていそうなので、期待できます。
あと、そもそも人口がそこまで多くないので、OGOBネットワークを作るにはかなり有効です。

 

■「データサイエンティストが稼げなくなる」という噂に振り回されるな

こんなもの、どうしようもない想像力のない人間が言うことです。本当に低レベルな意見。
なぜなら、
どの業界、どの職種も今後、ITの発達で仕事がなくなる可能性があるためです。

実際、プログラミングでもかなり子どもでもできるような開発プラットフォームがあるし、自動化もできています。
それでもなくならないのは、そうしたプログラミングの専門知識を活かしたうえで、企業ニーズに対応する「人間」がまだ必要だから。

いわゆるソリューションビジネスですね。

そして細かなニーズに対応するには、まだ既存の自動化ツールでは足りないなどあります。

もちろんこの状況も時代とともに変わります。

それはどんな職種も同じなのです。
ただ「データはなくなりません」「データが重要であることも変わりません」

その本質がある以上、
どのような仕事の仕方になっていくかは時代とともに変わります
が、これからもニーズはあると言えます。

 

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■学習する方法

スクーリング(通学)での学習です。

 

■コースと学習できる内容

01.ブートキャンプステップ(6週間)

機械学習の基礎知識を学習します。

Pythonのプログラミングに慣れることがゴールです。

学習内容
Pythonによる機械学習
ビジネスで使える機械学習

受講対象
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
データサイエンティスト

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)

統計学に関する知識の獲得とRのプログラミングに慣れ、
非構造化データである画像とテキストデータの分析手法(DeepLearning / 自然言語処理)に関する知識を獲得することがゴールです。

学習内容
Rによる統計
DeepLearning・自然言語処理

受講対象
ビジネストランスレーター
データサイエンティスト

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)

これまでのステップで学習した知識をどのように適用して行くかを、
ビジネスケースの基づいたプロジェクト型演習を通じて体得します。

学習内容
ビジネストランスレーター向け
データサイエンティスト向け

受講対象
ビジネストランスレーター
データサイエンティスト

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)

ここまでで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。 企業の生の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
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)

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

受講対象
データサイエンティスト

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意外にも、予習・復習・プロジェクトのための時間として
1週間で10時間以上が必要になる可能性があります。

 

■金額

 

■専門実践教育訓練給付金対象だから入学金・受講料の50-70%返ってくる!

それだけ、国として力を入れているということもわかります。

データサイエンティストを増やしたいんですね。

 

■特徴のまとめ

データサイエンティストを目指すなら、
その専門スクールに入るのがカリキュラムや業界ニーズをとらえるうえで絶対に有効です!

データサイエンティストは、そのデータ活用の知識や方法を活かして仕事します。
新しいAIや自動化の技術が出たら、その情報を吸収してさらに、データを効率的効果的に活用できるデータサイエンティストへレベルアップする必要があります。

なったから終了、という仕事ではありません。

データサイエンティストとしてのデータとのかかわり方、企業ニーズへの対応方法を工夫しましょう。

そのためにも、専門スクールで情報交換ができる講師や仲間と人脈を築いてください。

 

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硬くない学びやすい本増えましたね。

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