＜外部リンク：もっと詳しい情報の確認はコチラ「データミックス」＞
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。
は？
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
オンラインで全国から学べる
給付金対象講座あり
■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）
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02.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03.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04.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
[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
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）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。
■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。