[業界の研修・採用担当がチェック!] 「データミックス」データサイエンティスト育成スクール

■「データミックス」をチェック

データサイエンティスト育成スクール、「データミックス」をチェックしました。
プログラミングスクールと違う印象を受けるかもしれませんが、データ分析のために、プログラミングも必要となります。
分析の専門家を育てるスクールになります。
分析や解析はかなりニーズも高まっている一方で、まだスクールは少ない現状があります。
とても貴重なスクールです。
「データサイエンスのスキルを身につけキャリアチェンジしたいと思っている方」や、
「ビッグデータを活用したビジネスを展開したいと考えているビジネスパーソン」は要チェックです!

 

■データサイエンティストとは

 ・データサイエンティストとは
  高度なデータ分析技術を用いてビジネス課題を解決する専門職です。
  しかし、一言でデータサイエンティストと言っても業界・企業によって仕事内容は大きく変わります。

  ECサイトやウェブサービス業界
   →レコメンデーションアルゴリズムを開発や広告最適化
  金融業界
   →貸し出し審査に用いる与信モデルの構築や、ダイレクトマーケティングのROI最適化
  物流業界
   →商品配置や最適化や、リソース・スケジューリングの最適化

 ・さらに、求められるスキルもかなり広範囲です
  ◇マーケティング、営業、ファイナンスなどビジネスマンとしての基礎知識
  ◇専門的な言葉を使わずにわかりやすく説明できるプレゼンテーション能力
  ◇統計学、機械学習などアルゴリズムに関する知識
  ◇Python、R、SQL、Sparkなど実際に大規模データを分析するためのコーディングスキル

採用計画、予算計画はもちろん、顧客ニーズの洗い出しなど、日々の業務やビジネスの中で集めたあらゆるデータを、業務効率化・売上向上など(ビジネス課題の解決)、目的を達成するために特徴や弱点を洗い出すのが、分析や解析です。
どのような企業でも、データの大小はありますが、分析や解析を行いながら、改良と改善をおこなってきています。
そのプロフェッショナルを作る、ということです。

「データミックス」の詳しい情報は<コチラ>

 

■人材ニーズ

 2011年頃から「ビッグデータ」がバズワードになり落ち着いてきたものの、データ分析ができる人材は日本はもちろんアメリカでも不足しており大学でもプログラムを発足しはじめているものの供給が追いつかない状態です。

 経済産業省の発表では2020年までに4.8万人不足するとも言われています。この供給不足を解決するために本プログラムでは企業でエントリー職以上で就職できる水準のデータサイエンティストを育成します。

これから、IoTやAIがより日常に浸透します。
すると、人間の行動すべてが、数値で情報収集できるようになると考えられます。
取得しただけでは、数値は数値でしかありません。
それを有効活用するためには、データサイエンティストが必要になります。世の中のニーズが高まると、私も予想しています。

 

■普段の業務+データサイエンススキル

 データサイエンティストはビジネス課題を解決できてこそ、その存在価値があります。
 業界や機能に関係なくデータサイエンティストとして仕事をすることはもちろん、これまで経験した仕事との組み合わせにより、あなたらしいキャリアの可能性があります。

 マーケティングの経験 + データサイエンススキル = データ分析を強みとした「マーケティングコンサルタント」
 営業の経験 + データサイエンススキル = ビッグデータビジネスの「事業開発」
 経理、会計の経験 + データサイエンススキル = 監査法人や会計事務所での「分析コンサルタント」
 SE、エンジニアの経験 + データサイエンススキル = 「データエンジニア」
 コンサルティングの経験 + データサイエンススキル = 「データ分析コンサルタント」

これまでの業務経験に、データを解析する確かなスキルを身に付けることができる、ということですね。
先にも伝えた通り、分析や解析は「ビジネス課題の解決」を解決することにあるため、すでに就職している人に大きな意味があることを伝えています。

ただ、働いていない方にとっても、このスキルは企業が喉から手が出るほど欲しいものですので、自己価値の向上に有効なものです。

 

■学べるスキル

Python、R、SQL、Spark

 分析や解析に役立つ、データベースに関連した言語です。

 

■期間

 6カ月

 

■未経験でもデータサイエンティストのエントリー職として仕事に就けるレベルにまで引き上げる

・カリキュラムは実務で求められる分野データサイエンティストにはビジネス知識、統計学、機械学習、人工知能、データベース、プログラミングと広範囲な分野のスキルが求められます。それぞれの分野をバランスよく、しかも実務で使える必要十分なスキルを身につけられるようにカリキュラムを設計してあるので体系的かつ効率的に学習できます。
・1クラス最大15人までの少人数制講師が受講生全員のスキルアップ達成のために伴走するためには受講生1人1人の理解度や強み・弱みを把握している必要があります。そのため1クラス最大でも15人と少人数制クラスとしています。少人数制なので講師への質問がしやすく疑問点をその場で解消できます。
・データサイエンティストとして経験豊富な講師が実務視点でレクチャー学習する中で「これは実務ではどうしているんですか?」という疑問を数多く持つはずです。そんな疑問は講師に全力でぶつけてください。講師と質問についてディスカッションし疑問が解決するたびにあなた自身の実務での対応力が上がっていくはずです
・隔週で出題されるミニプロジェクトで身につける、データ分析のためのコーディングスキル「理解した」と「実際にできる」は大きく違います。データ分析では試行錯誤をいかに手早く行えるかは成果に直結してきます。そのため隔週でミニプロジェクトを出題し、実際にコードを書いて課題の解決をしていきます。また、最終プロジェクトとして企業の持つ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。
・最終プロジェクトでデータ分析を使った問題解決のリアルを体験データサイエンスの力でビジネス課題を解決することにデータサイエンティストとしての喜びや存在価値があると考えます。最終プロジェクトでは、それまで学習したスキルを使ってビジネス課題を解決することを通じて総合力を身につけます。

「データミックス」の詳しい情報は<コチラ>

 

■カリキュラム

ブートキャンプブートキャンプでは、データ分析職に求められるスキルを身につけるためのベースとなる線形代数や統計学、プログラミングなどの基礎知識及び、ビジネスを進めていく上で最低限必要なロジカルシンキングについて学びます。週1回のクラスにおけるレクチャーと毎回課される宿題を通して学んでいただきます。全5回、5週間のステップになります。Pythonによる線形代数
Pythonを使った機械学習ベーシック
Rによる統計学基礎
SQL・データ可視化
ロジカルシンキング
ベーシックベーシックでは、「Rによる回帰分析と時系列分析」と「Pythonを使った機械学習」の2つのテーマを、3週間1テーマ、全6週間かけて学びます。1週目はクラスでのレクチャー、2週目は個人でミニプロジェクトに取り組んでいただき、3週目でその成果をクラスで発表していただきます。Rによる回帰分析と時系列分析
機械学習プロジェクト
アドバンスアドバンスは、「Web」、「物流」、「マーケティング」、「金融」など業界別にクラスが分かれており、自分のニーズにあったクラスを選択することができます。各業界で3つのテーマについて3週間1テーマ、全9週間をかけて学びます。1週目はクラスでのレクチャー、2週目は個人で課題に取り組んでいただき、3週目でその成果のクラスにおける発表と追加レクチャーが実施されます。Web・アプリ(選択科目)
LogiTech(選択科目)
デジタルマーケティング(選択科目)
FinTech(選択科目)
インテグレーション最終プロジェクトとしてIntegrationはあります。ここまでで身に着けてきたコーディングのスキルとデータ分析の知識を使い、企業が実際に抱える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。Web・アプリプロジェクト
LogiTechプロジェクト
デジタルマーケティングプロジェクト
FinTechプロジェクト

 

「データミックス」の詳しい情報は<コチラ>

 

■料金

 データサイエンティスト全コースを一括で申し込んでいただいた方は「入学金」が無料。
 また、受講料の分割での支払いも可能(最大6ヶ月間)。

<全コース一括>

 入学金25,000円(税抜)
 受講料675,000円(税抜)

<単科コース>
 「ブートキャンプ(5講座セット)」と「ベーシック (2講座セット)」の2つのステップはステップ単位の受講(単科受講)が可能です。また、単科受講において「ブートキャンプ(5講座セット)」 及び「ベーシック」を修了した方は継続して「アドバンス」と「インテグレーション」のステップに進むことも可能です。

 入学金25,000円(税抜)
 ブートキャンプ受講料150,000円(税抜)
 ベーシック受講料150,000円(税抜)

 

■備考

 ・業務の都合でやむを得ず欠席せざるを得ない場合は、ブートキャンプ及びベーシックについては振り替えが可能です。
 ・ノートPCは各自で用意してください。ノートPCのスペックはCPU2コア2GHz以上、メモリ8G以上のものを推奨します。
 ・受講者は講義への出席以外にも予習・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(1日1~2時間程度)が必要になる可能性があります。
 ・体力的、時間的に厳しい状況になった場合は速やかに講師や事務局に相談してください。アドバイス・サポートを行います。

ノートPCはややスペックが高めなので、一番大きなハードルはここかもしれません。

 

■返金制度

 データサイエンティスト全コースを一括で申し込んでいただいた方のみ、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全額返金します。
 *受講開始後2週間以内にお申し出いただいた場合は全額返金、ブートキャンプ終了時点でお申し出いただいた場合はブートキャンプ以降のステップ分を返金いたします。

 

■まとめ

データサイエンティストのスクールは現在非常に少ないです。
特徴はまとめると以下の様になります。

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。

就職を有利に進めたい学生も、分析に興味を持っている方も、働いていてビジネス課題を解決するスキルを身につけたい方も、役立ててほしいスクールです。

「データミックス」の詳しい情報は<コチラ>

 

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