データサイエンス講座

Pythonを用いながら、統計学や機械学習、さらには深層学習までを体系的に学び、初心者からデータサイエンス職へのエントリーレベルを目指します。

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ディープラーニングなどのAI技術の急速な発達に加え、より多くのものがインターネットに接続されて企業が莫大な個人の行動データなどを取得できるようになった昨今、いかに効率的に効果的なデータを収集し、収集したデータをどのようにビジネスの課題解決に役立てていくかが求められています。 本講座では、文系学部やプログラミング未経験者の方でもデータサイエンティストとしての一歩を踏み出せるよう、現場で働くプロからからデータサイエンティストに必要な知識をゼロから体系的に学びます。

データサイエンティスト 企業の6割「採用目標届かず」

過去1年間でデータサイエンティストを採用しようとした企業に目標としていた人数を確保できたかどうかを聞くと「確保できなかった」「どちらかといえば確保できなかった」との回答が合計で58%にのぼった。「確保できた」との回答は17%にとどまった。

日本経済新聞より

データサイエンティストに必要なスキル

実際にデータサイエンティストとして活躍するには、RやPythonといったプログラミング言語や、数学・統計学の知識を深める必要がある。これまでのデータ分析の仕事は、分析・レポーティング業務などで終わっていたが、今はビジネス課題を解決するための予測モデルを作る所まで求められるようになっている。

ITmedia NEWSより
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  • データサイエンティスト(フリーランス)

    小宮 裕樹(PN)

    大学や企業で様々なデータサイエンス業務に携わってきました。データサイエンスの実務・数理・教育、全てが興味の範囲です。講座を通して、レガシーな統計解析も、機械学習によるモデリングも、強力だけど時にブラックボックスな深層学習も、それぞれ楽しさがあると伝えられたら幸いです!

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プロのスキルを2ヶ月に凝縮(オンライン完結)

第2期 2020年9月中旬より開講予定

  • 全10回

    1. イントロダクション

    データサイエンス(データサイエンティスト)についての最近の動向や仕事の種類・必要スキルなどを簡単に紹介します。

  • 2. Python入門

    データ分析におけるPythonの使い方をPython初心向けに解説します。また、Pythonの練習と併せてデータ集計や可視化の基礎を学びます。

  • 3〜4. 統計学入門

    平均・分散・標準偏差などを用いてデータの特徴を要約する技術や、2変量データの関係性を要約する「相関」など、データサイエンスを行う上で必須の統計知識を学びます。

  • 5. データ分析レポーティング

    データ分析レポートの書き方について学びます。また、各受講生にそれぞれ興味のあるテーマを選んでいただき、それについてのデータ分析レポート作成を行っていただきます。

  • 6〜8. 機械学習入門

    予測モデルの作成や、データからのパターン発見に用いられる機械学習アルゴリズにいて基礎事項を学びます。カタログ的に手法を学ぶだけではなく、モデルの作成のひと通りの流れを学びます。

  • 9. 深層学習入門

    現代のAI技術の土台をなす、深層学習についての基礎事項を学びます。画像や音声などの非構造化データの扱いについても学びます。

  • 10. データ分析レポート発表 + まとめ

    数名の方に、第5回の講義(+ 自習時間)で作成したデータ分析レポートの発表していただきます。その後、これまでの講義のまとめと総復習を行います。この講座の後の学び方についてもガイダンスを行います。

こんな方におすすめ

  • データサイエンティストとしてインターン/就職したい方
  • Pythonを使ったデータ処理や機械学習に興味のある方
  • AI時代に備えてデータサイエンスの知識を身につけ、ビジネスに活用できるようになりたい方
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12回の分割払いで

¥16,500(税別)/1ヶ月

一括払いで

¥198,000(税別)

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