未経験・初心者から 企業に求められるデータサイエンティストへ!

データサイエンス講座

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Pythonを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。

データサイエンス職の需要が年々高騰

2017年4月時点の国内求人数は1960件だったのに対し、翌年同月で1.6倍の3136件に増えている。2020年4月時点では6141件と3年で求人数が3倍に。

求人検索エンジン「スタンバイ」調べ

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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企業は統計や機械学習の経験を評価する

講座では機械学習の基礎知識から実際のビジネスデータを用いた実践までをカバー

実務スキルを身につけ就職を一歩リード

講座終了後に長期インターンで実務経験を積んでから就職するのがオススメ

データサイエンス講座
就職まで時間のある方
就職まで時間のない方
長期インターン
実務経験がある学生は新卒採用時の本選考でとても高く評価されます。
就職活動

長期インターンで活躍する卒業生の声

本講座でデータサイエンスの知識とスキルを習得し、その後データサイエンスに携わる長期インターンで活躍している卒業生の声をご紹介します。

選考において技術試験があり
そこで学んだことを生かせました。

明治大学 商学部 23卒 R.Sさん
インターン先:データビズラボ株式会社

データサイエンスの流れが理解でき、
AI開発のインターンに合格できました。

同志社大学大学院 理工学研究科 23卒 K.Oさん
インターン先:株式会社メタ・イズム

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実際のビジネス課題に取り組む

Pythonや統計、機械学習の習得はもちろん、リアルなビジネスデータを用いてビジネス課題へ取り組む実践の場を提供。

講師との1対1の面談で徹底サポート

ビジネスの現場で活躍するデータサイエンティストが講師。1対1の面談を通してスキルが身につくよう徹底サポート。

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  • XTX株式会社 代表取締役社長

    石井 良平

    これまでデータサイエンス系企業、社会人向けのデータサイエンススクール講師、医科大助教、医学部非常勤講師などに従事してきました。データサイエンスの実務・教育・数理、全てが守備範囲です。本講座を通して、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。共著書『データ分析実務スキル検定の教科書』(インプレス)

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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7期 2022年8月25日(木)より開講予定

  • 全9回

    1. イントロダクション・Python入門

    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するとともに、データ分析におけるPythonの使い方を解説します。

  • 2. Pythonによる統計学

    統計学の内容をPythonで実現するとともに、実践的なデータで統計学的な解析を行います。

  • 3. 機械学習入門

    機械学習のイントロダクションとして、教師なし学習と教師あり学習の違いを理解すること、教師あり学習についていくつかのモデルの概観を理解することを目的にします。

  • 4〜6. 機械学習 教師あり学習

    教師あり学習のうち、数値予測モデル・分類モデルを扱った後、予測モデル作成コンペであるKaggleを通して、予測モデル作成の一連のフローに実践的に入門します。

  • 7. 機械学習 教師なし学習

    教師なし学習の代表的な手法としてクラスター分析と主成分分析(次元圧縮)を扱います。

  • 8. 機械学習の先端と深層学習

    現代AIを支える深層学習という分野の基礎的なモデルについて解析を行います。

  • 9. 発表会+まとめ

    事前に配布されたビジネスデータの解析結果について各自簡単に発表していただきます。その後、これまでの講座のまとめと総復習を行い、講座受講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

¥18,150(税込)/1ヶ月

一括払いで

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