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データサイエンティストとして転職するためにプログラミングスクールを探している人向けの記事です。
データサイエンティストになりたい人が通うスクールの1つとして有名なのがデータミックスです。データミックスでは、データサイエンティストや機械学習エンジニアとして転職したい人向けに特化型プログラミング教育を行なっています。
転職に強い!データミックス(DATAMIX)とは?
データミックスとは東京都千代田区にあるデータサイエンティスト、AI特化型のプログラミングスクールです。
受講期間が6ヶ月間となっており、他のスクールとの比較としては、受講期間がかなり長く、データサイエンティストとして本気で転職したい人向けのスクールとなっています。
6ヶ月という長期間のため、他のスクールよりもより実践的なケーススタディを学べることができ、卒業後に即戦力として働くことができるスクールです。
説明会もやっておりますので参加してみるとレベル感や卒業後のイメージがもっと着くのではないでしょうか。
>>データミックス(DATAMIX)の説明会を予約はこちら
会社名 | 会社名 株式会社データミックス |
---|---|
所在地・電話番号 | 所在地:東京都千代田区神田神保町2-44 第2石坂ビル2階 |
設立 | 2017年2月1日 |
資本金 | 9,360万円(資本準備金を含む) |
オフライン or オンライン |
オフライン |
無料体験 カウンセリング |
公式ホームページより説明会参加可能 |
料金 | ・データサイエンティスト準備ステップコース→ 入学金:25,000円 プログラミング基礎:60,000円 データサイエンティストのためのSQL入門:40,000円・データ分析入門:80,000円データサイエンティスト育成コース→ 入会金:25,000円 受講料:675,000円 |
教室開講時間 | 10:00~19:00 |
受講期間 | 6ヶ月間 |
就職・転職支援 | 転職支援サービスあり |
オススメポイント | 経験豊富な講師による指導、少数制のクラス授業 |
学べること | ビッグデータ、人工知能、機械学習、Python、API、SQL、など |
データミックス(DATAMIX)のカリキュラム
データミックス(DATAMIX)はデータサイエンティスト準備ステップとデータサイエンティスト育成コースの2つのコースがあり、それぞれカリキュラムの内容が異なります。自身の実力に合致したコースを選ぶと良いでしょう。
データサイエンティスト準備ステップ
データサイエンティスト準備ステップは、
- データサイエンティストを目指そうと思っているが現在データ分析の経験や知識ががないと感じている方
- データ分析に関する新しい業務を任されたけど不安な方
- 新しく事業を始めたい方
におすすめのコースです!
カリキュラムは大きく分けて
- プログラミング基礎(3週間)
- SQL(2週間)
- ビジネスデータ分析入門(4週間)
の3つに分かれており、未経験分野や不安がある分野を選択して受講しましょう。それぞれのコースについて説明していきます。
プログラミング基礎
プログラミング基礎では3週間かけて、
- プログラミング思考入門
- Python入門・API入門
- シミュレーション入門
の三つを学びます。
全くの初心者の方はこちらの講座を受講してみるといいかもしれません。特にプログラミング思考入門はプログラミングを学んでいく上で大切な要素がつまっており、しっかりと理解しておかなければいけません。
またAPIという言葉は聞きなれないかと思います。これはApplication Programming Interfaceの略で、外部の他のデータを簡単に呼び出すことができる便利なツールです。最初は少し理解するのが難しいですが、システム開発ではAPIの知識がないと全く進みません。今後必ず必要となってくるスキルなのでしっかりと押さえておくことをおすすめします。
SQL
SQLのコースでは二週間かけてSQL入門、SQL中級/上級を学びます。
SQLとはデータベース言語の一つであり、データベースに蓄積されたデータの定義や操作をするために使われるプログラミング言語です。
データサイエンティストの仕事では、データ分析を行う際に大量のデータベースを使用します。そのためデータベースの扱いに慣れる必要があります。データベースはデータサイエンティストに限らず、Webエンジニアも必ず必要になってくる言語ですので、準備ステップのうちから基礎を固めておけば将来Webエンジニアとしてキャリアチェンジも可能になるでしょう。
ビジネスデータ分析入門
ビジネスデータ分析入門では4週間かけてビジネスデータ分析における思考法、統計学入門、仮説検定演習と重回帰分析の理論、ビジネスデータ分析ケーススタディについて学びます。
主に統計学やビジネスデータ分析の基礎から学ぶことができ、データサイエンティストに必要な基礎知識を習得することができます。
プログラミング基礎とSQLの合計5週間の授業を学習を通してプログラミングの基礎から学ぶことができるため、プログラミングの経験がない方でも安心してチャレンジできる点が魅力です。データサイエンティスト準備ステップを受講して更なる興味が湧いた方は是非データサイエンティスト育成コースも受講してみましょう!
一方で、これらの知識や経験が既にある方は少し物足りなく感じるかもしれませんね。そんな方は初めからデータサイエンティスト育成プログラムを受講してみるのがオススメです。
データサイエンティスト育成コース
データサイエンティスト育成コースはデータサイエンティスト準備ステップに比べて実践的な内容が中心です。そのため、受講するには選抜試験を通過する必要があり、事前にある程度の基礎知識が求められる点には注意しましょう。
選抜試験を通過する自信が無い方はデータサイエンティスト準備ステップから少しずつステップアップしていくことがオススメです。自分がどのレベルかわからない場合は説明会でチェックしてもらいましょう。
>>データミックスの説明会自分のレベルをチェックする
こちらのカリキュラムは
- ブートキャンプ
- ベーシック
- アドバンス
- インテグレーション
の4つの段階に分かれています。それぞれ個別に紹介していきます。
ブートキャンプ
ブートキャンプでは6週間かけてPythonによる機械学習入門、Rによる統計学入門を受講します。
R言語とは統計解析に使われるプログラミング言語です。余談ですが、実はスクール形式でR言語を学べる場所は少なく、この点もデータミックスの魅力となっています。
Pythonと合わせてデータ解析職に必要となるプログラミングに関する知識を、それぞれ3週間ずつ学びます。
ベーシック
ベーシックでは6週間かけてPythonによる機械学習ベーシック、Project Based Learning 1、Rによる統計モデリング、Project Based Learning 2を受講します。
ブートキャンプで習った機械学習の知識などをどう活かすのかといった点を学んでいきます。それぞれ3週間ずつ行われ、1週目で講義を行い、2週目からは課題解決学習として、ミニプロジェクトと呼ばれる課題に挑戦し、3週目でミニプロジェクトの発表を行います。また、ベーシックステップで扱うデータは全てデータベースにあるためSQLの知識がないと先に進めないようになっている点には注意しましょう。
アドバンス
アドバンスでは6週間かけてDeep Learning、自然言語処理について学びます。具体的には、主に画像やテキストデータのデータ分析について学びます。ディープラーニングとは人間が行うような作業をコンピューターに学習させる手法です。
また、自然言語処理は人間の使う言語(自然言語)をコンピューターに学習させる手法で、どちらもAIと密接に関わる技術です。
こちらもそれぞれ3週間ずつ行います。最初の2週間で講義を受けた後、プロジェクトワークという課題に挑戦します。
インテグレーション
インテグレーションでは5週間かけて卒業試験の課題に取り組みます。
インテグレーションの具体的な内容としては、分析計画から実際に分析を行い、結果の報告をするまでの一連の流れを体験することができます。5週目で卒業試験が行われますが、それまでの間は毎週個別メンタリングという形で講師の方からアドバイスをもらったり、相談することが可能なので心配せずに取り組むことが可能です。
この最後のインテグレーションがかなり力をつけることるフェーズです。しっかりと課題に取り組むことができればデータサイエンティストとして即戦力として働ける人材にもなることができます。
データミックス(DATAMIX)の評判、口コミ
データミックス(DATAMIX)は全般的にかなり評判がいいようです。データミックス(DATAMIX)はおそらく、受講期間がとても長く、ガチでデータサイエンティストとして転職したい人しか来ていないスクールです。
そんな本気の人たちからの評判や口コミはかなり信頼できるのではないでしょうか。この評判は公式サイトにも書かれています。
Q. データサイエンティスト入門コース(現準備ステップ)受講を終えての感想は? 受講前後で変わったことはありますか?
A.入門コース(現準備ステップ)では、データ分析をどういう手順で行なっていくのかを体系的に学ぶことができましたし、手を動かす演習の時間も想像以上に設けられていましたので、とても有意義でした。 今まではデータを鵜呑みにしてしまっており、事実として数値が上がっているから施策によって効果が出ている、と思ってしまっていました。受講後は、データの変化が施策による効果なのか、偶然なのかを意識するようになり、変化の原因について、実際にデータを検証しにいく習慣がつきました。
【受講生の声】データサイエンティスト準備ステップ:市川大貴
Q. 今回学んだことを、仕事にどう生かしていきますか?
統計解析を使い、顧客のデータを分析するという点では、飛躍的にスキルが向上したと感じています。実は、現在のマーケティングは、メソッドが確立しているんですね。一般的にはペルソナ作って、カスタマージャーニー作ってというフローがパッケージ化されていて、ファクトさえあれば誰でもある程度のことはできるようになっている。ですから、差が付くのはファクトを分析する力です。今後のマーケティングは、個々人をターゲットにするパーソナライゼーションが進化していくので、データの解析力がますます重要になっていきます。
【受講生の声】データサイエンティスト育成コース:東野 智晴
Q. これから学びたいという人にアドバイスをお願いします
A, 高い自己投資として後悔しないかなと不安だったんですけど、受けて損はないと思います。全く知識がなかった自分でもある程度出来るようになったので、投資対効果は高い。業務でデータを触る環境にある人は受けてもいいのではと思います。 当たり前な話しですが、どんなことを分析したいのか、全てではないにしろ会社でどういうデータが引き出せるのかを理解していないとムダに終わる可能性はあるかもしれません。本に書いてるような「Select」、「From」の意味を覚えるだけだったらもったいなくて、業務にかえった時、習ったことを実際の現場で活かす環境がある人にはいいと思います。
データサイエンティスト準備ステップ(SQL入門):北原 健太
より実践的なことを学ぶことができ、実務にダイレクトに活かせるため即戦力として第一線で活躍できる人材に近くことができたことに高い評価を得ているようです。
データミックス(DATAMIX)に向いているのはこんな人
データミックス(DATAMIX)はこんな方にオススメです。
本気でデータサイエンティストとして転職したい人
データサイエンティストを目指す方には特にオススメです。データミックス(DATAMIX)は受講料が高い分授業の質が高く、評判も良いです。
またデータサイエンティストになるには独学だけではかなり大変なため、短期間で大きく成長できるスクールを利用することはオススメです。
さらに、経験豊富な講師が授業を受け持っているため、独学では分からない内容もしっかりレクチャーしてもらえる点はスクールの大きな強みなのでデータサイエンティストになりたいという意思の強い方は大きくステップアップできるでしょう。
ちなみに、データサイエンティストは日本に少なく、この分野に強いとキャリアアップの大きな支えになると思われるので、自身を大きく成長させたいという気持ちが強い方はデータサイエンティストにチャレンジしてみると良いかもしれません。
データサイエンス、AI関連の起業したり、ビジネスを成功させたい人
データミックス(DATAMIX)で学んだ内容はデータサイエンティストでしか活かせない知識ではありません。市場調査やビッグデータは多くの企業が扱うものであり、
例えば、市場分析の結果から新しい商品を生み出したり、会社経営にも役立てることができますね。
また、IT企業で営業をしている方は技術者の考え理解するためにプログラミングスクールに通う人も多く、
身に付けた上で今までの経験と組み合わせるとかなり応用が可能な知識であり、多様な働き方が増えてきた時代だからこそ有効に活用できる知識とも言えます。
それゆえに、新しいビジネスのチャンスにもなりうる強力な武器ですので、新しいことにチャレンジしたいという方にもオススメです。
3,将来に渡って活かせる力を身に付けたい方
データミックス(DATAMIX)ではAIに関する授業も多く取り入れられています。データミックス(DATAMIX)のカリキュラムにも存在する
機械学習やディープラーニングはこれからもどんどん成長する分野と言われ、将来はこの技術を取り入れたプログラムによって多くの仕事が自動化され、
人間が任される仕事はますます減っていくと思われます。しかし、このAIに関する知識を持っていればその他の経験や知識と掛け合わせることでより重宝される人材になることができるでしょう。
プログラミングや最先端の技術に少しでも興味があればまずは説明会から参加してみましょう。
データミックス(DATAMIX)で本気で転職したいならまずは無料説明会
データミックスで本気で転職したいならまずは説明会に参加してみましょう。説明会参加は以下のステップになります。
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以上です。