エンジニアからのキャリアアップに特化したコミュニティ型データサイエンス講座「データラーニングスクール」をリリース

エンジニアからのキャリアアップを支援

株式会社データラーニング（本社：愛知県名古屋市中区、代表取締役 山口亮）が提供するオンラインデータサイエンススクール「データラーニングスクール」【URL】（https://school.data-learning.com）は、2020年5月1日開始の受講生を募集を開始しましたことを発表いたします。

データラーニングスクールは、エンジニアからのキャリアアップに特化したデータサイエンススクールです。各回1時間程度の動画と演習問題を中心に、オンライン完結で講座を実施します。

データサイエンティストのためのコミュニティである「データラーニングギルド」へ参加することで、現場で働くデータサイエンティストと交流しながら学習を進められることが特徴となっております。

講座では、データサイエンスに必要な機械学習の知識はもちろんのこと、ビジネススキルからデータエンジニアリングスキルに渡るまで幅広い領域をサポートしており、実務に近い実践的な能力を学習できます。

今後のキャリアアップに悩んでいるエンジニアに向けて、当講座を開講いたしました。

【学習カリキュラム】
データラーニングスクールは、週に3回の講座に加えて演習問題を実施するというカリキュラムになっております。（週20時間前後の学習時間程度の学習を想定しております。）動画での講座となっておりますので、1週間のうち、自分の都合に合わせて受講スケジュールを決めることができます。

各週でのコース内容は以下のようになっており、AI・機械学習の理論だけでなく、データサイエンスを用いたビジネス価値提供までカバーした内容となっております。（各週のより詳細なカリキュラムはデータラーニングスクール公式ページよりご確認頂けます。）
 

• 第1週　導入
• 第2週　データ分析を支える思考プロセス
• 第3週　データ分析基礎
• 第4週　ドキュメンテーション・レポーティング
• 第5週　データベース・集合・BigQueryを用いたSQL入門
• 第6週　SQLを用いたアクセス解析実践演習
• 第7週　pythonで学ぶ統計学
• 第8週　機械学習前編（教師あり学習）
• 第9週　機械学習中編（教師なし学習、ディープラーニング、強化学習）
• 第10週　機械学習後編（特徴量エンジニアリング、評価手法、実務への適用）
• 第11週　データ分析で価値を出すための方法
• 第12週　総括

【受講生の声】
過去のモニター受講生からは以下のような感想を頂いており、データ分析以外の領域に関してもご好評を頂いております。
 

• データ分析な必要な知識を網羅的に学ぶことができて、キャリアパスが明確になった
• 資料の作り方や、分析のアプローチなど、様々な内容が実務で活用できた
• 3年間独学で学習しても身につかなかったロジカルシンキングや説明力が身に付いた
• 実際に学習したスキルを使用する案件をフリーランスとして受注できた
• クライアントへの説明能力が上がったことにより、単独での顧客対応を任せて貰えた

【なぜデータラーニングスクールで学ぶのか？】
他社様と比べて、大きく3つの要素が挙げられます。

■AI・機械学習領域に留まらない幅広い学習範囲
実際の実務シーンでは、データ分析のプロジェクトを開始する際に、機械学習のモデリングができるだけでは価値を提供することができないシーンが多く存在します。当データサイエンス講座では、そういったシーンにおいて、どのように課題を立て、どのように関係者を巻き込んで行くのかも含めて学習する内容となっていますので、より実践で必要とされるスキルを学習することができます。

■講座終了後のコミュニティでの学習
当講座では、データサイエンス講座の講座期間と同程度、「学習後の実践経験」を重要視しております。データサイエンスのスキルを身に付けるにおいて、実践により近い環境で、具体的な課題に取り組む必要がございます。当講座では「データラーニングギルド」に参加することによって、現場で働くデータサイエンティストの方と交流をしながら、実務的な経験を積むことができます。データラーニングギルドでの実績の一部を以下に掲載いたします。
 

• フリーランスとしての初案件獲得
• データサイエンティストとしての転職
• コンペサイトへのチームでの参加と入賞
• データラーニングギルドでの活動をきっかけに社内の分析案件に参加
• 他多数の実績

■第一線で働くデータサイエンティストが指導
大手旅行代理店や大手メーカーから、スタートアップ企業に至るまで、幅広い業種業態で10年近くデータ分析の経験がある、データラーニングCAOの村上が直接メンターとしてお教えしますので、実務での経験に沿った、実践的なアドバイスを提供することが可能です。

【詳細】
申込期限：4/30（木）
公式ページ&申し込みURL：https://school.data-learning.com/

【その他サービス】
データラーニングギルド：https://data-learning.com/guild
株式会社データラーニング： https://data-learning.com/