お申し込み手順データサイエンスに関する無料カウンセリングを実施します!みなさん、こんにちは。Officer)、データラーニングギルド代表、データラーニングスクール代表をしております、村上です。データサイエンスに必要な知識を網羅的に習得するデータサイエンス特化のスクールである「データラーニングスクール」の募集を開始しました。それに伴い、キャリアカウンセリングを実施しています。以下のような、スクールに関する質問からキャリアに関する質問までお答えさせて頂きます。データラーニングスクールを検討しているので、詳しく話を聞きたいデータサイエンスを学ぶことでどんなメリットを得られるのか相談したい今後のキャリアの方向性に関して悩んでいる具体的にスクールやギルドでどんな活動をしているのかを知りたいコーチング&グループメンタリングプラン、コーチング&個別メンタリングプランが専門実践教育訓練に認定されているため、指定の条件に当てはまる方は50%〜70%、最大で56万円の給付を受けての受講が可能になりました。無料カウンセリングへ申込むデータラーニングスクールとは?データラーニングスクールは、オンラインで完全完結するタイプのデータサイエンススクールです。未経験からのデータサイエンティスト育成に特化したオンラインスクールデータラーニングスクールは、未経験からデータサイエンティストに必要な知識を網羅的に学べることを強みとしたオンライン完結の...データサイエンティストとして約10年の経験がある代表の村上が「実務で使えるデータサイエンススキル」を身に着けるためにカリキュラムを設計しています。従来のデータサイエンスのプロによるメンタリングに加え、転職のプロによるコーチングを受けられるのが特徴となっており、受講前の自己分析やキャリア像の整理、転職時の支援などを総合的に行うことで、都度目的を修正しながら理想の転職の実現をサポートします。網羅的で学習時間も長いですが、データサイエンスに限らない幅広い領域で応用できる知識が身に付くスクールとなっています。データの活用に必要な知識を網羅的にカバーデータサイエンティストという職業で必要なスキルと言われて一番最初に思い浮かぶのは、AI、機械学習のスキルかと思います。それを実装するためのpythonのスキルです。それらのスキルは重要ですが、実はデータサイエンスに必要なスキルってもっと網羅的なんですよね。具体的にどんなスキルが必要なのか、どんなコンテンツで学習できるのかに関しては以下のnote記事にまとめていますので、こちらをご参照頂ければと思います。note(ノート)データサイエンス入門のための学習書籍・コンテンツ(2020年4月版)|村上智之(みどり)みなさん、こんにちは。参加者160人を超えるデータサイエンティスト特化のオンラインコミュニティ「データラーニングギル...データサイエンティストは、以下のような幅広い知識を求められます。組織として動いて貰うための方法このように、非常に網羅的な知識が必要になって来ます。データラーニングスクールでは、それらの領域の全体感を掴むことを目的とした、以下のようなカリキュラムを提供しています。一般論として、専門知識の習得、学習のステップとしては以下のような形になるかと思います。専門領域にどんなトピックがあるかを知る各トピックの内容を理解する理解した内容を実践的に使えるようになる習得したスキルを応用して別領域に展開できるデータラーニングスクールでは、前半の講座形式のカリキュラム、後半のコミュニティでの学習に分かれており、前半の講座形式でのカリキュラムでは、専門領域を知る部分、理解する部分、そして実践的な能力の入り口までをサポートします。その後、自分の得意領域や苦手領域に合わせて、後述のコミュニティ内の活動でより実践的な課題に取り組むことを想定しています。いった形式にしているかと言うと、深掘りする内容にすると、個別最適な学習が難しいからです。エンジニアのバックボーンの方はプログラミングやシステム設計に関する領域に詳しいですし、マーケター出身の方はマーケティングのプロセスや概念、ツールの活用方法に関して詳しかったりします。統一したカリキュラムで学習した場合、どうしても得意不得意は出てくるため、まずは「絶対に抑えておくべきポイント」を抑えて、ゴールに合わせた学習をするという形式を取っています。具体的な講座内容が気になる方は、YouTubeで配信している講座の圧縮版のコンテンツをご確認頂ければ講座にてどのような学習を行うかのイメージが掴めるかと思います。経験豊富なデータサイエンティストがメンターとしてサポートデータサイエンスの領域は、データの形式や取り扱うビジネスモデルが違うことから、応用力が非常に求められます。そのため、独学で学習することが非常に困難です。実際、データしサイエンティストとしての自分の経験を振り返ってみても、今では上場しているデータ分析専業の会社でデータ分析の基礎について教えて貰ったり、資料作りやストーリーテリングが非常に優れているチームメンバーに教えて貰ったりしたタイミングでスキルが劇的に伸びたように思います。そのため、何か新しい領域を学ぶ際は、どのようなメンターの元で学習できるかが非常に重要になって来ます。データラーニングスクールでは、3年以上の経験がある経験豊富なデータサイエンティストの方のみがメンターを努めます。そのため、実務に沿った具体的な質問にも対応することができるために、非常にご好評を頂いております。転職を目指すに当たって、実際に講座の受講前と受講後で考えていることが変わる方がほとんどです。目的意識を持って講座を受講されている方ほど転職の成功率が高い傾向にあります。そのため、データラーニングスクールでは、データサイエンティストのプロによるメンタリングに加えて、転職のプロによるコーチングを受けられます。コーチングでは講座の受講前の自己分析やキャリア像の整理、転職時の支援などを総合的に行うことで、都度目的を修正しながら理想の転職の実現をサポートします。45分×24回、1年間の期間で以下のような支援を実施させて頂きます。コミュニティでの学習支援データラーニングスクールの受講生は、データラーニングギルドという、データ分析人材が集まるコミュニティに招待させて頂きます。データラーニングギルドには、データ分析に携わる、初学者からベテランまで幅広い業界の方が参加しています。データラーニングギルドデータラーニングギルド実践的なスキル習得に特化したデータサイエンティストのためのコミュニティ...データサイエンスの学習に役立つ企画を多く実施しています。具体的には以下のような活動を行っています。kaggleへのチーム参加(銀メダル獲得チーム2チーム、銅メダル獲得チーム2チーム)slackのデータを用いたslack内のマッチングシステム構築GCPを用いたデータパイプラインの構築コミュニティ内のデータを把握するためのKPIダッシュボードの構築メディアのバイアウト経験を持つ講師によるライティング講座やマーケティング講座データ分析に関する書籍の輪読会を4冊程度並行で実施ダウンロード数200万件以上のゲームアプリのデータを用いた実践的な分析企画の実施これらは活動のごく一部なのですが、未経験の人がいきなりこれらの活動に参加するのはハードルが高い部分があります。講座を受講する事で、これらの企画に参加するための最低限の知識が身につきます。最低限の知識を身に付けた上でこれらの企画に参加する事で実践的なスキルを身に付けることができます。「キャリア支援」と言うと、転職の支援をするようなイメージを持たれる方が多いかと思います。それは、選択肢の一つでしかないと思います。データラーニングスクールでは、以下のような幅広い形でキャリアの支援を行います。データサイエンティストの関連領域での実績がない方にポートフォリオを作成する支援をする学習のスピードが緩やかな人に、1年〜2年単位のスパンで学習支援をする転職先を紹介する社内でのデータ分析プロジェクトに入るためにサポートする副業を紹介して、実務経験を積むkaggleなどのコンペに一緒に出て、実践的な学習のサポートをするデータエンジニア、データアナリスト、プリセールスなど、その人に合った職種を見極めてその職種に向けた学習を支援するこのような、その人に個別最適化した学習環境を提供するのが、本当の意味での「キャリア支援」だと思います。実際に「まずは無理なく週3程度の仕事を見つけたい」と言っていた方に対して、企業とのマッチングの支援をしたり、業界未経験の方に対してポートフォリオ作成の支援をしたり、学生の子にインターン先の紹介をしたりといった、個別最適な支援を行っています。転職して終わりではなく、そこからがスタートだと思っていますので、受講された方が最終的に実現したいキャリアを実現できるように、ステージに合わせた支援をし続けたいと考えています。想定するゴールとスキルごとの学習時間データラーニングスクールを受講される方のゴール設定に関しては、大きく分けると「データサイエンティストとしての仕事に必要な実務レベルの知識習得」と「データ人材とコミュニケーションが取れるレベルのデータ分析への理解」2種類に分かれるかと思います。それぞれの学習時間の目安がどの程度になるか、基準をお伝えしたいと思います。データサイエンティストは求められるスキルが多いので、完全に未経験の状態から必要なスキルを身に付けるには、プログラマーより、若干長い時間をかける必要があるというのが、個人的な見解です。業務レベルのスキルを習得したい場合まず、業務レベルの知識の習得にかかる時間の目安です。ここで業務レベルと行っているのは、ポテンシャル採用ではなく、即戦力として採用されるレベルのスキルを想定しています。ここに関しては、関連職種での業務経験があるか、完全に未経験かでかなり変わってくるかと思います。関連領域であるエンジニア、コンサルタント、マーケターなどのバックボーンがあるような方は今持っている知識をベースに学習を進めて行くことができると思います。その場合ですと半年〜1年程度、学習時間としては500時間〜1000時間程度の学習時間を当てられれば実務レベルまで到達できる可能性が高いかと思います。一方で、全くの別業種からのキャリアチェンジとなると覚えることが多くありますので、1年〜2年程度、1000時間〜2000時間程度の学習時間を確保頂くのが良いかなと考えています。データ人材とコミュニケーションが取れるレベルのスキルを付けたい場合データ人材とコミュニケーションをとる場合は、講座の内容を一通り理解していれば十分かなと思います。講座に関しては1週間で約20時間、12週のスケジュールを予定していますので、3ヶ月、240時間程度の学習時間を確保して頂ければ問題ないかと思います。データラーニングスクールの実績2020年に第1期生の募集を行なって以降、以下のような実績が出ています。講座に関する雰囲気や内容に関しては、以下のインタビューや受講体験記のサマリを掲載しますので、ご参考にして頂ければと思います。受講生インタビューデータサイエンススキルを身につけて、エンジニアとしてのレベルアップをエンジニアとして働かれていた塩田さん。データ分析の結果をシステムに反映させたりするために、データサイエンスのスキルが欲しいと思い講座の受講を決定しました。スクールのカリキュラムの中で、元々苦手としていたロジカルシンキングを学ぶことができ、プレゼンやお客さんへの説明も改善したそうです。スクール卒業後はエンジニアのバックボーンも活かしてデータ系の仕事ができる会社に転職されました。データラーニングスクール受講までの経緯を教えてください。私は現在エンジニアとして、システムを...フリーランスエンジニアとして働きつつ、データサイエンススキルを習得フリーランスエンジニアとして独立したばかりの尾銭さん。エンジニアとしてのスキルだけでなく、AIやデータ領域の仕事にも軸足を伸ばしていくために受講を決定。講座を受講することで、AIやデータ領域の網羅的な知識が付き、最新技術の話が具体的にイメージできるようになったそうです。スクール卒業後は講座の受講後は講座で学んだBigQueryの技術等を活かして、市場価値の高い案件に取り組み、フリーランスエンジニアとしてスキルをアップし、フリーランスとしての単価も100万円を突破したとのことです。尾銭泰徳さんデータラーニングスクール受講までの経緯を教えてください。私は現在フリーランスエンジニ...学んだことをデータアナリスト業務に活かしつつ、今後はデータサイエンス業務へデータアナリストとして業務を行なっていた齋藤さん。体系的な知識がほぼ無い中でデータ分析系の業務に携わることになり、業務に活かすために受講を決定されたそうです。レポートの作成や、BigQueryでの集計等、講座で学んだことが直接業務に活かせるシーンが多かったとのことです。講座の卒業後はデータラーニングギルドのメンバーと一緒にkaggleに参加し、銀メダルを獲得。データサイエンス専門の会社に転職を決めたそうです。齋藤侑さんデータラーニングスクール受講までの経緯を教えてください。料金・プランの詳細は以下のようになっています。各プランの詳細については、以下よりLINEアカウントに登録してご確認ください。指定する専門実践教育訓練に指定されています。本制度を利用して受講を検討されている方は、事前予約が必要な訓練前キャリアコンサルティングを受講1ヶ月前までに完了させる必要がありますので、ご注意ください。受講生スケジュール各月1日スタート、受講から1年間が受講期間となります。未経験でも大丈夫ですか?問題ありません。エンジニアの経験がある方の倍以上の時間がかかる事を覚悟いただく必要はあります。数学が苦手なのですが、どの程度の数学のレベルを想定していますかデータ分析の基礎やレポーティングなどの講座に関しては数学の前提知識は必要ありません。機械学習の講座では、高校数学(微分、積分の基礎や行列計算)を理解している方を想定しています。機械学習にどの程度のレベルが機械学習に必要かを理解してからの再学習の方が学習効率が高いため、数学に苦手意識がある方は講座を受講しながら自分に足りない数学力を理解し、受講後に学習する事を推奨しています。講座を受講したらデータサイエンティストとして転職できますか?講座で学習した内容を実務で使用できるレベルで身に付けて頂ければ、データサイエンティストとして転職できる可能性は非常に高いです。ビジネス理解、データの加工方法の習得など、幅広い知識が必要とされます。そのため、学習の途中で脱落してしまう方も多くいらっしゃいます。メンタリングやコミュニティでの長期支援を通じて学習を続けられる環境を提供させて頂くような形でのサポートをさせて頂きます。他のスクールとの違いは?様々な違いがありますが、大きく分けると2点の違いがあります。1点目は、現役のデータサイエンティストが作った「実務で使えるレベル」を目指した講座となっている事です。他のスクールではpythonを使ったモデリングの習得に比重を置いていますが、本講座では、ロジカルシンキング、科学的思考プロセスといった基礎的な能力から、マーケティングやゲーム理論と言った実務で活用できる知識、プロジェクトマネジメントやシステム設計といった網羅的なスキルを習得するための内容のコンテンツを提供しています。2点目は、コミュニティ型の支学習援をしている事です。得意領域や苦手領域、目指すべきキャリアプランは個々人によって変わって来ます。そのため、データラーニングスクールでは、講座終了時点がスタートラインだと考えています。その後、ロールモデルとなる方を見つけたり、自分の得領域を伸ばしたり、苦手だけど必須な領域を補完したりといった活動をコミュニティ内の活動を通して実施していく事を想定しています。講座のコンテンツはいつまで閲覧可能でしょうか?講座のコンテンツに関しては、講座終了後も無期限で閲覧可能となっております。データラーニングスクールにかける想いまた、データラーニングスクールにかける想いに関しては、以下の記事にまとめてありますので、こちらも合わせてご参照頂ければと考えております。内容としては少し過激な感じになっていますが、「3ヶ月でデータサイエンティストになれます」といった甘い謳い文句に騙されないで欲しいなと言う想いがあります。データサイエンスは覚えることが多く、難しいです。その分やりがいもあり、高収入も得られる仕事だと思いますので、長期的な目線で取り組んで行って頂きたいなと考えています。note(ノート)~データラーニングスクール設立に込めた3つの想い~|村上智之(みどり)参加者160人を超えるデータ分析特化のオンラインサロン「データラーニングギルド」の代表をしている村上です。講座受講の流れは以下のようになっています。お支払い受講開始まずは以下のお申込みリンクよりLINEへ登録し、無料カウンセリングにお申し込みください。手に入る分析人材コミュニティデータ分析人材が活躍できるようにするため、互いに情報を交換しながらキャリア構築をしていく環境、学習や仕事の獲得できる仕組み、実際の課題や実データなど、ありとあらゆるものを提供して行きます。WordPress.ホームシェア公式LINETOPへ。