エンジニア向けデータサイエンスコミュニティ講座「データラーニングスクール」の全貌

エンジニアの新たなステップアップを支援する「データラーニングスクール」

最新のデータサイエンスを体系的に学べる教育プログラム、「データラーニングスクール」が新たにリリースされました。この講座は主にエンジニアを対象にしており、キャリアアップを目指す方々に向けて特化した内容が組まれています。

学習カリキュラムの概要

データラーニングスクールのカリキュラムは、週3回の講座に加え、演習問題を実施し、週20時間前後の学習を想定しています。講座は動画形式で提供されており、受講者は自分の生活スタイルに合わせて学習スケジュールを自由に組むことができます。

各週の内容は、AIや機械学習に関連した理論から、実際のビジネスへの適用まで幅広いテーマを網羅しています。具体的には以下のような構成になっています。

- 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

この全体のカリキュラムにより、ただの理論だけではなく、実務にも役立つスキルを身につけていただくことを目指します。

受講生の声

過去の受講生からは、以下のような感想を寄せられており、実務に役立つ知識や技術が習得できたと高評価を得ています。

- データ分析の基礎から応用まで、幅広く学ぶことができ、将来のキャリアパスが明確になった。
- 資料作成や分析手法の習得が実務に生かせる結果となった。
- 独学では難しかったロジカルシンキングやプレゼン能力が向上した。
- 所属していた業務でフリーランスの案件を受注できるようになった。
- クライアントの担当者への説明がスムーズになり、単独で顧客対応を任されるまでに成長した。

データラーニングスクールを選ぶ理由

この講座は、いくつかの点で他社のプログラムとは一線を画しています。

1. 幅広い学習範囲: AIや機械学習に留まらず、実務シーンで求められる幅広いスキルを学べる点が魅力です。実際のプロジェクトで直面する課題設定や関係者の巻き込み方についても教えられます。
2. コミュニティでの実践: 講座終了後も、«データラーニングギルド»に参加することで、現場で働くデータサイエンティストと交流しながら、実務経験を積む機会があります。多くの受講生が、ギルドを通じてフリーランスとしての業務や転職活動に成功しています。
3. 経験豊富な講師陣: 企業での豊富な経験を持つインストラクターが、実践的な指導を行います。10年以上のキャリアを持つデータラーニングCAOの村上が、直接のメンターとして指導を行います。