はい。多くの受講生が未経験から学習をスタートしています。本講座では、統計学や様々なデータ分析手法を学び、データサイエンスの基礎から実践までを段階的に習得します。

分析手法そのものを学ぶだけではなく、ビジネス課題の設定、データ分析、結果の解釈、提案までを一貫して経験することで、実務で求められるデータ活用力を身につけます。

多くの企業・官公庁で実施してきた研修ノウハウを活かした実践的なカリキュラムにより、ビジネス課題を解決できるデータサイエンティストを目指します。

実際に、受講者の多くは営業、企画、マーケティング、人事、経理などの職種の方です。

本講座では、統計学やデータ分析の基礎から学べるため、理系・文系を問わず受講いただけます。

プログラミング未経験でもまったく問題ありません。

本講座では高度なプログラミング技術の習得を目的とせず、データ分析やデータ活用に必要な知識やスキルを実践的に学びます。そのため、プログラミング未経験の方でも安心して受講いただけます。

実際に、40代・50代を含む幅広い年代のビジネスパーソンが受講されています。

データサイエンスは統計学や分析手法だけでなく、ビジネス課題を理解し、分析結果を意思決定や業務改善につなげることが重要です。そのため、これまで培ってきた業務経験を活かしながら学ぶことができます。

実際に、受講者の多くは仕事と両立しながら受講されています。

ライブ講義は土曜日にも開講しているほか、録画視聴やオンデマンド受講にも対応しているため、ご自身の都合に合わせて学習を進めることができます。

多くのデータサイエンス講座が分析手法やプログラミングの習得に重点を置いているのに対し、本講座はデータを活用してビジネス課題を解決する実践力の養成に重点を置いています。

多くの企業・官公庁向け研修で培ったノウハウをもとに、実際のビジネス課題を題材とした演習を通じて、分析結果を意思決定や業務改善につなげる力を身につけます。

また、修了後1年間は実務で生じた疑問や課題について相談できるため、学んで終わりではなく実務への定着までサポートします。

統計解析、多変量解析、機械学習、時系列分析など、データサイエンスで活用される様々な分析手法を学びます。

各手法の理解に加え、それぞれをどのようなビジネス課題に適用し、意思決定や業務改善に活かすかを実践的に学びます。

はい。機械学習についても学びます。

回帰分析や決定木、ランダムフォレストなどの機械学習手法を学び、それぞれをどのようなビジネス課題に適用できるのかを理解します。

はい。データ分析に必要なPythonの基礎から学び、分析業務で活用できるスキルを習得します。

はい。実際のビジネス課題を題材に学習します。学んだ内容を現場でどのように活用するかを意識した実践的なカリキュラムです。

実際のビジネスを想定した課題に取り組みます。分析だけでなく、結果をどのように業務改善や意思決定に活かすかまで実践します。

ご経験や学習目的に応じて最適な講座をご案内しています。無料相談では、現在のお仕事や目標を伺いながら受講プランをご提案いたします。

はい。ライブ講義に受講画面からリアルタイムに質問できます。講師だけでなく副講師も常駐しているため、受講中の疑問をリアルタイムに解消しながら学習を進めることができます。

はい。オンデマンド受講の場合でも受講画面からリアルタイムに質問できます。動画を見るだけで終わらず、わからない点は講師・副講師に確認しながら学習を進めることができます。

はい。受講科目ごとに講師・メンターとのオンライン面談を随時予約できます。学習内容の理解だけでなく、業務への活用方法や学習の進め方についても相談いただけます。

はい。修了後も質問対応を行っています。学んだ内容を実務で活用する中で生じた疑問や課題についてもご相談いただけます。

はい。修了後1年間は、実務でデータ分析やデータ活用を進める際に生じる課題について、講師・メンターへ相談できます。学んで終わりではなく、実務への定着までサポートします。

はい。データサイエンスはデータ分析職だけでなく、営業、マーケティング、企画、経営企画、DX推進など幅広い職種で活用されています。本講座では実務で活用できるデータサイエンス実践力を身につけることで、現在の業務での活躍はもちろん、将来のキャリアアップや転職にも役立てることができます。

本講座で学ぶデータサイエンスの知識と実践力は、データアナリスト、データサイエンティスト、DX推進担当、経営企画、マーケティング、営業企画など、データ活用が求められる幅広い職種で活かすことができます。また、現在の職種でデータを活用した意思決定や業務改善を担う人材として活躍することも期待できます。

データアナリストは、データを分析して現状把握や課題発見を行い、業務改善や意思決定を支援する役割です。一方、データサイエンティストは、統計学や機械学習などを活用して予測や最適化を行い、より高度な課題解決を担います。実際には両者の業務領域は重なる部分も多く、本講座では両方の基礎となるデータ活用力と実践力を身につけることができます。

はい。DX推進では、デジタル技術の導入だけでなく、データを活用して業務改善や意思決定につなげることが重要です。本講座で学ぶデータ活用力は、DX推進担当者や業務改革を担う方にも役立ちます。

はい。データの収集・加工・分析だけでなく、分析結果をわかりやすく伝え、業務改善や施策立案につなげるスキルを身につけることができます。実際のビジネスを想定した演習を通じて、実務で活用できる力を養います。

はい。本講座は厚生労働省の教育訓練給付制度の対象講座です。一定の条件を満たすことで、受講費用の70％～80％の給付を受けることができます。ご自身が対象となるか、どの程度の給付を受けられるかについては、無料相談でご確認いただけます。

標準学習時間は約100時間（講義・演習・プレゼンテーション作成を含む）です。週6～8時間の学習で、約15～16週間（約4か月）で修了できるカリキュラムとなっています。

学習スタイルによって異なります。決まったスケジュールで集中して学びたい方はライブ受講、自分のペースで学習を進めたい方はオンデマンド受講がおすすめです。どちらも質問対応やサポートを受けることができます。

講座内容、ライブ受講・オンデマンド受講の選び方、教育訓練給付制度、学習計画、キャリア形成などについてご相談いただけます。ご経験や目標を伺いながら、最適な受講プランをご提案いたします。情報収集段階の方もお気軽にご利用ください。