データミックスは株式会社データミックスが運営するデータサイエンティスト養成スクールです。
スクールの特徴や料金、利用者の口コミ・評判について書いていきます。
これから通おうと思っている人は参考にしてみて下さい。
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■目次
データミックスはどのようなスクールか？
データミックスの特徴
データミックスの特徴について、箇条書きで紹介していきます。
- データサイエンティストを目指すスクール
- 運営会社の株式会社データミックスについて
- 代表取締役の堅田 洋資さんの経歴について
- 未経験でもはじめられるカリキュラム
- データミックスの講師陣がすごい！
- 受講できる講座
- 受講者の満足度が高い
これらの特徴があります。
1つ1つ紹介していきます。
1.データサイエンティストを目指すスクール
データミックスは未経験からデータサイエンティストを目指すスクールです。
教養として学ぶというよりは、仕事に就くためのスクールです。
今までのキャリアに「データサイエンススキル」をプラスして、キャリアアップを目指します。
IT業界で私自身働いていますが、業界でもデータサイエンスのスキルを持っている人は数が少ないです。
今までに無かった分野なので、素人の人が手探りで仕事を行なっているを目にします。
なので、データミックスで勉強すれば、データサインティストの仕事に就きやすいです。
またデータサイエンティストは海外で人気の仕事なので、日本でもこれから需要が高まってくることは間違いないです。
データミックスでは無料の説明会を行なっています。
データサイエンティストについて詳しい話を聞けるので、興味のある方は説明会に参加してみて下さい。
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2.運営会社の株式会社データミックスについて
データミックスの運営会社である株式会社データミックスについて紹介します。
データミックスでは主に3つの事業を行なっています。
- スクール事業
- データサイエンス分野に特化した転職支援
- 法人向けの研修
全てデータサイエンスに繋がる事業を行なっています。
データサイエンス分野の転職支援も行なっている会社なので、データミックスを利用すると他のスクールに通うよりもデータサイエンティストの仕事に就きやすいです。
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3.代表取締役の堅田 洋資さんの経歴について
データミックスの社長の経歴がすごいです。
経歴を調べるとこのような感じです。
- 2005年 一橋大学商学部（統計学・データサイエンス専攻）を卒業
- 2005年 マース・ジャパン（外資系の食品会社）
- 2007年 株式会社KPMG FAS（外資系の経営コンサル）
- 2010年 リシュモン ジャパン株式会社（宝飾品・時計などのグローバル企業）
- 2011年 WINフロンティア株式会社（生体センサーのIT企業）
- 2013年 サンフランシスコ大学（データ分析学修士コース）
- 2013年 ウィリアムズ・ソノマ（外資系の生活雑貨企業）
- 2014年 有限責任監査法人トーマツ（監査法人）
- 2015年 白ヤギコーポレーション（人工知能、データ解析）
- 2017年 株式会社データミックス
色んな企業でデータ分析のコンサルタントを経験しています。
そして海外のデータサイエンス修士号を保有しています。
経歴からみても、データサイエンスに関する知識は日本でも有数だと思います。
そのような人から学べるのはかなり貴重です。
データサイエンスの仕事に就きたいなら、データミックスに通って間違いないでしょう。
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4.未経験でもはじめられるカリキュラム
データミックスは未経験から始められます。
プログラミングも学んだことがない人が多いです。
企業でデータを扱う仕事をしていたり、キャリアアップを考えてデータサイエンスを学ぶ人が多いです。
データミックスに通うことで、データサイエンスに興味のある人と知り合いになれます。
これによってさらにデータサイエンスの分野に興味を持てるようになります。
経験がないから学ぶのを躊躇しているのは勿体無いです。
自分にはできないと思わず、とりあえずスクールの雰囲気を確認するために説明会に参加すると良いでしょう。
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5.データミックスの講師陣がすごい！
社長の堅田 洋資さんを始めとして、データミックスの講師陣はこの分野ではすごい人が多いです。
紹介していきます。
牟田 博和さん
- 京都大学大学院情報学研究科を卒業
- ソニー株式会社にて半導体エンジニア
- 有限責任監査法人トーマツでデータ分析
- LINE株式会社にてマーケティング
ジョージ・シェルバン・ラデスクさん
- 東北大学情報科学研究科を卒業
- 大手通信会社のモバイルコアネットワークエンジニア
- 米国のデータサイエンティスト養成スクールであるThe Data Incubatorで学ぶ
- 医療系のStartupでデータエンジニア
角田 孝昭さん
- 筑波大学大学院システム情報工学研究科
- サイバーエージェント 技術本部にて、「アメブロ」のテキスト解析・ユーザ行動分析及び付随するシステム開発を担当
大西 佑紀さん
- 東京大学大学院工学系研究科
- 野村総合研究所にてインフラエンジニア
- 株式会社ビズリーチにてデータサイエンティスト
大学でデータサイエンスに関わる研究をされてきた方や企業で仕事として関わってきた方が多くいます。
これらの豪華なメンバーから教わることができるので、データサイエンスについて学びたいならデータミックスに通うのが一番の近道だと思います。
これだけの講師を用意できるスクールは他にありません。
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6.受講できる講座
データミックスで提供している講座は5つあります。
そのうち3つが単科受講が可能です。
残りの2つは応用になるので、基礎の講座を受講してから受けることができます。
データミックスが提供している講座はこちらです。
- SQL・データ可視化（単科受講可能）
- ブートキャンプ （単科受講可能）
- ベーシック （単科受講可能）
- アドバンス
- インテグレーション
1つ1つ内容について書いていきます。
SQL・データ可視化
大規模データの分析を行い、効果的にレポーティングをする必要があるビジネスマン向けのプログラムです。
ビックデータを活用して、必要なデータを抽出して、分析し、最後にレポーティングするまでの流れを学びます。
実際に業務で似たようなことをされている方にはすごく役に立ちそうな内容です。
受講スケジュール
- 1週目 SQL入門
- 2週目 SQL中級
- 3週目 SQL上級
- 4週目BI（データ可視化）データ分析プロジェクト
ブートキャンプ
ブートキャンプでは、データ分析職に求められるスキルを身につけるためのベースとなる線形代数や統計学、プログラミングなどの基礎知識及び、ビジネスを進めていく上で最低限必要なロジカルシンキングについて学びます。
受講スケジュール
- 1週目 Pythonによる線形代数
- 2週目 Pythonを使った機械学習ベーシック
- 3週目 SQL・可視化
- 4週目 Rによる統計学
- 5週目 ロジカルシンキング
ベーシック
ベーシックでは、「Rによる回帰分析と時系列分析」と「Pythonを使った機械学習」の2つのテーマを、3週間1テーマ、全6週間かけて学びます。
受講スケジュール
- 1週目 クラスでレクチャー
- 2週目 ミニプロジェクト個人ワーク
- 3週目 ミニプロジェクト成果発表
アドバンス
アドバンスは、「Web」、「物流」、「マーケティング」、「金融」など業界別にクラスが分かれており、自分のニーズにあったクラスを選択することができます。
各業界で3つのテーマについて3週間1テーマ、全9週間をかけて学びます。
受講スケジュール
- 1週目 クラスでレクチャー
- 2週目 個人課題
- 3週目 成果発表及びレクチャー
インテグレーション
ここまでで身に着けてきたコーディングのスキルとデータ分析の知識を使い、企業が実際に抱えるビジネス課題をケースとした最終プロジェクトに取り組んでいただきます。
企業の生の課題を解決することを通じて、データを使った課題解決能力を養います。
受講スケジュール
- 1週目 ビジネスケース選定・分析課題の明確化
- 2週目 個別メンタリング
- 3週目 個別メンタリング
- 4週目 最終発表
7.受講者の満足度が高い
データミックス受講者の感想について簡単にまとめていきます。
スクールの特徴を表す部分を箇条書きで記載していきます。
- 受講してみて、「期待以上でした」というのが正直な感想です。
- スクール修了後には、エントリー案件なら十分に使えるだけのスキルと自信が付いていました。
- 統計とプログラミングをよく使うスクールなので、どちらも初めて勉強する人は、最初は苦労するかもしれません。
- 講義は、毎回、課題が設定され、ケーススタディを解いていく形で進みます。
- 講師も、受講生が本当に理解したかどうか、細かく確認しながら進めてくれます。
- 実践的な武器と、それを使いこなすスキルが手に入ります。
- 仕事の範囲にデータ分析が含まれている人は、できることが広がるのでお薦めです。
慣れていない人にとっては勉強するのが難しいかもしれませんが、カリキュラムをやりきれば、初歩的な案件なら対応できるスキルが身につくようです。
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受講までの流れ
最後にデータミックスを受講するまでの流れについて紹介します。
下記の流れを経て受講ができます。
- 無料説明会に参加
- 受講コースの決定
- 出願資料提出
- 選抜試験の実施
- 合格発表
- 入学手続き
- 入学金・受講料のお支払い
- 受講開始
興味がある方はまず、無料の説明会に参加してみて下さい。
こちらのリンクから参加できます。
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