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データサイエンティスト入門講座説明資料
- 7. オンラインスクールの魅力
1. テキスト + 動画コンテンツでの座学
実際にプログラミングをしている所を動画で確認できるので、テキストに比べてイメージが付きやすい
動画中心のコンテンツで学習するので、自分に合ったペースで学習可能
2. 演習問題中心の実践的なカリキュラム
BigQueryやGoogle Cloud Platformなどを利用するので、実践に近い環境で学習が可能
各講座での練習問題の他に実務に近いデータを用いて演習問題を解くので、
実践に役立つスキルを獲得できる
3. データ分析のプロが最適なカリキュラムを選定
実務で活躍できることにフォーカスし、理論は最低限に留めた実践的なカリキュラムを作成
データマート作成、特徴量の作成やモデルの改善方法といった、実務で必須になって来る
スキルに関して手厚くフォロー
大手コンサルティングファームの第二新卒研修などにも採用されたカリキュラムを使用
- 13. データ分析コミュニティでスキルが身に付く理由
データ分析コンペへのチーム参加
• 数か月に1回の頻度でデータ分析コンペに参加するメンバーを募集
• 3～5人の少数メンバーで期間を定めて実施するので、モチベーションを保ちやすい
• チームメンバー間で足りない知識を補うことができる
• kaggleやSIGNATEなどの外部コンペも活用可能
• コンペで作成した分析レポートをポートフォリオとして使用可能
学習方針や教材に関する質問場所
• 一線で働く分析人材に学習方針を聞けるので、学ぶべきことを学ぶことができ、時間を効率的に使える
• 最初3ヶ月の講座以外は特定の教材を定めないので、その人に合った適切教材をおススメできる
イベント、オフ会への参加
• DLG Crossを始めとした、イベント、オフ会への参加によって、人脈を広げることができる
各種分析企画
• 各種分析書籍の輪読会を実施（2020年現在、現在4種類の書籍について輪読会を開催中）
• 各領域のエキスパートが企画する分析企画に参加することができる
• 音楽の分析、マーケティングに関する分析、強化学習など、具体的なテーマが
設定されているので、実践的な技術を身に付けることができる
データラーニングギルドに対して、1年間参加でき、実践的な分析技術、人脈を獲得
- 15. データラーニングギルドの実績
• フリーランスの方への発注6件
• 学生のインターン紹介4件
• その他、未経験の方の転職先紹介、フリーランスへの方への仕事紹介等多数
• データ分析コンペでネットワーク分析、自然言語解析などを学習
• kaggle銀メダル獲得5名、銅メダル獲得6名（現在6チームがコンペに参加中）
• 過去の講座でも全くの未経験から分析系の仕事に転職したメンバーが4名いるので、
プログラムの経験者などであれば転職できる可能性は高い
• 分析講座の受講後にフリーランスエンジニアで単価が上がった、独立を決めた、社内での評価が
上がった、分析の仕事にアサインされたなどの成果も
- 19. 受講生のスケジュールイメージ
1ヶ月 2ヶ月 3ヶ月 4ヶ月 5ヶ月 6ヶ月 7ヶ月 8ヶ月 9ヶ月 10ヶ月 11ヶ月 12ヶ月
動画講座
メンタリング
コミュニティ
転職活動
半年後を目安に
転職活動開始
スキルシートのチェックや
転職活動に関する相談
