データサイエンティストという言葉を耳にする機会が増えた今、その魅力に惹かれてこの道を目指そうと考えている方も多いのではないでしょうか。しかし、「何から始めればいいのかわからない」「数学が苦手だから難しいのでは？」といった不安を抱えている方もいるかもしれません。
このページでは、そんなあなたに向けてデータサイエンティストの詳細とデータサイエンティストに必要なスキルをつけることができるおすすめの講座を紹介していきます！
この記事でわかること
- 「今人気のデータサイエンティストの職種」がわかる！
- 「最強のデータサイエンス講座を提供しているDataScienceBootcampのおすすめポイント」がわかる！
- 「DataScienceBootcampが他のスクールと違う理由」がわかる！
データサイエンティストってどんな仕事？
データサイエンティストは、世の中の様々なデータを分析し、そこから新しい価値を生み出す仕事です。
例えば、社会問題の解決、企業のビジネスの意思決定、新しいサービスや商品の開発への貢献など活躍できるフィールドは広大です。
ここ数年で更に人気が高まっております。様々な企業で需要がありますが、データサイエンティストの人数が不足しています。平均年収も700万程度となっており、多くの企業では1000万を超える採用条件もあります。
AIの発達によって、置き換わる可能性も低い職種となりますので、非常におすすめです。
詳細は以下の記事でもまとめています。ぜひご覧ください。
なぜDataScienceBootcampがおすすめなの？
データサイエンティストって、なんか難しそう…そう思っていませんか？
実は、未経験からでもデータサイエンティストへの道は開かれています！ DataScienceBootcampは、そんなあなたを全力でサポートしてくれるプログラムなんです。
DataScienceBootcampの特徴は以下です。
- 事前知識がないことを前提としてカリキュラムを組んでいる
- カリキュラムを作った本人からの指導が受けられる
- 希望制で毎週個別面談をいれることができる。その場で次にやるべきアクションを決められ
- 外部委託をしないため、取締役員の現役データサイエンティスト2名が講師としてカリキュラムを進めてくれます。
- DataScienceBootcampは、経済産業省の第四次産業スキル習得講座に認定されており、国の給付金を受領できるため、最大で受講料の70％が戻ってくる。
| 項目 | DataScienceBootcamp データサイエンスブートキャンプ | 一般的なスクール |
|---|---|---|
| 前提知識の要否 | 不要 | 必要な場合が多い |
| スクール料金 | 実質１７万円台 59.8万の講座が国の補助金対象 | ５０万～７０万円前後 |
| 講師 | DataScienceBootcamp従業員 2名が専属サポート 外部委託一切なし | ほとんどが外部委託 |
| カリキュラムの内容 | 現役エンジニアが考案した 現場を意識したスキルアップ講座 | 各スクールごと |
| 面談や相談の有無 | 週1回実施可能 | スクールごと 受講生が多いスクールは基本的に未実施 |
| 入会前の個別面談の有無 | 有 | 無 資料請求のみの場合がほとんど |
DataScience Bootcampの料金
受講費用は一律598,000円（税込）です。分割払いも可能となっています。
上記の受講費用を見ると高いと感じてしまうかもしれませんが、DataScienceBootcampは、経済産業省の第四次産業スキル習得講座に認定されており、国の給付金を受領できるため、最大で受講料の70％が戻ってきます。
つまり、給付条件さえ満たせば、179,400円で受講することができます。
詳しい条件は厚生労働省の公式サイトをご覧ください。※条件等は変わる可能性がありますので、最新版を確認してください。
給付金については、以下の記事でもまとめています。
DataScienceBootcampのカリキュラムについて
DataScienceBootcampは15週間でデータサイエンティストとして必要なスキルを修了するカリキュラムとなっています。
| 習得できる分野 | 身につけられるスキル |
|---|---|
| データエンジニアリングスキル | ・GCPアカウントの開設と主要サービスの理解 ・Shellの基本的なコマンドの使い方 ・Gitの使い方 ・SQLのクエリ作成スキル（SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN, サブクエリ） ・BigQueryの特有な書き方の理解 ・今一番人気のPythonの基本文法の理解 ・データの可視化ツール（Pandas, matplotlib, seaborn, plotly）の使用方法 |
| データサイエンススキル | ・データサイエンティストや機械学習エンジニアに必要なスキルの理解 ・統計学の基本的な概念の理解 ・データ分析の実務経験- 機械学習の原理とモデル構築 ・評価- 各種機械学習アルゴリズムの理解と応用 ・深層学習の基礎と応用スキル（PyTorch, CNN, 転移学習, ResNet, LSTM） |
| ビジネスマネジメントスキル | ・ビジネス用語（KPI/KGIなど）の理解 ・小売業界など特定業界のドメイン知識の取得 ・分析結果の報告資料の作成スキル ・実務における分析背景の理解と分析設計のスキル |
今のデータサイエンティストに求められるもの学習でき、データ分析に必要なノウハウから実務レベルのスキルまで幅広く学ぶ事ができます。
現役のエンジニアが行う講師だからこそ提供できるサービスです。
カリキュラム詳細
具体的カリキュラムは以下のとおりです。
前半では基礎知識を学び、専門的なスキルを学べるようにカリキュラムが構成されています。
- データサイエンティスト / 機械学習エンジニアの仕事、必要なスキルセットがどのように異なるのか説明できる
- データサイエンティストになる為に必要な広大なスキルを効率良く身につけるために必要な学習戦略を理解できる
～特定の業界を例にドメイン知識の説明を行う～
- KPI/KGIなどのビジネス用語が理解できる
- 小売業界の専門用語・ドメイン知識を身に付ける
- 分析とドメイン知識との関連性が理解できる
- GCPのアカウントを開設し、使用できる状態になる
- 講座で使用するGCPの主要サービスを理解する
- データエンジニアリングの最も基礎となるshellの基本的な使い方を理解する
- Gitの使い方を理解する
- 統計学の基本的な専門用語を理解する
- 平均値・中央値・最頻値などを使い分けられる
- 散布図、箱ひげ図などのグラフを使い分けられる
- SELECT, WHERE, GROUP BYといった基本的なクエリの書き方を身に付ける
- JOINの注意点について理解しながらクエリの書き方を身に付ける
- サブクエリの書き方を身に付ける
- BigQuery特有の書き方を理解する
- 関数 / Window関数などの発展的な内容を理解する
- Pythonの基本的な文法(変数、リスト、for, ifなど)を理解する
- Pandas/DataFrameに対する理解
- データ分析で必要な細かいテクニックについて理解する
- matplotlibにおける基本的な作図と(scatter, plot, histogram, etc..)と図の設定(label, legend, ticks)について理解する
- seabornにおける発展的な作図(boxplot, violinplot, facetgrid)について理解する
- plotly expressにおけるインタラクティブな作図について理解する
- 資料作成の手順を理解する
- 分かりやすい資料の構成要素を理解する
- 分析の背景を理解し、分析設計を行える
- 実際の実務の手順に従って、データ分析業務を理解する
- 分析の背景を理解し、分析設計を行える
- 実際の実務の手順に従って、データ分析業務を理解する
- 機械学習の原理を理解する
- scikit-learnでモデルの構築・評価を行う
- LightGBM+ XAIなど分析モデルの改善に有用なライブラリの使い方を理解する
- Big dataの取り扱いについて理解する
- モデル作成前のEDAを回すことができる
- テンソル、PyTorchについて理解する
- 線形回帰、MLP、畳み込み、CNNなどについて理解する
- 転移学習、AEについて学ぶ
- ResNet、カスタムデータセット、LSTMについて学ぶ
非常に手厚いですね。多くのスクールは自己学習や動画学習となっているため、このように講師が1人1人丁寧に教えてくれるのは、非常に強みです。
まとめ
DataScienceBootcampは、データサイエンティストを目指すあなたにとって、最高のスタートラインです。 この機会に、ぜひ一歩踏み出してみませんか？
申し込み前の個別相談もできますので、ぜひお気軽にお申し込みください。