現場で活躍できるデータサイエンティストを
育てることが目的です。

学術書をどれだけ読んだとしても、それが現場で活躍するためのスキルに直結するとは限りません。限りある時間を有効に使うためには、現場で活躍できるスキルをみにつけることが大切です。

「現場で活躍できる」となぜ言えるのか?

それは、現役のデータサイエンティストがカリキュラムを作成したからです。本講座を監修・作成したのは現役で活躍しているデータサイエンティスト。だからこそ、現場で使えるノウハウが詰め込まれています。

カリキュラムを作った本人からの指導が受けられます。

講座を作るだけではなく、作った本人から直接指導を受けることができます。講座の中身を知り尽くしているからこそ、表面的な知識だけではなく、現場で使えるノウハウを身につけることができます。

学びの効果は誰から教わるかで決まります。

スクールは誰が教えるかが最も大切です。アルバイトだけが集まっている学習塾に行ってもあまり力が身につかないのと同じ。生徒の現状をしっかりと把握し、適切に導くことができる講師が成長する上で重要なのです。

だからこそ、外部講師は一切使っていません。

ASUCODEでは、経験豊富な講師が全ての講座を担当。
グループセッションから個別面談まで、一気通貫であなたの成長をサポートします。

お客様からのご感想を参考にして下さい。

講師が提供しているサービスに対するご感想を掲載致しますので、参考にして頂ければ幸いです。

DataScienceBootcampでは、
この2名が専属で授業を行います。
一切の外注は行いません。

DataScience Bootcampでは、
以下の2名の講師が全ての授業を受け持ちます。
外注などは一切行いません。

大橋 亮太

株式会社CODOR 代表取締役
上智大学理工学部卒業、早稲田大学大学院理工学研究科修了。
三井物産株式会社入社。船舶・航空本部/戦略企画室に所属し、
本部の事業計画策定、やデータを使った業務効率化用無に従事。
2015年株式会社CODOR設立。ビジネスとITを融合させたコンサルティングを行う。
2019年にオンライン学習サイトのUdemyにてデータサイエンスの講座の提供を開始。同プラットホームでの受講数第一位。

大橋が過去に行ったセミナーの感想はこちら

高橋 哲哉

株式会社CODOR 取締役
大阪大学理学研究科卒業。
その後、Panasonic(株) (*現Panasonic Holdings) R&D本部に入社。
在職時には革新的デバイスの開発、アルゴリズムの開発を手掛け、
自身がチームリーダーとして務めたプロジェクトでは
フルスクラッチから3次元の数値流体解析が可能なソフトウェアを開発。
在職時の主要実績
・査読付き論文への投稿(First Author)
・社内シンポジウム発表3件
・社内ホワイトペーパーへの掲載1件
・学会発表2件/招待講演1件
・社内カンパニーからの委託研究 3件(400万円以上)
・特許出願数(国内/海外) 計20件以上
そのほか、
・パナソニックグループ室長賞
・若手知財奨励賞
を受賞。
また在職時の経験からベンチャー企業から深層学習アルゴリズム受託開発も行った。
現在はLead DataScientist。
PM(Project Manager)として複数のデータサイエンティストを纏めながら、
自身でもデータ分析に携わっている。
これまでに小売企業やデジタルマーケティング分野におけるDXプロジェクトを経験。
デジタルマーケティング分野では数億レコードのビッグデータ分析を行っている。
また、自身もMakuakeなどでクラウドファンディングプロジェクトをローンチし、
2商品を1200万円以上売り上げる等、起業家としての側面も持つ。

2名の講師で多くの受講生の
面倒を見ることができるの?


見れません。ある人数を超えると質が一気に下がると考えています。
ですので、DataScience Bootcampでは
同時受講される生徒の数を10名に限定しています。

DataScienceBootcampを
受講した後の達成目標


DataScienceBootcampを受講して頂くことで、
データサイエンティストとして
活躍するためのスキルを
身につけることができますが、
より具体的な達成目標は以下の通りです。

データサイエンティストがどのように業務を進めていくのか、仕事のイメージを固めることができます
機械学習において用いられる手法なども含め、データ分析を行う上で使うアルゴリズムを学ぶことができます
データから直観的に特徴をつかみ取る力や、データ分析を行う際に必要となるデータの加工の仕方を学ぶことができます
会社から評価される人材になるうえで必須のスキルと言えるレポートの作成方法を学ぶことができます
一般的に使われているデータを用いて実践を行い、データ分析の経験を積むことができます。また、データ分析がどのようなものかが分かります
現役の講師から指導を受けることによって、現場で活躍するデータサイエンティストのスキルを体感することができます
データサイエンティストに必要なスキルを包括的に学ぶことで、今後データサイエンティストとして活躍するために何が必要なのかが分かります

 カリキュラムのご紹介

本講座の目的はデータサイエンティストとして仕事を進める上で必要な知識とスキルセットを身につけることです。
そのため、現役で活躍しているデータサイエンティストが本講座のコンテンツの監修を行っています。
より具体的には、本講座を修了することで、ジュニアデータサイエンティストとして活躍する上で必要な能力を身につけることができます。
なお、DataScienceBootcampでは修了要件を定めています。詳しい要件につきましてはこちらを参照下さい。
また、DataScienceBootcampにおける総学習時間は約98時間となります。

講座のテーマ

データサイエンティストにとって必要な
スキル・マインドセットを習得する

実務において必要なポイントは書籍などからは得ることはできません。
本当に使えるスキルを身につけるための課題と、一連のスキルの習得を通じてデータサイエンティストとして活躍するためのスキル・マインドセットをみにつけて頂くことが本講座のテーマです。

01
Week(2)

全体像と学習戦略
~データサイエンティストの仕事/スキルセットの全体像を俯瞰する~

  1. 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
  2. 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

01
Week(2)

ビジネス基礎
~特定の業界を例にドメイン知識の説明を行う~

  1. PI/KGIなどのビジネス用語が理解できる
  2. 小売業界の専門用語・ドメイン知識を身に付ける
  3. 分析とドメイン知識との関連性が理解できる

02
Week

GCP / Shell / Git
~クラウド環境の構築およびshellの基本的なコマンドについて理解する~

  1. GCPのアカウントを開設し、使用できる状態になる
  2. 講座で使用するGCPの主要サービスを理解する
  3. 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
  4. Gitの使い方を理解する

03
Week

統計
~データ分析で最低限必要となる統計学の考え方・各種指標を学ぶ~

  1. 統計学の基本的な専門用語を理解する
  2. 平均値・中央値・最頻値などを使い分けられる
  3. 散布図、箱ひげ図などのグラフを使い分けられる

04
Week

SQL その1
~データサイエンティストの実務に必要なレベルのSQLについてクエリを書きながら学ぶ~

  1. 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
  2. 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
  3. サブクエリの書き方を身に付ける

05
Week

SQL その2
~データサイエンティストの実務に必要なレベルのSQLについてクエリを書きながら学ぶ~

  1. BigQuery特有の書き方を理解する
  2. 関数 / Window関数などの発展的な内容を理解する

06
Week

Python基礎
~Pythonの基本的な文法を学ぶ~

  1. Pythonの基本的な文法(変数、リスト、for / ifなど)を理解する

07
Week

Python応用 / 可視化
~データサイエンスで中心的役割を果たすPandasや、matplotlib, seaborn, plotlyなど可視化ライブラリの使い方・グラフの使い分けを理解する~

  1. Pandas/DataFrameに対する理解
  2. 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
  3. 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
  4. seabornにおける発展的な作図(boxplot, violinplot, facetgrid)について理解する
  5. 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

08
Week

ドキュメンテーション
~部署内あるいはクライアントへの分析結果の報告のための資料作成方法を学ぶ~

  1. 資料作成の手順を理解する
  2. 分かりやすい資料の構成要素を理解する

09
Week

Mini Project I: kickstarter
~実際のデータを使ってデータサイエンティストの実務を体験する~

  1. 分析の背景を理解し、分析設計を行える
  2. 実際の実務の手順に従って、データ分析業務を理解する

10
Week

Mini Project II: NYC citibike
~実際のデータを使ってデータサイエンティストの実務を体験する~

  1. 分析の背景を理解し、分析設計を行える
  2. 実際の実務の手順に従って、データ分析業務を理解する

11
Week

機械学習の基礎
~機械学習の仕組みについて理解する~

  1. 機械学習の原理を理解する
  2. scikit-learnでモデルの構築・評価を行う

12
Week

機械学習の応用
~機械学習の様々なアルゴリズムを学ぶ~

  1. 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

13
Week

Mini Project III: NYC taxi fare forecast
~実データを用いてタクシーの運賃予測のモデル作成を行う~

  1. Big dataの取り扱いについて理解する
  2. モデル作成前のEDAを回すことができる

14
Week

深層学習1
~深層学習の基礎について学ぶ~

  1. テンソル、PyTorchについて理解する
  2. 線形回帰、MLP、畳み込み、CNNなどについて理解する

15
Week

深層学習2
~実務で使う深層学習モデルを学ぶ~

  1. 転移学習、AEについて学ぶ
  2. ResNet、カスタムデータセット、LSTMについて学ぶ

具体的な進め方

開校前に面談を行い、現状の把握並びに目標の設定を行います。
また、個別面談は1週間に1回のペースで進めていきますので、全部で15回個別面談を行うことができます。

カリキュラムの意図と
ねらい


DataScienceBootcampを受講することで見につくスキルは以下の通りです。

データエンジニアリングスキル


SQLのセクションにおいて、以下の課題を課しています。
実データセット(NOAA(アメリカ海洋大気庁)の気象データセット)に対して、特定の気候条件を満たすエリアを抽出するSQLのクエリを作成し、提出してもらいます。
まず、このデータセットは小規模なものではなく比較的大きなデータセットです。次にSQLクエリを書くにあたって、実際のデータサイエンティストとして重要なSQL構文であるWHERE, GROUP BY, HAVING, WITH, User Define Functionの活用が必要です。
従って、この課題を提出できた時点で、実際のデータサイエンスの現場でSQLによるアドホックな分析で困るという場面はかなり小さいと判断できます。
つまり、この課題を出せた時点で受講前と比べて、
1.ビッグデータのハンドリングスキル
2.SQLを用いたアドホックなデータ分析スキルおよび実用的なクエリを書くスキル
の2つが身に付いていると判断できます。

データサイエンススキル・ビジネススキル


Mini Project IIのセクションでは以下の課題を課しております。
実際にNYCでレンタルバイク事業を提供しているCitiBikeという会社のデータセットを用いて、
ユーザーのペルソナ分析を行い、その分析結果をパワーポイントに纏めて、提出いただきます。
ここではこれまでに積み重ねてきたデータエンジニアリングスキル(SQL)に加えて、新たにPythonによるデータ分析のスキルが求められます。
また漫然とデータ分析を行うのではなく、ビジネス課題に対して必要なデータ分析を洗い出す分析設計のスキルも併せて求められます。
これに加え、分析の為の分析ではなく、ステークホルダー(自分の上司や周囲の部署)へのコミュニケーションスキルが身に付いているかを判断する為に、分析コード(Pythonのコード)を提出いただくのではなく、それらの結果をまとめた報告資料(パワーポイント)を提出いただきます。
またペルソナ分析という課題自体も実際のデータドリブンマーケティングのプロジェクトとしては一般的な為、
実際にデータサイエンティストとして業務を行ったとして、製造業のマーケティング部門や金融業など複数の業界で似たようなプロジェクトを経験する可能性が高いです。
従って、この課題を提出できた時点で受講前と比べて、
以下のスキルが身に付いていると判断できます。
1.SQLによるデータ抽出からPythonにおけるデータ分析をシームレスにつなぐスキル
2.分析設計と探索的なデータ分析の実用的なスキル
3.分析内容をデータサイエンスを必ずしも専門としないステークホルダーに資料を使って説明できるコミュニケーションスキル

データサイエンススキル


Mini Project IIIのセクションでは以下の課題を課しております。
実際にNYCで走っているタクシーのログデータを使って、タクシーの利用状況および運賃に関するデータ分析と機械学習モデリングの実装を行い、分析コードを提出いただきます。
Mini Project IIまででビジネススキルはチェックしているのでデータサイエンススキルとクラウドスキルをより強化する為の課題です。
今後、多くの企業がDXを進めるにあたってクラウド基盤上での分析は切っても切り離せません。そこで、この課題ではGCPのVertex AIを利用したクラウド環境上で適切に分析を進められるかというクラウドのスキルをチェックしています。なおかつ、探索的データ分析などのフェーズがより進み、次のフェーズとして予測モデルを作成してほしいとステークホルダーから依頼された場合にも対応できるようにLightGBMを使った機械学習モデリングを実施していただきます。
従って、この課題を提出できた時点で受講前と比べて、以下のスキルが身に付いていると判断できます。
1.クラウド上でデータ分析を進められるスキル
2.機械学習モデリングを適切に設計、実装できるスキル

DataScienceBootcampに参加された方の
感想をご紹介します。

上のリンクをクリックすると、受講生の感想を見ることができます。

Q. 事前の知識がないので不安です

A. 事前知識がないことを前提としてカリキュラムを組ませて頂いております。また、毎週個別面談を入れて頂くことができますので、その場で次にやるべきアクションを決めることができます。

Q. 他の講座との違いは何ですか?

A. 本講座の最大の強みは現役のデータサイエンティストが作成したカリキュラムを元に、カリキュラムを作成した当事者から指導を受けられることです。ただ動画を見て終わりではなく、出題の背景なども踏まえてお話ができることが強みだと考えています。

Q. カリキュラムを終えると転職できますか?

A. 「この予備校に入れば必ず東大に入れますか?」という質問にお答えできないのと同じように、転職の保証をすることはできません。ただし、合理的に考えて転職することができるスキルを身につけることができるカリキュラムだと考えています。

Q. 受講後のキャンセルは可能ですか?

A. 初回面談後3日以内であれば無条件で解約が可能です(今後の参考のために理由だけお聞かせ下さい)。その際はこちらの返金フォームより返金の旨をお伝えください。2営業日以内に返金処理を行わせて頂きます。なお、返金頂いた方は以後弊社のサービスを受けることはできませんのでご了承下さい。

Q. あまり時間が取れないのですが・・・。

A. データサイエンスに関して事前知識をお持ちの方はあまり多くはないかと思います。
そういった意味では、受講開始後には学ぶことが多くて少し圧倒されてしまうかもしれません。その場合でも個別面談を通じて、あなたの現状に合ったお話ができますのでご安心下さい。

Q. 続けられるか不安なのですが?

A. 本講座では、毎週面談を受けて頂くのですが、その際にモチベーションを高めるためのお話などを通じてやる気の維持を図って頂くことができます。

Q. 卒業後はどうなりますか?

A. 一般的なスクールでは受講期間を終えたらそれで終了となりますが、本講座では専属の講師と定期的に面談を行いますので、おのずと関係が構築されます。結果として、仕事に関係する内容についてざっくばらんに相談している受講生も沢山います。

スタンダードプラン

1,980円/月
自分で学習を進めることができる方におすすめのプランです。
  • 全てのコンテンツにアクセス可能
  • 課題の添削・質問対応なし
  • モチベーションを保つための週一回の朝会に参加することが可能
  • モチベーションを保つための週一回の朝会に参加することが可能

プロプラン

598,000円/15週
Online learning and training have become an essential part of our society. LearnWorlds is one of the top platforms to create and sell online courses.
  • No transaction fees
  • 20 admins / instructors
  • Bulk student upload

DataScienceBootcampのプロプランは、経済産業省の第四次産業スキル習得講座に認定されています。

給付金を活用することで、最大で受講料の70%が戻ってきます。


詳しい要件につきましては、
厚生労働省のHPをご参照下さい。また、ご不明な点がある方はお気軽にお問合せ下さい。

個別相談会のご案内


受講前の疑問を解消したいという方向けにZoomでの個別相談会を実施しています。

匿名・顔出し無しでも構いません。
なお、個別面談は運営責任者の大橋が担当致します。

実際の個別相談んでは、講座の説明よりも、現在のお悩みに対応するようなイメージで、ちょっとしたコンサルティングのような位置づけになるかと考えております。

個別相談の日程はこちら

上記のリンクをクリックして頂くと空いているスケジュールが表示されますので、ご希望の日時をクリックして予約して下さい。

データサイエンスのスキルを身につけることは、係数感覚にとどまらず、ビジネス力やストーリーテリングの能力など、ビジネスパーソンとして総合的な能力を伸ばすことができると考えています。

データサイエンティストとしての道を歩まずとも、本講座で学んだことはあなたの人生において役に立つでしょう。

あなたのこれからのビジネス人生において役に立つ講座を作りたい。そんな思いからこのプロジェクトがはじまりました。

講座の中でお会いできることを楽しみにしています。
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