01
転職できる
スキルを身につける

カリキュラムは現役のデータサイエンティストが作成。実務経験に基づくリアルなケーススタディやプロジェクトを通じて、実践的なスキルを習得します。書籍では得られない問題解決力やコミュニケーション能力を身につけ、即戦力として活躍できるプロフェッショナルを目指します。

02
転講師ガチャはなし。少人数制で
専属講師からフィードバック。

講師はUdemy受講者数1位獲得の大橋と、現役データサイエンティストとして数々の分析からプロジェクトマネジメントまで行う高橋の2名で担当します。

質の高いフィードバックをお約束するために、各期の受講生は10名まで。そのため、1対1で丁寧な指導を受けられます。

データサイエンスの世界に入るか迷っている人へ

プログラミングのスキルを持つあなたにとって、データサイエンスを世界が新たなキャリアや労働条件の向上への一歩とするのは比較的容易なことです。すでにデータサイエンスの一角をなすスキルを持っているためです。
データサイエンスの需要は急速に増加しており、それに伴いデータサイエンティストの需要も拡大しています。この講座を修了することで、データサイエンスの専門知識やスキルを身につけ、市場価値を高めることができます。データサイエンスのスキルを持つ人材は高い評価を受ける傾向にあります。これにより、キャリアの成長や年収の向上が期待できます。
データサイエンスの学習は、あなたのキャリアに新たな可能性を開拓し、より良い労働条件を手に入れるための一歩となるでしょう。
（プログラミング未経験者も本講座を受講することができますが、経験者との差を埋めるだけの努力が必要です。しかし、この覚悟がある方はぜひ申し込んでいただきたいと考えています。）

講師ガチャはもうやめにしましませんか？
少人数制 × 質の高い講師 で最高の学習環境をご用意しました

スクール選びをしている方が意外と知らないのは、大手になるほど「講師ガチャ」が発生してしまうことです。
学生の頃を思い出してみてください。教えるのが上手い先生もいれば、下手な先生もいませんでしたか？ 先生の教え方は、その科目が好きかどうかを左右してしまうほど大きな影響があったはずです。
講師がたくさんいるスクールでは、同じカリキュラムを受けているのに「隣のクラスと全然違う......」ということが起こり得るのです。また、講師の中には、何年も現場に出ていない人までいます。ITの世界の動きの速さをご存知なら、現場に出ていない人からしか学べないのは、大きな欠陥だとわかるはずです。
本講座では2名の講師がそれぞれの専門分野を解説するかたちで進めます。講師ガチャはいっさいありません。各講師はUdemyでベストセラー・現役のデータサイエンティストです。わかりやすさと現場に即した力がつくことについては折り紙つき。自信を持ってご提供しています。

挫折しないシステム

みなさんは、これから今までと全く違う新しいものを学ぼうとしています。コツコツと未知の分野を学んでいく必要があります。ときには辛いこともあるかもしれません。

はっきり申し上げて、学習者、特に独学をする人で一番多いのが「挫折」です。

ASUCODEではそれを防ぐため、目標を共有するコミュニティで支え合うシステムを採用しています。（コミュニティ参加は任意です。もちろんコミュニティが苦手な方は無理に参加する必要はありません。）コミュニティは卒業後も参加し続けることができるので、エンジニア生活の支えにもなることでしょう。

講師と1対1でのスキル・キャリア両面での手厚いサポートも行っています。
困ったときはいつでも相談してください！

コミュニティについて

毎週金曜日の朝8:00~8:30、zoomにて朝会を行なっています。※通勤中に耳だけ参加もOK！
朝会では、1週間の振り返りと次の1週間の目標策定を行うほか、講師の大橋より"今週行った作業""今週使用したツール"といった現役経営者兼エンジニアからの生の情報を得られます。
コミュニティに参加した方には、正しい目標策定と時間管理方法の講義動画をプレゼント！コミュニティの力と正しい方法の両輪によって、あなたの目標達成を支えます。
なお、ライフスタイル的にコミュニティに参加できなくても、カリキュラムを受けている間は週に1回、講師と1対1で相談する機会がありますので、心配はありません。

受講生の声

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転職実績
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カリキュラム

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。

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・マインドセットを身につけて頂くことが本講座のテーマです。

目指す姿

ジュニアデータサイエンティストとして即戦力になる力を身につける

 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、仕事ををイメージできる。
 会社から評価される人材になるうえで必須のスキル、レポート作成ができる。
 一般的に使われているデータを用いてデータ分析ができる。また、データ分析がどのようなものかが分かる。
 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がわかる。
 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わかる。

着実にスキルを身につける16週間

データサイエンスブートキャンプのカリキュラムは、Pythonやデータ解析、機械学習、データベース、ビジネスなどの基礎から始まり、実践的なプロジェクトやケーススタディを通じて実践力を高めます。
業界のニーズに合わせたスキルやツールの習得を重視し、専属の講師による個別指導や少人数制クラスでの学習を提供します。

毎週のタスク

  • 講義を受ける（課題が出されます）
  • 週末までに課題を行い、提出する
  • 個別サポート：
現状の確認と目標とのすり合わせ、講師への質問で、理解を確実なものにします。

01
Week

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

02
Week

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

03
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

04
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

05
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

06
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

07
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

08
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

09
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

10
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

11
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

12
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

13
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

14
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

15
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

16
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

具体的にどのようなスキルが身につくのか？

1. 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。
課題
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
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。
課題をこなすことで身に付くスキル
  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

2. 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。
課題
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まとめて、提出してください。
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ため、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。
課題をこなすことで身に付くスキル
  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

3. より高度なデータサイエンススキル・クラウドスキル

Mini Project IIIのセクションでは以下の課題を課しております。
課題
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、分析コードを提出してください。
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。
課題をこなすことで身に付くスキル
  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

講師紹介

株式会社CODOR 代表取締役
大橋亮太

  • 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。
  • 2019年にオンライン学習サイトのUdemyにてDjangoのコンテンツの提供を開始。 同プラットホームでのベストセラーとなる。
  • 2020年、秀和システム社より「Djangoのツボとコツがゼッタイに分かる本」を出版。
商社・不動産業という他業界の経験から、初学者にもわかりやすい解説に定評。受講者を「自走できるプログラマー」にすることをモットーとしている。

株式会社CODOR 取締役
高橋 哲哉

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。

修了要件を満たすと、修了証が発行されます！

本講座はただ学習しただけでは修了となりません。代わりに、十分な実力がついた証として、一定基準を満たした方に修了証を発行しています。日々の学習のモチベーションにもお役立てください。

修了要件

  • 75%以上のセッションの出席、80%以上の課題の提出

  • 卒業制作を提出すること

  • 最後の個別面談において受講生の習熟度合を確認し、受講前と比べてスキルが高まっていること。
（ただし、自ら考える能力の習得期間には個人差があることから、基準を満たしていない場合は経過を観察するものとします。）

サポートを手厚くしすぎてしまったので、
各期の募集人数は10名とします（先着順）。

講師2名のみですが、サポートの幅は多岐にわたります。

たとえば......
学習の進捗の確認、目標設定方法、案件取得方法、自らを成長させるための日々の記録の取り方、人脈の広げ方、就職活動支援、時間管理方法、技術相談　など。
サポートを手厚くしすぎて、多くの受講生を見ることができなくなってしまいました。なので定員は10名です。こちらの商売としてはダメですが（笑）、それだけしっかりした講座になっているはずです。
その10名は、先着順とさせていただいております。転職はご自身の人生の大きな決断だと思います。その決断をいち早くし、本講座を選んでくださった方にエールを送りたいという思いで、先着順のシステムとさせていただいております。

受講について

経済産業省 認定　第四次産業革命スキル習得講座

最大70%が給付されます

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。

受講料

一括　598,000円（税込）
↓↓↓
一括 （70%給付後自己負担額）　179,400円（税込）

次期開催日程

受講開始日：2024年5月15日
定員に達し次第、受付を締め切らせていただきます。

  • 教育訓練給付金の受給を検討されている方は、約1.5カ月の事前準備期間が必要となりますので、お早目の申し込みをおすすめしております。
  • お申し込み後、事前学習教材を進めて頂くことができます。

プログラミング初心者の方向けのコースも開講しております。
ASUCODE
アスコード

まずは無料個別相談会にお申し込みください

あなたのキャリアを次のステージに進めるための第一歩を、無料相談で共に考えてみませんか？
お申し込みは簡単です。以下のリンクからお気軽にご予約ください。
初めてのステップが、大きな変化への扉を開くかもしれません。

↓個別相談の日程はこちら↓

独学者向けのサービスもご用意しています。

「自分でコツコツと学習を進めることができる」「フィードバックしてくれる人がいる」という方は課題の添削や1on1がないコースもありますので、ご活用下さい。

※自習コースはフィードバックありのコースに比べ、大幅に習得に時間がかかると予想されます。転職や昇格までの期間短縮を考えると、フィードバックありの方が金額的にもペイしやすいと考えています。どちらのコースが良いかわからない、途中でフィードバックありに切り替える可能性がある、という方はお気軽に無料相談にお申し込みください。

フィードバックなし・独学コース
980円（税込）/月

よくあるご質問

Q. データサイエンス系の事前知識がないので不安です

事前知識があまり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。

本講座はプログラミング経験のある方を対象としておりますが、未経験者も受講可能です。経験者との差を埋めるためには相応の努力が必要となりますが、それでもデータサイエンティストを目指したいという覚悟のある方は、全力でサポートいたします。まずは無料相談を予約してみてください。

Q. 返金したい場合はどうすれば良いですか？

受講後にも改めてご連絡いたしますが、初回面談後3日以内であれば無条件で解約を受け付けています。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、やむを得ない事情の方以外は相性が悪いと考えておりますので、以後弊社のサービスを受けることはできなくなります。ご了承下さい。

Q. 他の講座との違いは何ですか？

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・実際の現場で起きたことや最新の業界ニュースを講師から聞けること・プロのデータサイエンティストの仕事の速度感を体感できることが強みだと考えています。

Q. あまり時間が取れないのですが･･･。

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. 続けられるか不安です。

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？

 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。

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