未経験でも⽂系でも、世間から求められる ⾼収⼊IT⼈材になれます
⾼収⼊な業界に転職をしたい未経験だけど、データサイエンティストになりたいスクール選びで、失敗したくない社会に求められる、今 ⼤注⽬の場所を選ばずに、⾃由に仕事がしたい
このスクールで「データサイエンス」の全てを学ぶことで、あなたは、業界を問わずに有名企業、⾼収⼊な条件の優良企業から「引く⼿数多」な存在になり、国からも必要とされている「最先端のスキル」を⼿に⼊れることができます。
未経験者でも、２０代でも、完全リモートでも転職・年収アップに成功しています！
「せっかくスキルを覚えたのに､転職活動がうまくいかない」ただスキルを教えるだけではなく、『あなたが転職するまで』をコーチング・徹底サポートします！
そもそも⼈⼿不⾜な業界のため、探さずとも⼤⼿企業から引っ張りだこで選ばれる存在になれます。
スキルは教えてくれるけど、
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多数の業界から求められる⼈材に
「モチベーションを維持できず、途中で挫折」独⾃のオンラインコミュニティ「データランニングギルド」により、
第⼀線で活躍する先輩や、⼀緒に学ぶ同期の仲間と質問や交流ができる！
講師やメンターとの
縦の繋がりのみ…。
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も豊富で挫折しづらい
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データサイエンティストは、「ビッグデータの分析」や「AI開発」により、企業や社会課題を解決する専⾨家です。
機械学習や統計解析を活⽤し、ビジネス上の価値を⽣み出すための分析や業務の⾃動化を⾏います。
「データ」に基づいた分析をするため、「なんとなく」や「担当者の主観」などではなく【結果】に繋がる価値を提案できるという
今、「超⼈⼿不⾜」で社会に求められる職業の1つです。
当スクールの講座（コーチング+グループメンタリングプラン、コーチング+個別メンタリングプラン）は経済産業省の
第四次産業革命スキル習得講座に認定され、厚生労働省指定の専門実践教育訓練給付金制度の対象講座に認定されました。
条件を満たすことで受講のために支払う受講料の最大70%が教育訓練給付金としてハローワークから支給されます。
EY Instituteが公開しているデータ』では、
【市場規模】が、2020年時点で約23兆円から
2030年には約87兆円と、約4倍にも成⻑すると予想されます。
さらに、Linked inの⼈材需要の伸び率調査によると、データサイエンティストの需要は352%伸びており、急速に需要が⾼まっています。
データサイエンティスト協会の公開している調査によると、データサイエンティストの平均年収は791万円となっています。
これは、弁護⼠の平均年収（約600万円）、会計⼠の平均年収（約600万円）の約1.3倍で、⾮常に⾼収⼊な職業だということが分かります。
しかも、特別な資格などが必要な職種ではなく、業界も浅いため、20代や30代の⽅が第⼀線で活躍しています。
既存の⾼収⼊な職種と⽐べても、短い期間で⾼い年収を⽬指すことが可能な職種なのです。
今後、どんな業界からも求められるスキルのため「職場や企業に依存しない」働き⽅が可能です。
時間や場所にとらわれず、⾃由な働き⽅ができます！
さらに、クリエイティブで変⾰をもたらす仕事のため、様々な業界から感謝されながら、報酬をいただける唯⼀無⼆のスキルです。
が選ばれる3つの特徴
経験豊富な現役データサイエンティストによる個別メンタリングで、未経験からのスキル習得をサポートします。
厳しい選考過程を経て選ばれた転職のプロが、あなたの転職を支援します。
交流や学習コンテンツ、輪読会などを活用することで、より実践的なスキルを習得することが可能です。
メンタリングの講師は、経験豊富な現役データサイエンティストのみを採用しています。
講師の幅広いバックボーンに基づいたメンタリングを実施致します。
データラーニングスクールでは、異業種からの転職への不安を一緒に解消していく仕組みをご用意し、あなたの転職成功までしっかりサポートいたします。
転職を⽬指す場合、講座受講前と受講後で考え⽅が変わる⽅が多く、⽬的意識を持って受講した⽅ほど転職の成功率が⾼い傾向にあります。
そこで、データラーニングスクールでは、データサイエンティストのメンタリングとは別に、転職のプロによるコーチングを提供しています。
コーチングでは、⾃⼰分析やキャリア像の整理、転職時の⽀援などを⾏い、理想の転職を実現するサポートをします。
人材紹介や人事として経験を積んだ方の中で、転職やスキルアップに深い理解がある方に限定し、厳しい選考過程を経て選ばれたキャリアコーチがあなたの転職を支援します。
コーチは定期的に研修を受けているため、どのコーチであっても一定の質のコーチングを受けることができます。
データサイエンティストへの転職を目指してスクールの受講をされる方のバックボーン、持っているスキルセットは様々です。エンジニアリングやマーケティングなどのスキルを持っている方の転職であれば講座受講後すぐにでも可能ですが、そうでない場合、講座受講後に実績を準備する期間が必要となります。
講座の受講、転職準備期間、転職活動を含めると、平均9ヶ月〜12ヶ月程度の期間がかかります。そのため、データラーニングスクールでは、1年間の長期間に渡ってコーチが転職を支援するような形でコーチングのサービスを提供しています。
データ分析の会社を経営しているメンバー、フリーランスとして活躍するメンバー、大企業のデータサイエンティストとして働くメンバーなど、データ分析の第一線で働いているデータサイエンティストに質問し放題の環境です。
300人以上のデータ分析人材が在籍し、一緒にkaggleなどのデータ分析コンペに参加したり、技術書の輪読会をしたりしながらスキルアップに励んでいるので、自分のレベルに合わせた学習環境が手に入ります。
データラーニングギルドは、以下のような形で データサイエンティストとしてキャリアスタートするメンバーを続々と輩出しています。
実データを使って実務経験に近い経験を積み、そのアウトプットをポートフォリオとして提供できるような分析プロジェクトも開催。スクールの受講生なら優先的にご案内が可能です。
だけ！各個⼈に沿った⽬標設定から始まり、転職までをトータルでサポートするカリキュラムです。
演習問題中⼼のカリキュラムやポートフォリオの作成により、実績的なスキルの習得が可能です。
データ分析のスキルを、どのように自分のキャリアに活かしていくかを考えることができるようになります。
また、データ分析に限らない、キャリア全体設計を通じて今後の人生を真剣に考えることができるようにもなります。
ビジネススキルやデータエンジニアリングスキルなど、統計・機械学習だけではなく、データサイエンティストに必要な知識を網羅的に身につけることができるようになります。
また、演習中心のカリキュラムと、現役データサイエンティストのメンタリングにより、知識の“習得”だけではなく、実際に知識を“使える”ようになることを目指します。
※1 学習時間の目安は、各週10時間〜20時間程度、総学習時間は240時間程度です。
※2 各週3回×12週の講座をテキストと動画を通じて学習します。
ポートフォリオ作成を通じて、問題を解くだけでは身につかない実践的なスキルの習得ができます。
転職活動の際に、成果物という目に見える形でスキルを示すことが可能です。
ポートフォリオ作成にかかる時間は、240時間ほどを想定しています。
履歴書・職務経歴書の添削を通じて、技術スキルや活かせる経験が伝わる資料を作ることができます。
また、コーチと一緒に考えることで、個人だけでは見つけられなかった観点や選択肢が見えてきます。
講座が終了したらサポートがすぐに終了ではなく、長期に渡ってサポートを受けられる環境を提供しています。
理系大学院を卒業した後、SIerのエンジニア職に従事した後、現在は自社AIプロダクトの導入支援やそれを用いたデータ分析のコンサルを行なっています。スクール受講前のメンタリングで、データサイエンスで自分が就きたい職種をはっきりとさせることができたので、スムーズに転職活動を行うことができました。スクールでは、データサイエンスを行う上で必要となるスキルセットやキャリアについての相談、転職活動に直接活かせるポートフォリオ作成についてのアドバイスなど、幅広くサポートしていただきました。データラーニングスクールを受講する最大のメリットは、メンタリングで明確にした目標から現状までを逆算して、実現までをサポートしてくれる点にあると思います。また、転職活動中にデータラーニングギルド関係で1社面談をすることができたことも大きかったです。
受講前は中小企業の生産技術開発職に1年半従事した後、半導体専門商社で技術営業職をしていました。受講後は大手製造メーカー向けのデータサイエンティストとして働いています。カリキュラム内容は機械学習やAIに関する知識だけでなく、データ分析を行う上で必要な考え方やツールの使い方まで幅広く学ぶことができます。週1回の面談を通じて、データサイエンティストとしてどのようなキャリアパスを構築するかを固めることができたので、転職活動の面接でも自分の考えをしっかり伝えることができました。データラーニングギルドでは様々な分野のデータサイエンティストがいるため、共有されている情報を見るだけでも勉強になります。カリキュラム内容、サポート体制ともに充実しているのでおすすめです。
受講前は販促分野における企画やECサイトの分析を行っていました。受講後は、希望の第一志望だった企業に転職成功し、GAのログデータを活用したモデルの作成や分析サポート業務に従事しています。また働き方も前職に比べて大きく変わり、100％在宅ワークを実現でき、給与も大幅に上がりました。転職前は、社会人一年目で、データ分析未経験だったため実績を作ってから転職活動をするべきか不安に思っていましたが、スクールで「とりあえずやってみたら？若いのも武器だよ」とアドバイスもらったことがきっかけで自分の中の迷いが消え、転職活動にフルコミットできるようになりました。スクールの経験は転職活動でも差別化ポイントになると思います。
理系大学院を卒業した後、フリーのエンジニアとして働いています。受講前は、データサイエンティストの仕事が漠然としていてイメージがつきづらいところがありました。スクール内でPythonやR、機械学習や統計の基礎を学び、さらに実際の現場で活躍しているデータサイエンティストの方の話を聞くことでデータサイエンティストの仕事イメージがクリアになりました。実際に課題を進め、丁寧な添削を受けることでデータサイエンスの思考が身に付きます。受講後は、希望していた時短勤務の働き方が実現しました。独学で勉強するよりも効率的に、かつ実務イメージをつけながら学習することができるので受講に迷っている方はおすすめです。
| 入会金 |
|---|
| 110,000円(税込) |
| コーチングプラン | |
|---|---|
| 料金 | 448,000円(税込) |
| 給付金適用料金※ 入会金を含めた実質負担額 | |
| プラン内容 |
|
 |
|
|---|---|
| 料金 | 648,000円(税込) |
| 給付金適用料金※ 入会金を含めた実質負担額 | 227,400円(税込) |
| プラン内容 |
コーチングプランの内容
|
|
|
|---|---|
| 料金 | 798,000円(税込) |
| 給付金適用料金※ 入会金を含めた実質負担額 | 348,000円(税込) |
| プラン内容 |
コーチングプランの内容
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| コーチングプラン | + グループメンタリングプラン |
+ 個別メンタリングプラン |
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|---|---|---|---|
| 入会金 | 110,000円(税込) | ||
| 料金 | 448,000円(税込) | 648,000円(税込) | 798,000円(税込) |
| 給付金適用料金※ 入会金を含めた実質負担額 | 227,400円(税込) | 348,000円(税込) | |
| プラン内容 |
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コーチングプランの内容
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コーチングプランの内容
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社会⼈が学ぶために⽤意された「クラウドローン」と提携！
最短２〜３営業⽇で、低⾦利の銀⾏ローンを受けられます。
| 月額シミュレーション | |
|---|---|
| コーチングプラン | 月額5,077円(税込) |
| コーチング + グループメンタリングプラン |
月額6,891円(税込) |
| コーチング + 個別メンタリングプラン |
月額8,251円(税込) |
| コーチングプラン | コーチング + グループメンタリングプラン |
コーチング + 個別メンタリングプラン |
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|---|---|---|---|
| 月額シミュレーション | 月額5,077円(税込) | 月額6,891円(税込) | 月額8,251円(税込) |
株式会社ALBERTにてデータサイエンティスト、株式会社イノーバにてマーケティングオートメーションツールの開発、サービス企画の経験を経て株式会社澪標アナリティクスへ入社。
大手メーカーの分析チーム立ち上げに伴い、自社の代表としてオンサイト業務に従事。オンサイトでは、各種マーケティングツール運用、自社との橋渡しをしつつ、データ分析基盤構築や分析プロジェクトに関するコンサルティング・常駐先・社外ベンダー・自社の混成チームに対するPM業務を実施。
大手旅行代理店を始めとした従業員数万人規模の大企業からスタートアップに至るまで、幅広い領域で30社以上のコンサルティング業務を実施。
250人以上のメンバーが所属するデータサイエンティストに特化したオンラインコミュニティである、データラーニングギルドの代表を務める。
データサイエンティストの教育においては、100名を超える受講者に教育を行い、未経験からエンジニア、研究開発職に至るまでありとあらゆるバックボーンの方のデータサイエンティスト転職を成功に導いている。
タイトルデータ×AI人材キャリア大全
職種・業務別に見る必要なスキルとキャリア設計
こんな内容です「データ系職種の職種別の働き方を知りたい」
「具体的にどんなプロジェクトがあるのか知りたい」
「どうやってデータ系職種を目指せばいいの？」
という受講生からよく聞かれる質問をテーマにした、データ×AI人材を目指す人、
データ×AI人材としてキャリアを伸ばしていきたい人に向けた一冊です。
データサイエンティスト、データエンジニア、機械学習エンジニア、データアナリスト
などの職種軸と機械学習システム構築、データ分析、データ可視化・BI構築という2軸
からデータ×AI人材の働き方を解説しています。
