Tokyo Institute of Expertise
 
 
 

データサイエンティスト育成講座

働きながら4か月で、独り立ちレベルのデータサイエンティストになる

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身につく3つの力

データサイエンスは会社のビジネス課題や社会問題を解決するだけでなく、新たな価値を生み出していく重要なファクターです。
Tokyo iXのデータサイエンティスト育成講座は、データで社会を牽引していくために必要な「データサイエンス力」「自ら考えぬく力」「リーダーシップ力」を養います。

 

圧倒的な
データサイエンス力

 
 

飛躍するための
自ら考え抜く力

 
 

プロジェクト・サービスを率いる
リーダーシップ力

 

Tokyo iXの特長

 徹底した個別指導


入学時のカウンセリングによって決まる事前学習。
日々の学習履歴と課題評価に対するメンターからのアドバイスと課題設定。
実力や目指す場所が違うからこそ、個別指導は欠かせません。

Tokyo iXにはデータサイエンティストとして 成長するために必要な環境が用意されています。

一流のデータサイエンティストになる心の準備はできていますか?

 

 
 
 

 論理 × 実技の黄金比


データ分析を理論から学べる学習教材と、手を動かすことを重視したカリキュラム。コロンビア大学で行われた脳科学の研究結果で記憶を最も効率化する比率と言われている、インプットとアウトプットの黄金比「 3 : 7 」を基に設計されています。(※1)

理論からしっかりと身につけた知識と、実技への取り組みを通して培ったスキルは、あなたのデータサイエンティストとしての飛躍を将来にわたり助けます。
※1 Arthur I. Gates, Recitation as a factor in memorizing (New York: The Science Press, 1917).

 

 論理 × 実技の黄金比


データ分析を理論から学べる学習教材と、手を動かすことを重視したカリキュラム。コロンビア大学で行われた脳科学の研究結果で記憶を最も効率化する比率と言われている、インプットとアウトプットの黄金比「 3 : 7 」を基に設計されています。(※1)

理論からしっかりと身につけた知識と、実技への取り組みを通して培ったスキルは、あなたのデータサイエンティストとしての飛躍を将来にわたり助けます。
※1 Arthur I. Gates, Recitation as a factor in memorizing (New York: The Science Press, 1917).

 
 

 夜間・土日中心のカリキュラム 


データサイエンティストには事業や業界に対する知識、知見、経験から来る勘、トレンドなどの 「ドメイン(ビジネス領域)の知識」が必須
だからこそカリキュラムは 「仕事を続けながら学べること」を前提に設計しました。
一週間のうちの学習時間を何曜日に何時間割り振るかはあなた次第。カリキュラムも個別に作成します。

一歩先を進むあなたは、 Tokyo iXで得たスキルをもって何を実現しますか?

「平日夜 + 土曜」型

「平日朝 + 土日」型

学習時間   オンライン時間  メンターコアタイム

カリキュラム

  事前学習

最低限必要な前提知識とスキルを身に着け、スクールへの入学に向けて準備します。


前提知識

    • プログラミングの基礎
    • Excel
    • コマンドライン
    • Python
    • 数学
    • 統計

上記は、無料で提供するeラーニング講座です。受講を希望される方は、無料カウンセリングにてご相談ください。
※お申込前のレベルによっては別の入学期でのご案内となる可能性がございます。上記以外に、外部の無料サービスをご提案する場合もございます。

 基礎・応用学習

 データサイエンティストに必要な基礎知識、飛躍するための高度な知識・スキルを身に着けます。


基礎学習

    • データサイエンティストマインド
    • データ理解
    • データサイエンティスト体験
    • 環境構築
    • ライブラリ
    • データの前処理
    • データの可視化

応用学習

    • クリティカルシンキング
    • Kaggle入門
    • 機械学習
    • 時系列分析
    • 深層学習
    • 画像処理
    • 自然言語処理

 プロジェクト実践

 スクールでの学び、今までの業務で得たデータ分析の知識を活用し、個人・チームで合計4回のデータサイエンスプロジェクトを行います。


分析プロジェクト

  • Kaggleコンペ挑戦(7日間) - 2回
  • データサイエンスプロジェクト(21日間) - 2回

実際のコースを見てみる

コース執筆者

加藤 貴大

(株)NP-hard代表取締役、(同)アブダクション代表

理学部数学科卒業後、修士(経営学/MBA)と修士(科学/機械学習)を修了。国の研究機関を経て、現在はPOSデータから医療系データセットまで幅広い分野でのデータサイエンス業務に従事。法人研修の他、UXデザイナーやストラテジストとしてアサインされる案件も多い。

学習の進め方

動画・課題・授業・プロジェクト

eラーニング動画による理論学習と、JupyterNotebookを使った課題、GitHubによる課題提出、課題定義から始めるデータサイエンスプロジェクトなど限りなく実際の実務環境に近い形で学習が進みます。

毎日3時間

  • eラーニング学習
  • 課題提出
  • プロジェクトへの取り組み

土曜2時間

  • オンライン講義
  • グループワーク
  • ペアワーク

万全のサポート環境

 

 チーム/クラスチャット

 
通学がなくオンラインで学ぶため孤独になりがち。だからこそ、クラス単位で入学し、チームで協力しながら卒業できるように設計されています。 

 
 

 メンターに質問し放題

 
質問に回数制限はありません。経験豊富なメンターが答えへ導き「自ら考え抜く力」を身につけられるようサポートします。 

 
 

 週1回のカウンセリング

 
学習に関する悩みから日常生活との兼ね合いまで、不安なことをご相談いただけるように週1回のカウンセリングをご用意いたしました。 

 
 

 事前学習の無償提供

 
前提知識がない方でも開講前に学習できるよう無料講座を提供しています。プログラミング基礎・Python・アルゴリズムの他、無料で学べる外部コンテンツもご紹介いたします。

受講開始の流れ

 
 

開講スケジュール

  

 第二期 2023年1月14日~2023年7月15日(修了予定)

締切 - 定員

2022年12月28日 - 定員20名程度

FAQ

受講に関して

A.可能です。

基礎学習にはPythonや数学、統計などの基本的な知識が必要ですが、無償オプションとして必要な前提知識を学ぶことのできる事前学習コンテンツ、及び無料で学習いただける講座の情報を提供いたします。 

A.毎日3時間程度の学習と土曜日はリアルタイムで学習いただく時間としてプラス2時間程度の学習が必要です。

学習は土曜日の授業を基準として1週間単位で進むため、一週間のうちの時間配分はある程度ご自身でご調整いただけます。

A.下記のページから最新の推奨環境をご確認ください。

推奨環境を確認する

A.年齢制限はありません。学生の方でもご応募いただけます。

熱意と覚悟がある方であればどなたでも歓迎いたします。

申し込み、支払いに関して

A.まずは無料カウンセリングにご参加ください。

無料カウンセリング参加後にアカウントを発行させていただき、マイページ内からお申込みいただけます。
無料カウンセリングを予約する
無料カウンセリングに参加いただいた方は、マイページにログインするためのIDとパスワードがメールで届きます。
こちらからログインいただくと、お知らせ欄に申込ページのリングがございます。
ログインする

A.開講5営業日前までを基本とし、それぞれ必要な事前学習のボリューム分余裕をもってお申込みください。

どれくらいの事前学習が必要かどうかは無料カウンセリングでお伝えしております。お早めのご参加お待ちしております。また事前学習は最大で3ヵ月程度を想定しております。
目安)事前学習が必要ない方:5営業日前
   事前学習が1ヵ月必要な方:1ヵ月前

A. お申込み後振込先口座のご案内をいたします。

案内に従って、支払い期限までのご入金をお願いいたします。

A.お申しから7日以内にお振込みください。

お振込みいただいてから確認が取れるまでに時間がかかる場合がございます。あらかじめご了承ください。

A. 可能です。

事務局スタッフまでお問合せ下さい。
お問合せはこちら
 

その他

A.はい。修了条件を満たした方に、ブロックチェーン技術を活用したデジタル証明書「オープンバッジ」にてTokyo iX データサイエンティスト育成講座修了証として発行します。

※ オープンバッジとは
※卒業しても、修了条件を満たしていない場合修了証は発行されません。

A.本サービスは教育訓練給付金制度の対象ではありません。

※現在、開校記念キャンペーンとして\400,000(税込)の割引を実施中!
教育訓練給付金制度の上限金額\400,000と同額の割引が、手続の必要なくキャンペーン期間中にお申込みいただいた全員に適応されます。
※各入学期には定員がございます。お早めに無料カウンセリングにてご相談ください。

A.PCおよびインターネット環境をご用意ください。

推奨環境を確認する