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働きながら6ヵ月
独り立ちレベルの
データサイエンティストに

データサイエンス学科

パソコンに向かう人

実務のためのデータサイエンスを学ぶ

Tokyo iXのデータサイエンス学科は、データサイエンスの基礎
から応用、そして実務のための実践能力を身につけたい社会人向け
の講座となっています。

パソコン

講座概要

本講座は、6ヵ月・オンラインでの学習で圧倒的な実践経験を積み、データサイエンスプロジェクトをリードできる独り立ちレベルのデータサイエンティストを育成します。

6ヵ月 / オンライン

インプット

  • ・eラーニング動画学習
  • ・課題提出
+

アウトプット

  • ・Kaggle実践演習
  • ・データサイエンスプロジェクト実践

講座の特徴

個別化

入学前のヒアリング、受講中毎週行われるカウンセリングと学習履歴データを活用して 不足しているスキルセットを総合的に判断し、
一人ひとりの目標に合わせたサポートおよび実践内容の個別化を実現しています。

データサイエンティストに必要な3つの力

ビジネス力
データ
サイエンス力
データ
エンジニアリング力
下向き矢印

学習カルテと個人の目標を把握し、苦手を克服し
得意を増やす

  • カウンセリング・
    ヒアリング

    カウンセリング・ヒアリング
  • 十字十字
  • 学習履歴

    学習履歴
  • 十字十字
  • 課題の評価

    課題の評価

マインドセットの醸成

データサイエンティストマインド。それはデータサイエンティストとして世界を見る力を身につけ、データの本当の価値を見出すことです。AIと違い人が主体のデータサイエンスにおいて、機械にはできない洞察やひらめき、判断力を身につけます。

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人の後ろ姿

身につくソフトスキル

  • 主体性

    主体性
  • 十字十字
  • 責任感

    責任感
  • 十字十字
  • クリティカル
    シンキング

    クリティカルシンキング

働きながら学ぶ

データサイエンスにはドメイン(事業領域)の
知識が必須。
だからこそ、働きながら学ぶことを前提にカリキュラムを設計しました。

ビジネス力

データ
サイエンス力
データ
エンジニアリング力

ドメインの知識

分析対象となる業界や事業についての
知識・知見・経験・トレンド等の
情報

下向き矢印

ドメイン知識のキャッチアップを止めることなく、学んだことをすぐに業務に還元できる

  • 一週間の好きな時間で
    学習10時間

    一週間の好きな時間で学習10時間
  • 十字十字
  • 毎週土曜日に
    授業2時間

    毎週土曜日に授業2時間

受講の流れ

STEP 01
step01
カウンセリング・ヒアリング

お申し込み前の段階で受講者・企業担当者の方からカウンセリング、ヒアリングを開始。受講生一人ひとり別々の目標・現状のスキルセットの確認をします。

一人ひとりに合わせた目標を確認!
STEP02
お申し込み
STEP 03
step03
事前学習の開始

カウンセリングの情報から、受講にあたって必要な前提知識の不足を確認。一人ひとり「何を、どこで、どこまで」学習すればいいのか無料サポート。個別の事前学習スケジュールも作成します。

事前学習から個別サポート!
STEP04
入学式
STEP 05
step05
基礎学習

データサイエンティストに必要な学術的基礎知識の獲得を目指します。

毎週授業&カウンセリング!

学習カリキュラム

データサイエンティストマインド/データ理解/環境構築/データサイエンティスト体験/実践のための代表的ライブラリ/データの前処理/データの可視化

STEP 06
step06
応用学習

データサイエンティストとして自立するための応用力獲得を目指します。

学習カリキュラム

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

STEP 07
step07
実践演習

データサイエンティストとして独り立ちするための実践力獲得を目指します。

個別のプロジェクト!

Kaggle実践演習(10日間)

Kaggleのコンペに挑戦し、学習したことの復習を実現。自身の得意不得意を早期に把握し、プロジェクト演習に活かします。

分析プロジェクト(21日間)

データサイエンスプロジェクトを計画の立案から報告まで実践。テーマ設定やデータ取得も含めてすべてを自身で実行するため、相当な実践能力を身につけられます。

STEP08
修了式
STEP 09
step09
卒業者コミュニティで学習の継続

卒業者はチャットルームで継続コミュニケーションが可能。基礎学習・応用学習コンテンツも受講開始から1年間アクセス可能なため、本業に戻った後も、仲間と学習の継続や情報共有が可能です。

受講の流れ

一人ひとりに合わせた目標を確認!
STEP01
カウンセリング・ヒアリング
カウンセリング・ヒアリング

お申し込み前の段階で受講者・企業担当者の方からカウンセリング、ヒアリングを開始。受講生一人ひとり別々の目標・現状のスキルセットの確認をします。

STEP02
お申し込み
事前学習から個別
サポート!
STEP03
事前学習の開始(〜3ヶ月)
事前学習の開始(〜3ヶ月)

カウンセリングの情報から、受講にあたって必要な前提知識の不足を確認。一人ひとり「何を、どこで、どこまで」学習すればいいのか無料サポート。個別の事前学習スケジュールも作成します。

STEP04
入学式
毎週授業&
カウンセリング!
STEP05
基礎学習
基礎学習

データサイエンティストに必要な学術的基礎知識の獲得を目指します。

STEP06
応用学習
応用学習

データサイエンティストとして自立するための応用力獲得を目指します。

個別の分析プロジェクト!
STEP07
分析プロジェクト実践
分析プロジェクト実践

データサイエンティストとして独り立ちするための実践力獲得を目指します。

STEP08
修了式
STEP09
卒業者コミュニティで学習の継続
卒業者コミュニティで学習の継続

卒業者はチャットルームで継続コミュニケーションが可能。基礎学習・応用学習コンテンツも受講開始から1年間アクセス可能なため、本業に戻った後も、仲間と学習の継続や情報共有が可能です。

実際のコースを見てみる

定義する力1
ヒストグラムの基礎 - 描画例

充実のサポート

  • チーム / クラスチャットチーム / 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。

  • 事前学習のサポート事前学習のサポート

    前提知識がない方でも開講前に学習できるよう、申込時点からカウンセリングを実施し、不足知識をどこで、どうやって、どれくらい学習すればいいかサポートします。

  • 個別スケジュール作成個別スケジュール作成

    今日どこからどこまで学習すればいいかが一目でわかる、あなただけの学習計画表をカウンセリングを基に作成します。進捗管理はお任せください。

募集要項

2023年4月期

定員 修了予定 お申し込み・ご入金期日
20名 2023 年 10 月 2023 年 3 月 31 日(金)
定員20名
修了予定2023 年 10 月
お申込み・ご入金期日2023 年 3 月 31 日(金)

2023年10月期

定員 修了予定 お申込み・ご入金期日
20名 2024 年 4 月 2023 年 9 月 30 日(土)
定員20名
修了予定2024 年 4 月
お申込み・ご入金期日2023 年 9 月 30 日(土)

2024年4月期

定員 修了予定 お申込み・ご入金期日
20名 2024 年 10 月 2024 年 3 月 31 日(日)
定員20名
修了予定2024 年 10 月
お申込み・ご入金期日2024 年 3 月 31 日(日)

2024年10月期

定員 修了予定 お申込み・ご入金期日
20名 2025 年 4 月 2024 年 9 月 30 日(月)
定員20名
修了予定2025 年 4 月
お申込み・ご入金期日2024 年 9 月 30 日(月)

執筆・監修者

執筆
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。

監修
佐藤 一誠
東京大学 大学院情報理工学系研究科
コンピュータ科学専攻 准教授

東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻にて博士課程を修了し博士号を取得、東京大学情報基盤センター助教、東京大学大学院新領域創成科学研究科講師を経て現在に至る。

よくある質問

受講に関して

Q
実務経験も学習経験もありません。受講可能ですか?
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、および無料で学習いただける講座の情報を提供いたします。
Q
学習時間はどれくらいですか?
A
1週間で10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、1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。
Q
推奨環境を教えてください。
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
Q
年齢制限はありますか?学生でも受講できますか?
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

Q
申込方法を教えてください。
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後に発行されるマイページよりお申し込みいただけます。
無料カウンセリングを予約する
ログインする

法人でお申し込みをご希望の場合はお問い合わせフォームよりご連絡ください。
Q
申し込みの締め切りはいつですか?
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し込みください。
事前学習にどれくらい学習が必要か、順番やスケジュールを無料カウンセリングにて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
Q
支払い方法は何がありますか? 支払い期限はありますか?
A
お申し込みから7日以内に、指定の口座にお振込みください。
Q
領収書の発行はできますか?
A
可能です。
事務局スタッフまでお問い合わせ下さい。
お問い合わせはこちら

その他

Q
修了証明書等の発行はありますか?
A
はい。修了条件を満たした方に修了証書を発行しております。
Q
事前に準備するものはありますか?
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
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