【データサイエンティスト養成講座】10月スタート 2期生募集開始!

こんな悩みを抱えていませんか?

  • 仲間がいなくてモチベーションの維持が困難。
  • 質問や悩みを共有できる仲間がいない。
  • 学んだ機械学習の内容をどう実践していいかわからない。
  • 数十万円以上の講座は高くて購入ができない。

そんなお悩みを抱えている人は、データサイエンティスト養成講座に参加してみませんか?

ご参加はこちら

※募集は予告なく終了する場合がありますので、ご検討中の方はお早めにご参加くださいませ。

募集要項はこちらからもご覧いただけます

どんなことをやるのか

自走力を養う実践的な機械学習の課題に挑戦

本講座では皆さんに機械学習の課題に取り組んでいただきます。講座内で扱うデータセット、課題の内容は様々で、一定期間ごとにこれらの課題に取り組むことによって、データサイエンティストに求められる課題解決力を養います。

<補足> キノコードでは、現在Webサービスを構築しております。 Pythonでの人工知能を用いた開発、PythonでのWebサイトの開発です。 本講座での成績が優秀な方には、お手伝いとしてお声がけをする場合があります。 実際に、面談を経て1期生の方数名が参加いただくことになりました。

ピアラーニングで同じ志を持つ仲間と切磋琢磨

本講座ではピアラーニングを採用しており、数人〜十数人のチームに分かれて、課題に取り組んでいただきます。

本講座では自走に必要なスキルをスピーディに身につけるため、1ヶ月目から実践的な課題にチームで取り組みます。そのため、最低限の基礎知識を身に着けている方にご参加をお願いしております。詳しくはどのような方が参加できるかをご確認ください。

ピアラーニングとは?

ピアラーニングは学習者同士で協力しながら学ぶ学習方法で、チーム内で議論を行ったり、質問しあったりしながら学習を進めます。本講座も講義形式、つまりインプット中心ではなく、チームで自律的に学習を進めていただき、分からない点はチーム内で解決に取り組んでいただきます。ピアラーニングは同じ志を持つ仲間が見つかるだけでなく、互いの学習に主体的に関与し、貢献しあうことで高い学習効果が発揮されます。ご参加いただいた方は、配属となったチームの学習を盛り上げていただけると嬉しいです!

業界最安級の月額料金

データサイエンティストを目指す方向けの講座としては業界最安級の料金となっています。また月額制でいつでも解約&再参加することができます。
※支払い済みの月額料金の返金はございませんのでご了承ください。

本講座A社B社
料金(税込み)月額:24,800円
(4ヶ月で99,200円)
月額換算:143,000円
(6ヶ月:858,000円)
月額換算:84,975円
(16週間:339,900円)
途中解約
学習形式ピアラーニング自学+メンターサポート自学+メンターサポート

転職活動のサポート

本講座にご参加いただいた方で、転職のご意向がある方には、ご経歴、スキルなどをお伺いし、求人の紹介や面接アドバイスなど転職成功に向けてサポートいたします。

  • 現在のスキルセットでどのような転職の選択肢があるか
  • 目標とのギャップを今後どのように埋めていけばよいか

このような疑問をお持ちの方は是非キャリアコンサルタントにご相談ください。

※ご紹介できる求人がない等の理由で、本サポートをご利用いただけない場合がございます。あらかじめご了承ください。

4ヶ月後に目指すゴールは?

本講座では4ヶ月後のゴールとして、「データサイエンティストとして自走できること」を掲げています。
また「データサイエンティストとして自走できること」を、「Kaggleなどの分析コンペで課題を自分の力で解いていけること」と定義しています。

データサイエンティストに求められるスキルの大切なものとして、課題発見力、課題解決力の2つがあります。本講座では後者の課題解決力を養うことを目的としています。
つまり、データセットと課題があらかじめ用意されていれば、自力で課題解決を進められることを目指します。
というのも、ビジネスシーンおいては、すでに課題が発見(設定)された状態で、データサイエンティストに分析案件が依頼される場合があり、課題発見力まで必要とされないケースがあるからです。
一方で、課題解決力(データサイエンス力)は分析案件があれば必ず求められるスキルです。
そして、Kaggleは、課題が設定された状態で、課題を解いていくコンペです。
「Kaggleなどの分析コンペで課題を自分の力で解いていける」ようになれば、あとはご自身でどんどんコンペで課題に挑戦をしてスキルを磨いていけばよいと考えているからです。

Kaggleとは?

Kaggleとは世界最大のデータサイエンスのプラットフォームです。様々な機械学習やデータ分析のコンペが開催され、世界中のデータサイエンティストがスキルを競っています。Kaggleのコンペに参加して課題に取り組むことで、自分のスキルを客観的に測ることができるだけでなく、データサイエンティストとして転職する場合、Kaggleでの実績が大きなアピール材料になります。

過去の参加者の声

大野真幹さん | 20代、法人営業(2021年10月からアナリストに転職)
DS養成講座に参加して一番良かったのは、同じ課題に対してチームの皆さんと取り組めることです。チーム内でコードや参考にした情報を共有することで、短時間に多くの有益な情報に触れたことができ、独学時よりも成長したと感じています。 また、中間発表などでは現役データサイエンティストの方にアドバイスをしていただけるので、コーディング技術だけでなく実務における技術についても教わることができました。 データサイエンティストに転職したい方や独学で行き詰まってる方には特にオススメです。

rekkobaさん | 20代、プロジェクトマネージャー
「いつかはPythonを勉強したいけどKaggleは難しそうだし、機械学習モデルの構築なんてそんな簡単にはできないのではないか」と、Pythonを学ぶきっかけを掴めずにいました。 DS養成講座では、スタートして1週間目で機械学習コンペに参加し、2週目にはモデルを理解しながら微調整する作業を行うことが自然とでき、最低限の機械学習モデルを作成することを実践的な内容を通して最短で学ぶことができます。 高い受講料を支払ってスクールに通うほど時間に余裕はないが、独学の取っ掛かりがつかめない方におすすめです。

Quest Shopさん | 30代、船舶・エネルギー関係
DS養成講座を受講する前は、プログラミング学習はインプット中心でした。講座は、チームで同じ課題に取り組むことで他の受講者に分からないこと、また知っていることを共有し、説明するアウトプットの機会が多くあります。アウトプット中心の学習をすることで、自身の知識が深まっていることを日々感じるようになりました。プログラミングは分からない壁の連続です。しかし、1つ1つ調べると必ず挫折します。1人で学習するより同じ目標を目指す仲間と学習できたことで、モチベーションを毎日維持することが出来ました。普段の生活では出会えないプログラミングを学びたいと思っている方達との出会いが1番の良い刺激になりました。プログラミングを一生学んでいきたいと思います。

チャピコさん | 30代、事務・企画職
Python、DSも初心者でしたが、興味のみでDS養成講座に参加しました。課題に取り組む中で特徴量、EDA、モデリング、各分析手法等、聞いたこともない単語が沢山出てきましたが、講座を通して自分で考えて最後まで実装できるようになることができました。 また同期に初心者から上級者、業種も様々なメンバーがいて、DSに限らず相談・雑談ができ、挫折することがない環境が作られていることからも、誰にでもおすすめできる講座だと思います。(あと価格が安価です。)

Ikkiさん | 20代、水産業・研究職
DS養成講座の良かったところは、共に学ぶ仲間がいる(ピアラーニング)という点に尽きます。 「それぞれ目指している道はあるけれど、まだ自走するほどのスキルは無い」という仲間と切磋琢磨しながら学ぶうちに、データサイエンス力はもちろん、チームとして物事を解決していく能力が磨かれました。チーム内には実力差もありましたが、例えスキルに自信が無くとも、チームに積極的に関わっていくことで、本人の実力だけでなく、チームの活力に繋がっていたように思います。実力だけでなく、学ぶ姿勢をチームに示す人がとても重要な役割を果たしました。やる気はあるけど自信がない方!あなたのやる気にはピアラーニングをより良いものに変える力があるはずです!

Hiroyuki Onishiさん | 40代、ネットワークのプリセールスエンジニア
本や動画でPythonを学んだけどそれからどうすれば?という方は多いのではないでしょうか。学習の成否はアウトプットが出来るかどうか。DS養成講座は絶好のアウトプットの場です。実際にCodeを書いて、人に説明することで理解も深まります。わかり易いCodeを書く練習にもなります。同じ課題を共有する仲間と問題を共有することでコミュニケーションコストを下げ、質の高い議論が出来ます。仕事をしながら、育児をしながらなど、日々お忙しいと思いますが、是非この数ヶ月間アウトプットにも精を出してみて下さい。きっと3ヶ月後には今と比べものにならないくらいの成長を実感できるでしょう。そしてそこで出会った仲間やコミュニティが貴方の未来を変えるかもしれません。是非頑張って下さい。

Kairiさん | 30代、インフラエンジニア
好奇心と将来への備えという意味でPythonを独学していたところ、DS養成講座に出会いました。それまではデータサイエンスという言葉をあまり聞いたこともなく、募集を目にして自分にできるのか不安でしたが、ここまで安い料金で受講できる機会は他にはないと思い参加を決めました。 いざ始まってみると案の定分からないことだらけでしたが、運営スタッフやチームメンバーに助けられ、機械学習の全体像が掴めるようになりました。プログラミングの独学は挫折する人が多いと聞きますが、講座では少人数のチームで課題に取り組むことができ、自分と同じ初学者の仲間と相談し合い、動くコードを共有することもできます。そのため、安心して課題に取り組むことがで、努力している仲間を見ることでモチベーションを高く維持できました。 また中間報告会や最終報告会で実務経験のあるデータサイエンティストから取り組んでいる課題や学習方法についてのアドバイスがもらえることも良かったです。 学習の動機は人それぞれですが、データサイエンティストになりたい人、将来的に副業につながるスキルを身に付けたい人、コストをかけずに機械学習やPythonを学びたい人、興味はあるが何から始めて良いのか分からない人、一緒に学ぶ仲間を探している人、そのような人達に本講座をおすすめしたいと思います。

どのように学習をすすめていくか

本講座の学習ステップ
  • 1ヶ月目〜4ヶ月目
    【月初】入学式、チーム分け、課題発表
    最初に入学式にご参加いただきます。内容は以下を予定しております。
    ・運営メンバーからのあいさつ
    ・本講座と学習ステップの説明
    ・参考書籍の紹介など
  • 月中
    【月中】中間報告会
    ・参加者数名による分析手法、ソースコードの発表、弊社データサイエンティストからフィードバック
    ・弊社データサイエンティストからTips共有
  • 月末
    【月末】最終報告会
    ・高得点を獲得した個人の発表
    ・運営による分析手法、サンプルコードの発表&配布

    2ヶ月目〜4ヶ月目は上記のフローで異なる課題に取り組んでいただきます。

どのような方が参加できるか

データサイエンティストを目指しており、次の動画をご視聴・ご理解いただいている方。まだご視聴になられていない場合も、講座開始までにご視聴いただけるのであれば、ご参加いただくことができます。
キノコードのPython超入門講座
Pandas入門講座
Matplotlib & Seaborn入門講座

※補足※

コミュニティにデータサイエンス未経験者の方がいらっしゃいましたが、1週間10時間の自習、3ヶ月程度のピアラーニングを通して自走できるレベルに成長されました。
当たり前ではありますが、「基礎スキルはどのぐらいか?」「どのぐらい努力するか?」などの個人差もありますので、成果を確約できるわけではありません。その点、ご了承くださいませ。

どうやって参加すればよいか

(1)参加ボタンをクリック(kino-quest.comという会員管理と決済ができる弊社サイトへ飛びます)
ご参加はこちら
(2)案内に従い決済情報を入力し、決済を完了させてください。
(3)コミュニティはSlackにて運営をしています。決済完了後、Slackへの招待URLを記載したメールをお送りいたします。そちらのURLからSlackのコミュニティへ参加ください。
(4)コミュニティに参加しましたら、案内に従ってチャンネルに参加、自己紹介などを進めていってください。

月額料金について

月額24,800円(税込み)
ご参加はこちら
利用規約をお読みの上、ご参加ください。

※募集は予告なく終了する場合がありますので、ご検討中の方はお早めにご参加くださいませ。

よくあるご質問はこちら(Q&A)

講座(コミュニティ)の内容に関して

データサイエンティストを目指しており、次の動画を視聴済みの方をターゲットとしています。
キノコードのPython超入門講座
Pandas入門講座
Matplotlib & Seaborn入門講座
個人差があります。基礎スキルはどのぐらいか?どのぐらい努力するか?などに依存するからです。ただ、コミュニティにデータサイエンス未経験者の方がいらっしゃいましたが、3ヶ月程度のピアラーニングを通して自走できるレベルに成長されました。
第一期生の募集では60名の方にご参加いただけました。
ピアラーニング のチームでは数名〜10数名で進めていただく予定です。
次の動画を視聴されていればご参加いただけます。
キノコードのPython超入門講座
Pandas入門講座
Matplotlib & Seaborn入門講座
1つの分析課題につき、1ヶ月間取り組んでいただきます。1ヶ月でも足りないぐらいの期間です。それを最低でも4クールこなして頂きます。ハードですが実力がつきます。ぜひついてきてください!
実務で活用できそうなテーマに取り組んでいただきます。(予定)
(1)基礎的な分析で有名な「タイタニックの生存者分析」
(2)自社の商品を購入していただけそうな顧客分析
(3)自然言語処理を用いた分類分析
(4)売上予測分析

学習環境に関して

ベータ版として、過去の分析課題については既存メンバーから出た質問、分析を取り組むステップ、サンプルコードなどをテキストでまとめてあります。また、現在進んでいる分析課題は、SlackやSkypeにて中間報告会・最終報告会を実施して、情報共有する場を設けております。
エクセルは不要です。Excelのようなものが必要になった場合があれば、無料で使用できるGoogleスプレッドシートを使います。ちなみに、一斉講義のようなものは少なく、みんなで課題に取り組むのでどんどん手を動かす形になります。効果を保証するものではありませんが、実力がつくと思います!

参加と解約に関して

予定はあります。しかし、募集をするか?いつ募集するか?は未定です。2期の方が卒業し終わってから、運営チームで検討をする予定です。
途中解約も可能です。時間が取れない。データサイエンティストは諦めた。色々な事情があると思います。その場合は遠慮なく退会していただくこと、全く問題ないです。退会を卒業と称して気持ちよく送り出すようにいたします。
追加料金は発生しません。書籍なども購入する必要はないと考えています。まずは4ヶ月間、みなさんとの共通課題に取り組み、仲間と共にどんどん手を動かして切磋琢磨していってください。4ヶ月後に必要であれば書籍や動画教材などの購入をご検討ください。
1期でご参加いただいた方のほとんどが社会人です。したがって、参加可能だと考えております。ただし、参加すれば実力がつくわけではないので、能動的に動く必要があります。4ヶ月間はプライベートは捨てて取り組むぐらいのつもりで参加されるとよいと思います。お会いできるのを楽しみにしております!

利用規約

利用規約
特定商取引法に基づく表記

サービスの提供期間は以下のとおりです。
途中解約が行われない場合、以下のサービス提供期間に対応する月額料金の支払いが自動更新で行われます。
2021/10 分析テーマ1の期間
2021/11 分析テーマ2の期間
2021/12 分析テーマ3の期間
2022/01 分析テーマ4の期間