白ヤギデータサイエンス教育プログラム

プログラムのゴール

データ分析職(データサイエンティストでなくとも)に求められる高度な統計学や機械学習の理論とスキルを体系立てて理解し、ビジネス課題に適用できる人材の育成を目指します。具体的には以下のことができるようになることを目指します。

  • 高度なデータ分析技術を用いてビジネスの課題の解決ができる
  • 「なぜこの分析手法を使うのか」を技術的な側面とビジネスの側面から判断できる
  • PythonやRを使って求められている課題に対し適切な分析手法を実行できる(やってはいけないことも理解している)
  • 分析結果をクライアント(社内・社外問わず)にわかりやすく説明できる

特徴

  • 体系立てて学習することで、データ分析に関する技術の引き出しを増やします
  • 小規模クラスのため、クラス内での議論や講師とのやりとりを多くすることで内容の理解を深めることができます
  • 理解を確認するためのクイズやハンズオンでの演習(宿題含む)を数多く実施し、実際に手を動かせるようになります

カリキュラム

モジュール概要含まれるコース
1ブートキャンプ(約4週間)データ分析職に求められるスキルを身につけるための線形代数、統計学、プログラミングの基礎知識を学びます。
  • データ分析のための線形代数
  • Pythonプログラミング
  • 確率・統計学基礎
2機械学習モジュール(約4週間)実務でよく使われる基本的な機械学習アルゴリズムについて、アルゴリズムの中身及びライブラリの使い方、実務で使う際の注意点や勘所を学びます。
  • 探索的データ分析
  • 機械学習
3ディープラーニングモジュール(約4週間)ここ数年で注目を浴びているディープラーニングの基本理論や実装方法を、実際に手を動かしながら学習します。
  • ニューラルネットーク復習
  • 自然言語処理
  • ディープラーニング入門
5プロジェクトモジュール(約4週間)学習したことを使いながら、ビジネス課題の理解から分析計画の策定、分析、結果のプレゼンテーションまでの流れを実際のデータを使って行います。
  • プロジェクト

カリキュラム

  • ブートキャンプ(約4週間)
    • 含まれるコース
    • データ分析のための線形代数
      Pythonプログラミング
      確率・統計学基礎
    • 概要
    • データ分析職に求められるスキルを身につけるための線形代数、統計学、プログラミングの基礎知識を学びます。
  • 機械学習モジュール(約4週間)
    • 含まれるコース
    • 探索的データ分析
      機械学習
    • 概要
    • 実務でよく使われる基本的な機械学習アルゴリズムについて、アルゴリズムの中身及びライブラリの使い方、実務で使う際の注意点や勘所を学びます。
  • ディープラーニングモジュール(約4週間)
    • 含まれるコース
    • ニューラルネットーク復習
      自然言語処理
      ディープラーニング入門
    • 概要
    • ここ数年で注目を浴びているディープラーニングの基本理論や実装方法を、実際に手を動かしながら学習します。
  • プロジェクトモジュール(約4週間)
    • 含まれるコース
    • プロジェクト
    • 概要
    • 学習したことを使いながら、ビジネス課題の理解から分析計画の策定、分析、結果のプレゼンテーションまでの流れを実際のデータを使って行います。

コースの紹介

お申し込みには以下の条件を満たす必要がございます

  1. 大学学部で微分・積分、線形代数の授業を受講していた方
  2. 大学学部時代に定量分析関連の研究室・ゼミに所属していた方
  3. 業務もしくは個人プロジェクトで何らかのプログラミング言語に触れたことがある方

料金と場所

ディスカウント後の学費

540,000円
(税込み)

  • 開催場所: 虎ノ門ヒルズ(森タワー)
  • 2016年11月19日スタート、2016年3月25日まで実施
  • 講義は毎週土曜日
  • 十数名のクラス規模