
データサイエンティストって何ですか? 最近よく耳にするけど。ちょっと興味あります!

データサイエンティストとは、ビッグデータを利用して高度なデータ分析技術を使ってビジネス課題を解決するスペシャリスト(専門職)のことです。
たとえば、今日(2019年5月26日)の朝のNHKニュースでもやっていましたが、45歳~55歳の人たちが「現在の生活に不満足」というデータがあり、年収300万円以下でも「頼りにできる家族が5人以上いる」という人と、頼りにできる家族は0か1以下でも年収1000万円以上の人は生活満足度が高い、ということでした。
こういうデータを集め、その中間層の生活満足度を上げるための施策を国が行う、ということですね。
これまでもこういった統計によるリサーチは行ってきたと思いますが、違いは「社内にデータサイエンティストがいるかいないか」ということだと思います。
これまでは、経営コンサルタントに高い報酬を支払って行ってきたリサーチが、企業がデータサイエンティストを社員として雇うことで、常にデータを元に課題や目標を設定することができます。
データサイエンティストという仕事はほんの最近出てきた職業ですので、圧倒的に不足している分野なので、これから学ぶにはチャンスが無限大だと思います。
この記事では、データサイエンティストになるためのノウハウ、プログラミングを本格的に学べる「データミックス(DataMix)というプログラミングスクールについて詳しく解説します。








この記事はWEBクリエイター歴15年の私が書いています。
データミックス(DataMix)の口コミ・評判
データミックスは機械学習に特化してガチで学びたい人だけが集まる本格派スクール。
入学に際しても、メインのコースには数学やPython基礎の入学試験を課されるなど、本気じゃない人はこの時点で別のスクールに流れるでしょう。
なので、すでにマーケティングや経営コンサル、トレーディングなどの仕事に従事している人が多いです。
データミックスの評判も、そういう人たちを満足させる内容のカリキュラムになっており、総じて評価が高いです。


インプットだけでなく、課題発表があってアウトプットが求められます。毎回宿題があって、必然的に「やらなきゃ!」という気分に追い込まれるので、良いプレッシャーになりました。オンラインや独学だとたぶんできなかったと思います。


サンプルコードが常に準備されていて、全くの未経験者でもデータサイエンスを理解する上で助かりました。


ハイレベルなスクールですが、逆に未経験者で何も知らない、という人に対して丁寧な印象でした。どんな初歩的な質問でも恥ずかしがらずにできる雰囲気です。


スクールの講義だけでなく、毎日2~3時間自習や復習をしないとついていけません。その時間が確保できない人は難しいかな、という感じでした。


基礎的な知識もないド素人でしたが、データサイエンティストとしてスタートラインに立てました。社内でデータサイエンティストとして仕事をさせてもらっています。


独学の学習サイトで勉強していましたが、ちょっと日を空けるとさっぱりわからない、結局挫折、ということを繰り返していて入学を決意しました。説明会に参加して、実務上でどう活用されているか具体的に知ることで、一気にモチベーションが上がって本格的に勉強したいと思って入学しました。


今までさっぱりわからなかった顧客からもらったデータも、自分で分析して見ている自分に驚きました。実務で使えるスキルが身に着いたと思います。
データミックス(DataMix)の基本情報
エンジニア
通学場所 東京
学習形式通学
運営会社 | 株式会社データミックス |
---|---|
事業概要 | データサイエンティスト育成プログラムの企画・開発・運営 |
スクール名 | DataMix(データミックス) |
コース名 | データサイエンティスト育成コースデータサイエンティスト準備ステップ |
入学金 | 25,000円 |
受講料 | 675,000円/40,000円~80,000円(選択内容による) |
学習期間 | 6ヵ月・11週間 |
備考 | データサイエンティストとしての転職支援あり 経済産業省や厚生労働省指定の専門実践教育訓練給付金、教育訓練支援給付金対象 |
カリキュラム
6週間 | コードキャンプ |
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Pythonによる機械学習入門 | |
Rによる統計学入門 | |
6週間 | ベーシック |
Pythonによる機械学習ベーシック | |
Project Based Learning 1 | |
Rによる統計モデリング | |
Project Based Learning 2 | |
6週間 | アドバンス |
Deep Learning | |
自然言語処理 | |
5週間 | インテグレーション |
個別プロジェクト |
インテグレーション開始から1ヵ月以内にレポート提出、講師や外部の専門家の口頭試問をクリアしないとコース修了要件に満たさないそうです。








かなりガッツリ系のスクールです。
データサイエンティスト準備ステップ
データ分析の経験がない人や、基礎的な知識が足りない人は「データサイエンティスト準備ステップ」を受ける必要があります。
3週間 | プログラミング基礎 |
---|---|
プログラミング思考入門 | |
Python入門・API入門 | |
シミュレーション入門 | |
2週間 | SQL |
SQL入門 | |
SQL中級/上級 | |
4週間 | ビジネスデータ分析入門 |
ビジネスデータ分析における思考法 | |
統計学入門(確率分布、仮説検定) | |
仮説検定演習と重回帰分析の理論 | |
ビジネスデータ分析ケーススタディ |
データミックス(DataMix)で身に着くスキル
- 高度なデータ分析を用いてビジネス課題の解決ができるようになる
- 「なぜこの分析手法を使うのか」を技術・ビジネスそれぞれの側面から判断できるようになる
- PaythonやRを使って求められる課題に対し適切な分析方法を実行できるようになる。
- 分析結果をクライアントにわかりやすく説明できるようになる。


すごい! 経営コンサルティングと同じ感じですね。
データミックス(DataMix)の口コミ・評判
現在データミックスで実際学んだ人にアンケートとヒヤリングを行っています。
まとまりましたら公開しますので、しばらくお待ちください。
データミックス(DataMix)で学ぶメリット
Payton、R、SQL、Sparkなど大規模データを分析するためのコーディングスキルが身につく








「既存の経営コンサルタントと何が違うの?」といえば、コレでしょう。
経営コンサルタントも企業や商店などの経営状態を診断し、経営悪化の原因や問題点を洗い出して指導やアドバイスをするわけですが、クライアントが提出する資料だけでは診断材料が足りない場合は、独自で調査を行います。
その調査は、たとえば一般の人からのアンケートや座談会で生の情報を収集したり、現場で働いている社員にヒヤリングを行い、経営陣とのギャップを掴むとか。そういうアナログな情報収集に依存しているわけです。
座談会にしても、人為的なものなのでせいぜい集められるデータには限りがあります。
なので、膨大なデータから分析できるデータサイエンスはこれからの経営コンサルには欠かせないスキルになるはずです。データサイエンススキルのあるエンジニアは、経営コンサルよりも上級職とも言えそうですよね。
経験豊富なデータサイエンティストが講師
データサイエンティスト自体が少ないので、どのスクールでも教えることができる講師の確保が難しいはず。
データミックスは、データサイエンスに特化した教育だけに絞った専門職育成のためのスクールです。
机上の空論ではなく、データサイエンティストとしての経験が豊富な講師が実務の視点からレクチャーしてくれることで、講義中の「実務上、こういうケースがあると思うけど、そういう時はどうするの?」という具体的な質問に生きた情報を絡めながら実務に活かせる指導をしてもらえます。
データサイエンティストをめざす人の多くは、すでに企業で重要なポジションについているエリートも多いはずなので、そういった受講生たちの質問や疑問にも対応できるレベルの講師が揃っている、ということです。
国も力を入れていて、今後国家資格になる可能性もあるから今がチャンス!
データミックスの「データサイエンティスト育成コース」は経済産業省の「第四次産業革命スキル習得講座」や厚生労働省指定の「専門実績教育訓練給付金」、「教育訓練支援給付金」の対象講座に認定されています。
これからの経済発展にはビッグデータからのデータサイエンスは不可欠であると国も認識しているわけですね。
中国やベトナムなど、アジア諸国の経済発展が著しい今、日本はエンジニア不足による経済衰退を本気で危惧しているのです。
経営コンサルタントの国家資格に当たるのが「中小企業診断士」ですが、データサイエンティストは中小企業診断士とは別のベクトルで特殊技術を持っているわけで、より正確な診断ができることから、今後国家資格になる可能性は多いにアリだと思います。
多くの国家資格がそうであるように、初期は資格が取りやすい傾向があるので、黎明期の今データサイエンスのスキルを身につけておくと、今後国家資格化されたときにアドバンテージが高いと思います。
少人数制で受講生の進捗状況や理解度を講師が把握
データミックスは少人数のクラス制。少人数のメリットを活かし、講師はひとりひとりの学習進捗状況を把握したり、「どこで躓いているのか」「どこを理解していないのか」というそれぞれの弱みや強みを理解して進めてくれます。
少人数制のいいところは、クラスの受講生同士の繋がりができること。
誰かが投げかける疑問や質問を聞いたり、その解決策を講師から教えてもらうことで、さらなる知識の吸収が可能になりますね。
多くのケーススタディを利用し、実践的なスタイルで実務に活かせる
アメリカの大学のようなスタイルですね。
多くの実際のビッグデータを利用したり、問題解決が必要な企業のケーススタディを利用して、
- データ解析
- データ分析
- 問題点の洗い出し
- 問題解決のための提示
と、今までの経営コンサル以上に具体的な数字とデータを駆使してより緻密で正確な課題解決に導きます。
人脈構築形成の環境が整っている
イベントや勉強会が活発に行われていて、受講生同士の交流がさかんだそうです。異業種交流会等もあるようなので、人脈構築形成にいいですね。
OG/OBのネットワークがある
すでに卒業したOG、OBのネットワーク「DataMix.Connect」があり、卒後のスキルアップや情報交換が可能です。Facebookでコミュニティの情報交換やイベント開催情報など、活発に活動しているようです。
プログラミングって一人でゴリゴリやっていても孤独になりがちだし、同業の知人がいるというのは精神的にも仕事的にも支えになります。
転職支援がある
データミックスの転職支援のポイントは「データサイエンティスト」にこだわった支援をしていること。
データサイエンティストという仕事自体、かなり新しいために企業の採用担当が必要なスキルや仕事の内容がわかりにくいため、最初の転職が難しい傾向があります。
また、求人企業側にそもそもデータサイエンティストが存在していなかったり、チーム体制が不明瞭だったり、企業自体がデータ蓄積さえ怠っていたり…
データサイエンス黎明期の今は、こういう不幸な転職も起こり得るわけで、そういうミスマッチをなくすために、データミックスのデータサイエンスに明るいキャリアアドバイザーが間に立って、求人企業から徹底的に詳細をヒヤリングしてくれます。
また、採用面接時に「スキルレベルを判断しづらい」という問題を解決するために、プロジェクトのポートフォリオを企業側に提示することで、スキルを具体的・客観的に示すことができるので、そういったフォローもしてくれるようです。
コースを終了すると、データミックスの転職支援に申し込むことができます。せっかく勉強したのに、データサイエンティストじゃない案件ばかり紹介されても意味がないので、心強いポイントです。
一括払いで入学金無料になる
データサイエンティスト育成コースに限りますが、一括払いすることで入学金の25,000円が無料になります。
満足できない&向いていないと判断すれば、キャンセル&返金が可能
データミックスのデータサイエンティスト育成コースは、コードキャンプ、ベーシック、アドバンス、インテグレーションという4つのタームで学習していきます。
データミックスで学ぶメリットまとめ
- Payton、R、SQL、Sparkなど大規模データを分析するためのコーディングスキルが身につく
- 経験豊富なデータサイエンティストが講師
- 国も力を入れていて、今後国家資格になる可能性もあるから今がチャンス!
- 少人数制で受講生の進捗状況や理解度を講師が把握
- 多くのケーススタディを利用し、実践的なスタイルで実務に活かせる
- 人脈構築形成の環境が整っている
- OG/OBのネットワークがある
- 転職支援がある
- 一括払いで入学金無料になる
- 満足できない&向いていないと判断すれば、キャンセル&返金が可能
データサイエンスを学ぶべき人
- データ分析の立ち上げでスキルを持つ人が社内にいない
- クライアントが持っている大量のデータを分析してマーケティング制作の提案を求められる機会が増えてきた
- 事業における課題とデータを紐づけるまでのステップが知りたい
- 実際にデータを分析・予測に活用する手法を学びたい
- 社内や社外の高度な知識を持つデータサイエンティストと仕事をする機会が多い
今の職種にプラスアルファして強力なステップアップを図る
現在下記の職種に就いている人は、データサイエンスを学ぶことでより強力なスキルが身につき、キャリアップに繋がるでしょう。
- マーケティング
- 企画職
- 経営コンサルタント
- 営業
- データアナリスト
- 商品開発
- リサーチャー
上記の職種でキャリアを積んでいる人は、プラスアルファでデータサイエンスの知識をつければかなりキャリアアップが図れそうです。
データサイエンスの学習が不向きな人
ズバリ、統計学が絡んできますから… 統計学が苦手、数字に弱い、という人は向かないと思います。
というか、受講に際して「高校数学レベルの知識」が必要だそうで、数学の試験が入学試験に課されるそうなので、ポテンシャルのない人はそこで振り落とされるでしょう。
Paytonだから数学はそれほどできなくても… という人もいますが、絶対必要ですよ。「計算は計算機がやってくれるから」というのが意味がないのと同じで、計算機を使うにも数式を理解していないと計算機から数字を導き出せませんから。
しかも、クライアントからしたら「数字に弱く統計学が苦手なデータサイエンティストに依頼したくない」ですもん。
実際に仕事を始めてから、統計学ができるクライアント側の担当者と話をする中で、「この人… 大丈夫?」と思われてしまいます。
数学や統計学が苦手な人は、憧れはあっても適材適所、自分の得意分野を選んだ方が賢明ですね、たぶん。
データミックス(DataMix)のデメリット
データミックスはデータサイエンティストになるにはすごくいいスクール。
デメリットではないとは思うんですけど、数学やプログラミングの基礎がないと受講できないという厳しさがあります。
入学に際しては、なんと入学試験があります! ここで萎える人もいるかもしれません(笑)
入学試験科目
- プログラミング(Paython)
- 数学


え~! Paythonができなくちゃいけないなんて、普通の人は絶対無理じゃないですか!








そうですよね。でも。入学試験対策として、有料だけど「入試対策講座」や「プログラミング基礎講座」が設けられています。
準備ステップの講座内容
- プログラミング基礎(対面講義/3日間)
- データサイエンティストのためのSQL入門(オンラインまたは対面講義/2日間)
- ビジネスデータ分析入門(対面講義/4日間)








受験は各期1度切りのチャンスなので、不合格の場合は対策を万全にして次期の入試をトライすればいいですね。
データミックス(DataMix)のコース・料金
準備ステップ | 育成コース | ||
---|---|---|---|
入学金 | 25,000円 | 25,000円 | |
受講料 | プログラミング基礎 | 60,000円 | 675,000円 |
データサイエンティストのためのSQL入門 | 40,000円 | ||
ビジネスデータ分析入門 | 80,000円 |
データサイエンスのコースとしては、平均的な価格です。
データミックス(DataMix)はキャンセルできる? 受講料の返金はしてもらえる?
最初の6週間のブートキャンプを受講してみて、「難しすぎて無理!」と学習継続が困難と判断すれば、データミックスにキャンセルを申し出れば、次のステップのベーシック以降の受講料を返金してもらえます。
入学金25,000円はどんな理由があっても返金に対応してもらえません。








リスクを抑えるには、一括払いによる入学金免除を適用させておくこと。
それならキャンセルしても、ブートキャンプ学習部分の受講料15万円だけで抑えられます。
データミックス(DataMix)で学ぶ上で必要なもの
2コア以上、メモリ8G以上のノートPC
データミックスで学ぶ上で、PCが必須になります。PCはWindowsでもMacでもどちらでもOK。ただし、CPUは2コア2GHz以上、メモリは8G以上が条件です。ビッグデータの処理をするのに、スペックがこれより低いとPCが固まってしまいます。
講義出席以外に1週間で5~10時間以上の勉強時間の確保
自習しろってことですね。予習・復習しないと理解が付いていかないのかもしれません。
無料説明会に参加してみよう!
データミックスでは無料体験を行っています。
予約方法はデータミックスの公式サイトの予約カレンダーから予約するんですが… けっこう人気みたいで、ほとんど埋まっています。(キャンセル待ちが出るほど)
データサイエンティスト育成コース 無料説明会の開催場所
住所:東京都千代田区神田神保町2-44第2石坂ビル2階
藻よりは都営地下鉄神保町駅で、徒歩4分です。水道橋からも6分程度で徒歩圏内です。
さかいやのモンベルルームあたりですね。神保町はカレーの激戦区なので帰りに美味しいカレーを食べて帰る、なんてのもいいですね。
データサイエンティストが少ない今がチャンス!