ビッグデータを分析して、ビジネスの課題解決に導くデータサイエンティスト。DX化が推進されているため、興味を持つ人も多いでしょう。一方で、社内全体のスキルアップを図りたいと考えている企業もあるかもしれません。
本記事では、データサイエンティスト向けにおすすめの講習を6つを厳選して紹介します。講習の選び方のポイントや注意点も解説しているため、適したサービスを選択できるようになるでしょう。
データサイエンティストの将来性は？
データサイエンティストの将来性は、高いといえるでしょう。デジタル技術が普及する現代ではデータの分析や活用が求められており、さまざまな業界・分野で需要が高まっています。
一方で、高度なスキルや知識を持つデータサイエンティストは、限られているのが実情です。講習でスキルを学んで活用できるようになれば、重宝され技術力と課題解決力を兼ね備えた、AI時代に欠かせない人材となるでしょう。
データサイエンティストとは？
そもそもデータサイエンティストとは、どのような仕事をするのでしょう。データサイエンティストとは大量のデータを分析し、価値ある意思決定や見解を導くのが主な業務です。
統計学やプログラミング、機械学習の技術を屈指し、組織の課題解決や戦略立案を行います。
また、データの収集や整形、モデルの構築、結果の可視化まで幅広く担当するのでPythonやSQLなどのツールを使いこなす必要もあるでしょう。
データサイエンスの需要や成長性については、こちらの記事で詳しく解説しています。あわせてご覧ください。
データサイエンティスト講習の受講をおすすめする理由
データサイエンティスト講習の受講をおすすめする理由は、以下の3つです。
- プロの講師からスキルや知識を効率よく学べる
- 社内のITリテラシー向上につながる
- 知識を現場で活用できる
外部の講習を受講するべきか迷っている方は、ぜひ参考にしてください。それぞれ解説します。
理由①プロの講師からスキルや知識を効率よく学べる
データサイエンティスト講習を受講すると、プロの講師からスキルや知識を効率よく学べる点がメリットです。特定の分野に精通しているため、情報量・経験も豊富で現場に役立つナレッジを得られます。
もし、社内研修を検討している場合、研修担当者のリソースも確保しなければいけません。その点、外部講習を活用することで、ほかの業務に割く時間を得られるでしょう。
理由②ITリテラシー向上につながる
講習を受講することで、社内全体のITリテラシー向上につながります。そもそも、社内にデータサイエンティストの業務や知識を教えられる人材がいなければ、人材育成は難しくなります。
その点、講座によっては基礎知識から学べるため、経験が浅い場合でもスムーズに理解できます。戦力が少ない・社内全体のITリテラシーを向上させたいと悩む企業に、特におすすめです。
理由③知識を現場で活用できる
データサイエンティストの講習を受講すると、現場で活かせるレベルにまで到達できる点が魅力です。データ分析まではできるものの、ビジネスに活かす段階まで到達しないと悩むときもあるでしょう。
しかし、講習を受講することで、データサイエンティストとしての実践的なスキルまで学べるため、社内のDX推進化も期待できます。
データサイエンスの導入に成功した事例は、下記の記事で紹介していますので、ご参照ください。
データサイエンティスト講習の選び方のポイント
データサイエンティストの内容だけでも、多くの企業がサービスを提供しています。もしも、目的に合っていないデータサイエンティスト講習を選んでしまうと、受講する価値が薄れてしまいます。そのため、講習を選ぶ際は以下の点に着目してください。
- 講師の質
- サポート体制
- 受講形態や期間
ポイント①講師の質
講師の質は重要なポイントです。経験が浅かったり、評判が悪かったりすると費用対効果は低いといえます。できる限り、実務経験がある講師や口コミの良い講習を選ぶとよいでしょう。
ポイント②サポート体制
また、サポート体制が充実している講座がおすすめです。疑問に感じる部分をメールやチャットなどで確認できると、学習がスムーズに進みます。
ポイント③受講形態や期間
ほかにも、会場・オンラインで受講するのか、受講期間などの情報もあわせて見ておきましょう。
おすすめのデータサイエンティスト講習6選！
おすすめのデータサイエンティスト講習を、厳選して6つ紹介します。
- DMM WEBCAMP（インフラトップ）
- データサイエンティストセミナー（Proskilll）
- データサイエンス実践コース（キカガク）
- データサイエンスコース（TechAcademy）
- データサイエンティスト育成講座（datemix）
- データサイエンティスト研修（AVILEN）
それぞれの講座の特徴を詳しく解説するので、自分に合ったサービスを選べるようになるでしょう。
①DMM WEBCAMP（インフラトップ）
引用：DMM WEBCAMP
| 受講期間 | 4週間～16週間 |
| 受講形態 | オンライン |
| 公式サイト | DMM WEBCAMP |
DMM WEBCAPMは、完全オンラインで完結する講習です。データサイエンティストに必要な知識や、ツールを学びたい方におすすめです。
学習するなかで生じた疑問は現役エンジニアに質問できるため、不明点をすぐに解消できます。また、週に2回・1回25分の定期メンタリングがあるため、モチベーションが維持しやすい点も魅力です。
②データサイエンティストセミナー（Proskilll）
| 受講期間 | 2日間 （eラーニングはお申し込み後1年間） |
| 受講形態 | 会場受講・ライブウェビナー・eラーニング |
| 公式サイト | Proskilll |
Proskilllのデータサイエンティストセミナーでは、2日間で応用操作まで学習できる講習です。受講形態は3種類あるため、自分に適したスタイルの選択が可能です。
たったの2日間で、知識を得るのは難しいと思うかもしません。しかし、丁寧な説明とテンポの良い講習は、わかりやすいと評判です。
未経験者やスキルに自信がない方でも、最短で現場で活用できる知識・スキルの習得が可能です。
③データサイエンス実践コース（キカガク）
引用：キカガク
| 受講期間 | 3日間 |
| 受講形態 | オンライン |
| 公式サイト | キカガク |
データサイエンス実践コースは、データ分析に必要な知識を、基礎から体系的に習得できる法人研修です。3日間の講習で、分析結果をレポートにまとめられる状態まで目指します。
未経験者には予習動画が用意されているので安心です。その他、個人向けにはAI・データサイエンスコースがあります。
④データサイエンスコース（TechAcademy）
引用：TechAcademy
| 受講期間 | 4週間～16週間 |
| 受講形態 | オンライン |
| 公式サイト | TechAcademy |
TechAcademyのデータサイエンスコースでは、統計学の基礎から実際の分析方法まで学べます。週に2回、メンターとビデオチャットで通話できるため、1人では挫折しそうと不安な方におすすめの講習です。
また、メンターは実務経験のあるエンジニアしか採用していません。毎日15〜23時までチャットができるほか、回数無制限で課題のレビューを受けられるため、たしかなスキルが身につくでしょう。
⑤データサイエンティスト育成講座（datemix）
引用：datemix
| 受講期間 | 約9ヶ月 |
| 受講形態 | オンライン・通学 |
| 公式サイト | datemix |
データサイエンティスト育成講座は、ビジネスに活かすための実践的なスキルを習得できるカリキュラムです。プログラミングのスキルに特化するのではなく、ビジネスシーンでどのように適用するかまでを大切にしています。
授業は少人数で行うため集中しやすく、講師が一人ひとりの状況を把握しやすい点がメリットです。手を動かして「わかる」から「できる」ようになることを目指します。
⑥データサイエンティスト研修（AVILEN）
引用：AVILEN
| 受講期間 | 入門コース18時間・速習コース34時間・入門と速習セット52時間 |
| 受講形態 | Eラーニング |
| 公式サイト | AVILEN |
AVILENのデータサイエンティスト研修は、初心者の方も効率よくAI開発の基礎を習得できるオンラインコースです。
Pythonや機械学習、SQLなど実務に直結するスキルを幅広く学び、実践的な課題や演習を通じて着実に力を身につけられる構成が特徴で「入門」と「速習」、「入門と速習のセット」の3種類のコースがあり、Eラーニング形式で自分のペースに合わせて学べます。
データサイエンティスト講習を選ぶときの注意点
データサイエンティスト講習を選ぶときの注意点は、以下のとおりです。
- 学習レベルが合っているか
- 学びたい内容が含まれているか
まずは、受講者の知識レベルに適している講習かを確認しましょう。講習のレベルは未経験者でも受講できるものから、経験者向けの内容など多岐に渡ります。もしも、経験の浅い社員に難易度の高い講習を勧めても、知識は習得しきれません。
また、学習内容も適合していなければ意味がありません。学習内容やカリキュラムまで、しっかりとチェックしておきましょう。
データサイエンティスト講習のまとめ
データサイエンティストにおすすめの講習や選び方を紹介しました。さまざまな会社が講習を提供しているため、目的やレベルに合ったものを選ぶことが大切です。
カリキュラムはもちろん、学習者のレベルに合っているか、受講形態などを確認しておきましょう。データサイエンティストに必要な知識を習得して、社内全体のITリテラシー向上や、自分自身の市場価値を高めましょう。
