データラーニングスクールの評判は？給与も大幅UP？転職成功者が語る学習の価値とは

データサイエンスは現代の企業で不可欠な領域となり、需要が急速に伸びています。

EY Instituteの調査によれば、2020年には約23兆円だった市場規模が2030年には約87兆円と、約4倍に成長すると予測されています。

このデータドリブンの時代に、あなた自身が未経験からデータサイエンティストとしてのキャリアをスタートさせるための最良のプラットフォームを紹介します。

データラーニングスクールとは？

データラーニングスクールは完全オンラインで提供されるデータサイエンスの教育プラットフォームであり、未経験からデータサイエンティストを目指す人々を対象にしています。

データ分析やAI開発のスキルを習得するだけでなく、転職を成功させるためのサポートも提供しています。

提供するサービス

完全オンラインのデータサイエンス講座

カリキュラムは基礎から応用まで幅広く、プログラミング（PythonやR）、統計学、機械学習、深層学習、自然言語処理、画像認識など、データサイエンスに必要な全ての要素を網羅しています。また、講義はビデオとテキストベースのマテリアルを組み合わせ、理論的な知識だけでなく、具体的な技術の使い方も学べます。

転職支援

就職活動の段階になったら、レジュメ作成、面接対策、交渉戦略など、データサイエンティストへの転職を全面的にサポートします。また、パートナー企業とのネットワーキングの機会も提供しています。

実践的スキル習得

コース内では実際のビジネス問題を解決するプロジェクトに取り組みます。これにより、学んだ理論知識を実際の課題解決に活かす能力を身につけることができます。これらのプロジェクトはポートフォリオ作成にも役立ちます。

個別メンタリング

1対1のセッションでは、メンターが学生の学習進捗を評価し、理解度を深めるためのフィードバックを提供します。また、キャリアゴールに合わせた学習計画のアドバイスも提供します。

データサイエンスのキャリアパスの提供

データサイエンス業界のトレンド、データサイエンティストの求人情報、将来性、年収、スキルセットなどの情報を提供します。これにより、学生はデータサイエンスのキャリアについてより深く理解し、自身のキャリアパスを計画するのに役立てることができます。

データラーニングスクール5つの特徴

1. 長期間にわたるサポート

データサイエンティストへの転職を目指す方々は、それぞれ異なるバックグラウンドやスキルセットを持っています。すでにエンジニアリングやマーケティングなどのスキルを持っている方々は講座の受講後すぐに転職が可能である一方、それ以外の方々には講座の受講後に実績を準備する期間が必要となります。そのため、データラーニングスクールでは1年間の長期間に渡って、コーチが皆さんの転職を支援します。

2. データサイエンティストによる実践的スキル習得のためのオンラインコミュニティ

データラーニングスクールの受講生には、「データラーニングギルド」というデータ分析特化のオンラインコミュニティへの永久参加権を提供します。このコミュニティでは、一線で活躍するデータ分析人材から初心者のデータサイエンティスト、Web系企業で働く方から製造業や医療機関で働く方まで、様々な背景を持った人々が参加しています。

3. 経験豊富なデータサイエンティストによるアドバイス

データラーニングギルドのメンバーには、データ分析の会社を経営している方やフリーランスとして活躍している方、大企業でデータサイエンティストとして働く方など、データ分析の第一線で活躍しているデータサイエンティストが多数在籍しています。彼らから自由に質問することが可能です。

4. 自分のレベルに合わせてスキルアップ

300人以上のデータ分析人材が在籍しており、一緒にデータ分析コンペに参加したり、技術書の輪読会をしたりしながらスキルアップに励んでいます。自分のレベルに合わせた学習環境が整っています。

5. 案件の獲得や転職先の紹介

データラーニングスクールでは、データサイエンティストへの転職を目指す皆様に、1年間の長期サポートを提供します。個々のバックボーンやスキルセットに応じて、転職までの準備期間を見越した総合的なカリキュラムが組まれています。

受講から転職活動まで、平均で9ヶ月〜12ヶ月程度を想定しております。

また、データラーニングスクールの特長として「データラーニングギルド」というデータ分析特化のオンラインコミュニティに永久的に参加できる点があります。実践的なスキル習得に特化したこのコミュニティでは、現役のデータ分析人材から初心者まで、さまざまな背景を持つ人々が一堂に会し、学習コンテンツを共有したり、輪読会を開催したりしています。

データラーニングギルドでは、以下のようにデータサイエンティストとしてのキャリア形成を支援しています。

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スクールのカリキュラム

具体的にスクールのカリキュラムは、以下の4つのステップで構成されています。

1ヶ月目 - 自己分析・スキルチェックを通じた目標設定

データ分析のスキルをどのようにキャリアに活かしていくか、また全体的なキャリア設計を考えます。

2ヶ月目〜4ヶ月目 - 座学・演習を通じたデータサイエンスに関する学習

統計、機械学習、データマネジメント、ビジネススキルなど、データサイエンティストとして必要な幅広い知識とスキルを学びます。

5ヶ月目〜7ヶ月目 - 実践的なプロジェクトを通じたスキルの適用

これまでに学んだ知識を使って、具体的な問題解決を目指すプロジェクトに取り組みます。この経験は後の転職活動でのポートフォリオとしても活用できます。

8ヶ月目〜12ヶ月目 - 転職活動のサポート

データサイエンティストへの転職を全面的にサポートします。面接の準備、履歴書・職務経歴書の作成支援、ネットワーキングの機会提供などを行います。

上記のステップを通じて、データサイエンスの知識だけでなく、具体的なビジネス問題解決能力や転職スキルを習得することができます。そして、このプログラムは皆さんの転職成功を最終目標として設計されています。転職が成功するまで、スクールとして全力でサポートいたします。

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データラーニングスクールの評判

卒業生の声を基にデータサイエンススクールの評判をまとめました。

評判1：自社AIプロダクトのデータ分析コンサルの評判

キャリアの明確化： スクール受講前のメンタリングを通じて自分が就きたい職種を明確にし、それを踏まえた転職活動をスムーズに行うことができた。

幅広いサポート： データサイエンスに必要なスキルセットの習得、キャリアについての相談、そして転職活動に活かせるポートフォリオ作成についてのアドバイス等、様々な面でのサポートを受けることができた。

目標設定と達成： メンタリングで明確にした目標から現状までを逆算し、それを実現するまでのサポートが受けられるというのが、スクールの最大のメリットであると感じた。

転職活動のサポート： 転職活動中にデータラーニングスクールの関係を通じて企業との面談の機会が得られたことが、転職活動にとって非常に大きなプラスだった。キャリアパスの固定：面談を通じて、データサイエンティストのキャリアパスを具体的に固めることができた。

評判2：理系大学院フリーランスエンジニアの評判

業界理解とスキル習得： データサイエンティストの仕事に対する具体的なイメージが受講前はつきにくかったが、スクールでPythonやR、機械学習、統計の基礎を学び、現場で活躍しているデータサイエンティストから話を聞くことでデータサイエンティストの仕事に対する理解が深まった。また、具体的な課題を解く過程と丁寧な添削を通じてデータサイエンスの思考が身についた。

働き方の改善：スクール受講後、希望していた時短勤務の働き方が実現した。

学習効率と実践的な知識： 独学での勉強よりもスクールでの学習が効率的であり、さらに実務に即した知識を習得することができたと。

転職サポート：幅広いメンタリングサービスを通じて、転職活動をスムーズに進めることができた。

評判3：給与アップに繋がった販促分野の企画/ECサイトの分析データサイエンティストの評判

キャリアアップと給与増： 受講後、希望していた企業への転職に成功し、職務内容も自身の望むデータサイエンティストの業務にシフトできました。給与も大幅に上がり、さらには働き方も100％在宅ワークという、自身にとって理想的な形に改善された。

転職支援： データ分析未経験だったため、転職活動に対する不安を感じていましたが、スクールからのアドバイスがきっかけで転職活動に全力で取り組むことができた。さらに、スクールでの学習経験が転職活動での差別化ポイントになったと感じている。

学習効率と実践的な知識： 独学での勉強よりもスクールでの学習が効率的であり、さらに実務に即した知識を習得することができた。転職後、100％在宅ワークを実現でき、給与も大幅に上がったそうです。

評判4：半導体専門商社技術営業職の評判

学習内容の豊富さ：スクールのカリキュラムが機械学習やAIに関する知識だけでなく、データ分析に必要な考え方やツールの使用方法についても広範にわたっていた。

キャリアサポート：週1回の面談を通じて、自分のキャリアパスを明確にすることができた。

転職成功：大手製造メーカー向けのデータサイエンティストとして働くことができ、スクールのプログラムが転職成功に寄与した。

コミュニティの活用：データラーニングギルドというコミュニティ内で、様々な分野のデータサイエンティストから情報を得ることができ、学習に役立った。

データラーニングスクールCAO村上さん評判

CAOは「Chief Analytics Officer（チーフ・アナリティクス・オフィサー）」の略称であり、組織や企業においてデータ分析部門のトップを指す役職です。

データラーニングCAO村上さん評判を最後に紹介します。

村上さんは、これまでさまざまなマーケティングツールの運用や、データ分析基盤の構築、分析プロジェクトに関するコンサルティング、常駐先や社外ベンダーとの連携、さらにはPM業務まで幅広く経験してきました。

さらに、大手旅行代理店など、従業員数万人規模の大企業からスタートアップまで、30社以上のコンサルティング業務を実施してきた方です。

また、村上さんはデータラーニングギルドというデータサイエンティストに特化したオンラインコミュニティの代表も務めています。

このコミュニティでは、250人以上のメンバーが所属し、データサイエンティストの教育に携わっています。彼は100名以上の受講者に対して教育を行い、未経験からエンジニアや研究開発職に至るまで、さまざまなバックグラウンドを持つ方々のデータサイエンティストへの転職を成功に導いてきました。

村上さんは豊富な経験と幅広い業務領域での実績を持ち、データサイエンティストの教育においても成功を収めている方です。

また村上さんは、他のスクールとの違いをnoteでこう述べています。

・機械学習に留まらない圧倒的守備範囲の教育カリキュラム
・オンラインコミュニティを通じた学習支援
・育成も含めた本当の意味での転職サポート

更に、データラーニングスクールでは、1年くらいの期間をかけて以下のような成果を上げることを目指しているとの事です。

・年収400万円～600万円程度のエンジニアが年収を100万円上げる
・月単価55万円～75万円程度のフリーランスが月単価を10万円上げる
・全くの未経験の人材が業種を変えて転職できる（年収は下がる可能性も）

データラーニングスクールについて気になった方はこちらからアクセスしてみてください。

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データサイエンティストとは？

データサイエンティストは、データに基づいて意思決定や問題解決を行う専門家です。彼らは大量のデータを収集、分析、解釈し、洞察を得るための手法やツールを利用します。

データサイエンティストの主な役割は、データを収集し整理し、統計的な手法や機械学習アルゴリズムを用いてデータを分析することです。彼らはデータセットからトレンドやパターンを見つけ出し、予測モデルを構築することで、ビジネス上の課題や機会を特定します。

具体的なタスクには、データのクリーニングや前処理、特徴量の選択やエンジニアリング、モデルの選択や構築、予測の評価などがあります。また、ビジュアライゼーションやレポート作成など、データの結果をわかりやすく伝える能力も求められます。

データサイエンティストは、ビジネス分野や科学研究、政府機関など、さまざまな領域で活躍しています。彼らの仕事は、意思決定の根拠を提供し、企業や組織がデータ駆動型のアプローチを取ることで競争力を高めるのに貢献します。

データサイエンティストは、さまざまな業界や組織で働くことができます。

データ駆動型の意思決定や問題解決が求められるほとんどの会社や組織が、データサイエンティストを雇用しています。

以下は、データサイエンティストが働く可能性のあるいくつかの会社や組織の例です。

テクノロジー企業

テクノロジー企業では、大量のデータを生成するプラットフォームやサービスが存在するため、データサイエンティストが重要な役割を果たします。例えば、ソーシャルメディアプラットフォームやオンライン広告会社は、ユーザーの行動データを分析し、個別の広告ターゲティングやユーザーエンゲージメントの向上を目指します。