データサイエンス教育において、プログラミングや数学を学ぶ環境は世界に溢れかえっています。
しかし、プログラミングスキルや数学知識だけでは、真に活躍できるデータサイエンティストにはなれません。当社は、データサイエンティストになるための必要な知識だけでなく、データへの向き合い方や分析の思考法、さらに日々アップデートが必要となる新しい技術の習得の仕方、実務家として活躍するためのビジネススキルなど、実効性があり、かつ、継続して成長できるための研修をしっかりと行います。
また、入社後の研修だけでなく、実際に行う質の高い業務経験だったり、社内でのLABO活動など、成長意欲の高い当社のメンバーと切磋琢磨しともに成長できるこの環境こそが、真のデータサイエンティストになれる環境であると当社は考えています。
The world is overflowing with environments for learning programming and mathematics nowadays.
However, programming skills and knowledge of mathematics alone will not make you a truly successful data scientist. We provide not only the knowledge necessary to become a data scientist, but also the opportunities to learn how to deal with data, how to think about analysis, how to acquire new technologies that require daily updates, and business skills to be active as a practitioner.
In addition to the initial training, you can continue to improve your skills by obtaining invaluable hands-on experience and participating in the research activity. This environment where you can encourage each other with our highly motivated members is what makes a professional data scientist.
データ分析業務に必須となるビジネスマインドや科学的思考プロセス、 可視化やモデル構築の基本的な考え方について学びます。
Learning the business mindset and scientific thinking process that are essential for data analysis work, as well as the basic concepts of visualization and model building.
確率論や記述統計学、推計統計学、多変量解析について、
データサイエンティストに必要な知識と学習法を学びます。
Learn the knowledge required for a data scientist and learning methods including probability theory, descriptive statistics, inferential statistics, multivariate analysis.
機械学習と人工知能（AI）、およびその主要技術について
基礎的な知識と学習法を学びます。
Learn basic knowledge and learning methods about machine learning and artificial intelligence (AI) and their surrounding technologies.
データ分析を行うための基本的なアプローチ、
そして必要となる前処理テクニックについて学びます。
Learn a basic data analyzing approach and preprocessing techniques.
SQLを用いてデータを自由に加工・集計し、分析に必要な前処理を行うための実践力を身につけます。
Acquire the practical ability to preprocess and aggregate data using SQL.
Pythonを用いてデータを自由に加工・集計し、分析に必要な前処理や統計量の計算を行うための実践力を身につけます。
Acquire the practical ability to preprocess data, aggregate data, and calculate statistic using Python.
Rを用いてデータを自由に加工・集計し、
分析に必要な前処理や統計量の計算を行うための実践力を身につけます。
Acquire the practical ability to preprocess data, aggregate data, and calculate statistic using R.
分類問題と回帰問題に対し、モデル構築による分析を行うための実践力を身につけます。また、複雑なデータからモデル構築のためのデータを作成する実践力も身につけます。
Acquire practical skills for analysis by building models for classification and regression problems. Acquire the practical ability to create models from compricated data.
多くの分析現場で利用される主要なBIツール（Tableau、PowerBI、Looker Studio等）について、その利用方法を学びます。
Learn how to use common BI tools (Tableau, PowerBI, Looker Studio, etc.) used in numerous analysis sites.