データサイエンティスト研修とは、収集したデータを統計学・機械学習などの知識を用いて分析し、自社における課題解決やカスタマーサポート等に役立てるノウハウを学ぶ研修です。データサイエンスの基礎・基本から徹底的に習得し、自社においてDX人材を育成
する手法として活用することもあれば、エンジニアやプログラマーなどもともとIT系専門職であった人のスキルアップとして活用することもあり、目的はさまざまです。
本記事では、データサイエンティスト研修を手掛けているおすすめの研修会社を紹介します。自社の目的に合った研修プログラムを提供している会社を探し、ノウハウを習得する場として役立てましょう。
未経験からデータサイエンティストやAIエンジニアを目指したい方へ
独学で機械学習やデータ分析、統計学を独学で学ぶのは大変です。 そのような方には、AI Academy Bootcamp がおすすめです。
AI Academy Bootcampでは6ヶ月データサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題でありながら、目指す上で必要なスキルを体系的に学べる動画コンテンツで学べます。また受講料も６ヶ月間の受講で35,000（税込）でご受講出来ます。
独学での学習に限界を感じられた方は是非ご活用ください！
データサイエンティスト研修をする目的
データサイエンティストとは、大量のデータから有益な情報や洞察を引き出すための学際的なアプローチや技術を指す言葉です。まずはデータサイエンティスト研修を実施する目的について解説します。
VUCA時代における生き残り戦略の実行
VUCAとは、「Volatility（変動）、Uncertainty（不確実性）、Complexity（複雑性）、Ambiguity（曖昧さ）」の頭文字を取った言葉です。インターネットを使った情報収集が当たり前になり、SNSを中心にトレンドや消費者ニーズが激しく変化していく今の時代は、先行きの予想を立てづらいVUCA時代であるとする声が高まりました。
VUCA時代においては市場や競合状況が不確定になりやすく、情報や意思決定の基準が不明確になることも多いです。問題や課題が多面的で相互に関連しているからこそ判断しづらいことが多く、成長戦略の立案に苦戦している企業も増えています。
こうしたVUCA時代において、データサイエンスの知見があることは大きな強みとなります。より正確でより素早い将来予測ができるようになれば、ビジネスチャンスを逃すことのない意思決定ができます。そのため近年はデータサイエンティスト研修のニーズが伸びており、業種・職種を問わず受講者が増えるようになりました。
データドリブンな意思決定の支援
データドリブンとは、意思決定や行動の基盤としてデータを活用するアプローチを指す言葉です。意思決定や戦略策定、業務プロセスの改善などをデータに基づいて実行する手法であり、主観的な意見や経験だけに頼らない意思決定が可能になります。
データドリブンな意思決定をするには、適切なデータを収集し、正確かつ信頼性の高いデータセットを作成することが不可欠です。収集したデータを分析し、パターン・トレンド・洞察を抽出したり、戦略策定や業務プロセスの改善をしていくことも欠かせません。
こうした取り組みにはデータサイエンスの知見が役立つため、研修で専門知識を習得しようという狙いが増えています。
属人的な経営判断を防ぐ標準化の実現
個人的な経験・勘・意見だけで意思決定する企業の場合、どうしても属人的な経営になりがちなので注意しましょう。企業経営の中心となっていた人物が万が一働けなくなったり退職したりした場合、一気に判断基準が崩れて経営の危機となるケースも少なくありません。
誰もが同じ情報を持ち、かつ同じレベルで意思決定できるようにするためには、データ活用が必須です。データサイエンスでは膨大なデータをどう収集・処理するか学べるため、プログラミングスキルの有無などを問わず誰でも同じ意思決定ができるようになるのがメリットです。
統計・分析に関する専門スキルの習得
統計・分析に関する専門スキルは、自学自習だけで習得するのは難しいのが現状です。統計学・確率論・仮説検定・回帰分析など習得するべき知識は多く、統計モデリングの学習も含めるとアウトプット型の学習スタイルにすることも欠かせません。
データサイエンティスト研修では統計・分析に関する専門スキル習得も目指せるので、エンジニアやプログラマーの育成に最適です。オープンソースのデータセットを使用した模擬プロジェクトなども実施されており、現場を意識したカリキュラムにすることもできます。
データサイエンティスト研修の内容
データサイエンティスト研修では、主に以下について学びます。専門的な知識やスキルを習得する他、実際に自社でデータサイエンスの知見を役立てる方法についても学べるので、活用していきましょう。
プログラミング言語の学習
PythonやR言語など、データサイエンスに役立つプログラミング言語の習得を目指します。Pythonはデータサイエンスや機械学習の分野で非常に人気のあるプログラミング言語であり、構文がシンプルで読みやすく、豊富なライブラリも利用できます。R言語は統計解析やデータ可視化に特化した言語であり、統計学の研究者やデータサイエンティストによって広く使用されています。
その他、データ処理や分析に使われるライブラリ（Pandas、NumPy、Scikit-learnなど）の活用法を学び、研修終了後も自発的に情報収集できるような環境を整えましょう。実際のデータを使ってプログラムを書いてみたり、問題解決に取り組んだりすることで、より効果的にスキルを習得できます。
データの収集と前処理
成長可能性の高い現実的なデータ分析をするためには、良質なデータを用意することが重要です。分析の品質や結果の信頼性に直接影響する項目なので、データの収集と前処理に関する知識は必須と言えるでしょう。
データの前処理とは、収集したデータを分析のために整形し、クリーンアップするプロセスです。不要な情報を削除し、欠損値を処理し、データの形式を整えるなどの作業が含まれます。
統計モデリングと機械学習
統計モデリングは、データの背後にある確率的な構造をモデル化する手法です。回帰分析、分散分析、時系列解析、因子分析、クラスター分析など手法が多く、統計的な推論をしたいときに役立ちます。
機械学習はデータからパターンや規則を学習し、未知のデータに対する予測や意思決定を支援する手法です。データに含まれるパターンを自動的に抽出することが得意であり、大規模なデータセットから複雑な関係性やパターンを発見できます。
いずれもビッグデータを扱うデータサイエンティストに欠かせない知見であり、画像処理や自然言語処理へと知識を発展させることも可能です。なかにはMA（マーケティングオートメーション）に役立てている企業もあるので、参考にしてみましょう。
実践プロジェクト・演習・ワークショップ
実際のデータセットを用いたデータ分析プロジェクトを実施するなど、現場さながらのワークショップができる研修も存在します。チームでのプロジェクト作業や報告の準備方法など、実際にプロジェクトを進めることを想定した内容になっているので混乱も少なく、机上の空論になりにくいのがメリットです。
なお、プロジェクトの成功基準や成果の評価方法まで学べるので、管理職にもおすすめです。プロジェクトの進捗状況に応じて正確な人事評価がしたいときや、データサイエンティストの評価手法がわからないときに活用するのもよいでしょう。
データサイエンティスト研修に対応しているおすすめの法人5選
ここでは、データサイエンティスト研修に対応している研修会社を紹介します。「データサイエンスとは何か」という基本的な項目から、実際に毎日使えるプログラミング言語やツールの学習をすることもできるので、スキルアップに役立てましょう。
以下では、研修会社ごとの特徴について解説します。
AI Academy Business
AI Academy Businessは、データサイエンスに役立つプログラミング言語「Python」などの習得に強みのある研修会社です。Python基本文法・基礎数学・基礎統計・Scikit-learnによる機械学習プログラミングなど、学べる項目が多いのもメリット。ひとりひとりの知識レベルに合わせた内容になるようカスタマイズできるので、完全初心者向けの内容からエンジニア・プログラマーなどIT系専門職向けの内容まで自由自在にできます。各学習者が到達したいゴールを選ぶと、達成するまでの最適な学習ルートを提案してくれるのでまずはシミュレーションしてみましょう。
なお、AI Academy Businessが提供しているコンテンツの量は490を超えています。不足しているスキルを基に受講内容を選定していけば、限られた時間でも効率よくスキルアップできるでしょう。講座がパッケージングされているからこそ研修を企画する側である人事部の負担も軽減でき、思い立ったときにすぐ受講開始できるシステムになっています。
インソース
インソースは東証プライム上場の社会人教育・コンサルティング企業であり、新入社員から中堅・管理職まで幅広い人材を対象とした研修プログラムを提供しています。データサイエンティスト研修では「現場で活用できる成果物を出せるようになる」ことを目標に、理解力・分析力・表現力を醸成します。分析結果を鵜吞みにせず、何度も検証し、真の課題解決へと繋げる力が身につくので、データリテラシーを高めたいときにもおすすめです。
フェーズごとの研修プログラムが多く、例えば企画部門や管理職向けには、社内のデータと社外のデータの両方を用いた需要予測スキル習得を目指す研修が提供されています。反対に、システム部門担当者にはAIツールであるMicrosoft Azure MLを使った機械学習を学ぶ研修など、よりハイスキルが求められる研修も提供されています。
キカガク
キカガクでは、全社員を対象としたDXリテラシー標準に基づく入門から、DX推進スキル標準に沿ったDXを推進する人材向け応用研修などを幅広く提供しています。AI ・データサイエンス・データエンジニアリング、AIのプロジェクト推進の領域に強く、レベル別にも技術別にも分けられるので相談してみましょう。
特に人気なのは「PBL研修」であり、データ分析やAI活⽤によって実課題を解く課題解決型研修として導入する企業が増えています。データサイエンスに欠かせない要素を網羅的に学べるプログラムでもあるので、活用を見据えたデータサイエンティストの育成を目指しているときにおすすめです。
データミックス
データミックスは年間2200名の社会人が受講するデータサイエンススクールであり、データサイエンスを駆使して課題を解決するビジネスリーダーの育成を支援しています。「データサイエンティスト育成講座」では、統計学・AI・機械学習といった数理スキルから、統計学、AI・機械学習といった数理スキルまで幅広く習得できるのがポイント。データとの対話を通じた課題理解や課題解決を目的に、DXデータ人材を育成するカリキュラム構成としてまとめています。
課題や宿題を通して実際にコードを書くことで「分かる」から「できる」レベルまでスキルを引き上げられるので、自分の手を動かす学習にしたいときにもおすすめです。質問しやすい環境をつくるため少人数制のクラスとなっており、ひとりひとりの理解度や強みをしっかりと把握してもらえます。
トレノケート
トレノケートは、世界有数のITベンダーから正式な認定研修機関として認定を受けている企業です。最新技術トレンドを踏まえたIT技術関連コースを多数提供しており、データサイエンスやAIなど最先端技術を習得する場として最適です。初心者向けにはデータリテラシーの基礎から指導してもらえるので、無理なくステップ式でスキルアップしたいときにも便利です。
「データ分析トレーニング」では事業活動に役立つデータ活用の戦略立案・設計をすることを目的に、収集・分析を中心に学びます。研修スタイルからeラーニングスタイルまで、受講形態を自由に選択できるのも利便性に優れているとして注目を集めました。必要に応じて、データサイエンスだけでなくビジネスインテリジェンス・プログラミング・データエンジニアリングなどの講座を追加することもできるので、カスタマイズしながら内容を考案することも可能です。
まとめ
データサイエンティスト研修では、データの収集・分析から実際の経営判断に役立てるためのレポーティングまで幅広く学べます。データドリブンな意思決定やスピーディーな判断を支援する貴重な人材として稼働できるので社会評価も高まりやすく、経営に欠かせない人として成長できるかもしれません。
専門性の高い研修となるため、外部の専門研修機関に依頼するのがおすすめです。AI Academy Businessでも、指導内容のカスタマイズや規模感に合わせた研修計画立案ができるのでお気軽にご相談ください。
