datamix（データミックス）の3つの特徴

datamix（データミックス）の特徴は、以下の3点です。

受講資格と入学試験について

datamix（データミックス）では、一部の講座で受験前に入学試験の受験が必要です。

以下の3つの講座の受講にあたっては、入学試験に合格する必要があります。

なお、年齢制限やその他受講資格については、公式サイトに記載がありませんでしたので要確認です。

入学試験の内容

入学試験では、いずれの講座も「グラフや表を適切に読み解けるか」が問われます。

出題される問題について詳しくは、「スクール説明資料」「気象データアナリスト養成講座 説明資料」「HRアナリスト養成講座説明資料」「プロダクト・データアナリスト育成講座説明資料」で確認できます。

入学試験は各期1度のみ受験が可能で、不合格の場合は翌期以降に再度申し込み・受験が可能です。

カリキュラム・コースの内容

datamix（データミックス）には、データサイエンス総合講座が7つと、無料eラーニング講座が4つあります。

データサイエンティスト育成講座

ビジネスに使えるデータサイエンスの基礎を約9ヶ月で習得する講座です。データの正しい理解と統計学・機械学習などの分析手法をビジネスケースを通じて学習します。

論理的・批判的に物事を考える力を養うと同時に、データ分析を身につけられます。また、講座の最終プロジェクトでは、実際にビジネス課題の解決に挑戦し、データサイエンティストとしての総合力を鍛えます。

AI・統計学を活用するビジネスパーソン、ビジネストランスレーター、データサイエンティストのエントリーレベルへの到達をめざせます

気象データアナリスト養成講座

気象庁の「気象データアナリスト育成講座」の基準をクリアした、気象・データサイエンス・ビジネスについて学べる講座です。気象データのハンドリングに関する分析技術や、課題特定のための視点について学習します。

また、全国でコインランドリーを運営している企業の生データを使用して、ビジネスデータと気象データを組み合わせた分析をリアルに体感できるのも特徴です。

気象データと分析技術を組み合わせてビジネス課題の発見と解決ができるようになることを目標としています。

HRアナリスト養成講座

HRデータを活用したデータ分析について学べる講座です。

人事 × データサイエンスの専門家監修によるカリキュラムを通して、単なる統計学や機械学習の知識だけでなく、HRデータアナリストとして価値創造に必要なスキルセットの習得を目指します。

企業でHRアナリティクスを実践したい人、HRアナリティクスの思考法やスキルを習得したい人におすすめです。

プロダクト・データアナリスト育成講座

プロダクトから生成されるデータを分析し、プロダクトの継続的改善をリードするプロダクト・データアナリストの育成講座です。

講座の前半でデータ可視化と統計学、機械学習などの基本的なスキル・知識を習得した後、後半ではKPIの設計とマネジメント、ダッシュボードの作成、定量的な効果検証などについて学びます。

カリキュラムには実践的なプロジェクトが組み込まれており、実践で必要なコミュニケーション力の向上も目指せるのが特徴です。

生成AI・機械学習エンジニア育成講座

機械学習エンジニアに必要なエンジニアリングやデータサイエンスの知識・スキルを学ぶ講座です。

機械学習やディープラーニング、生成AIに関する基礎的な原理とスキルを学んだ後、自らテーマを設定してアルゴリズム開発や業務に応用するリサーチプロジェクトに取り組みます。

生成AIなどの新しい技術を自ら学び実行する力が身につくことも本講座の特徴です。

データエンジニア育成講座

データエンジニアに必要な基礎知識からビジネス応用、最先端技術まで幅広いスキルの習得を目指す講座です。

講座の前半でデータモデリングやデータウェアハウス、SQLの基礎など、データエンジニアリングの基本的な知識・スキルを学んだ後、後半ではビジネスインテリジェンスの適用やリアルタイムデータ処理、ビッグデータ技術の応用など、高度かつ実践的な内容を学びます。

実践的なプロジェクトやケーススタディーを通して実際の業務で役立つ応用能力を向上できるのが特徴です。

ゼロから始めるExcelデータ分析・統計学講座

基礎的なExcelの関数やショートカットなど、今すぐ使えるExcelの知識を盛り込んだ講座です。

eラーニングとLIVE形式のオンライン講義を通して短期間で効率良く知識を習得できます。Excelや統計学などの事前知識は必要ありません。

また、Excelの基本操作に加えて、ピボットテーブルやVLOOKUP関数など、データを可視化する際の注意点やExcelでできる統計学の基礎的な分析手法なども学べます。

その他の無料eラーニング講座

datamix（データミックス）では、簡単登録で無料で学べるeラーニング講座も提供しています。

以下の講座では、入門レベルの内容をカバーしています。

• Python入門
• ビジネス統計
• デジタルマーケティング分析入門
• Excelで学ぶ機械学習入門

datamix（データミックス）の料金

datamix（データミックス）の受講にかかる費用や支払い・返金の方法は以下の通りです。

料金体系・支払い方法について

datamix（データミックス）の料金は講座によって異なります。

基本的に受講期間が長い講座ほど料金も高く設定されています。たとえば、データサイエンティスト育成講座は、プログラミングスクールの相場（30〜80万円ほど）をやや上回りますが、質の高い教育と実践的カリキュラムを通じてビジネスで即戦力となるスキルを求める人におすすめできます。

以下は、各講座のカリキュラムを一括で申し込んだ際の受講料金です。

※価格はすべて税込み

支払い方法は、銀行振込または教育ローンから選べます。クレジットカード払いには対応していません。

おすすめできる人

datamix（データミックス）をおすすめできる人は、以下の通りです。

ビジネス視点でデータサイエンスを学びたい人

datamix（データミックス）は、ビジネス視点でデータサイエンスを学びたい人におすすめです。

ビジネスの現場で直面する課題を解決するための実践的なカリキュラムを通して、単なる技術だけでなく、データサイエンスをビジネスのシーンでどのように適用するかを学べます。

また、実際のビジネス課題に取り込むプロジェクトベースでの学習を中心としていることから、実際のビジネス問題解決に応用できるスキルが身につきます。

datamix（データミックス）は、ビジネスシーンでのデータ活用をリードするための実践的な知識・スキルを身につけたい人におすすめです。

データサイエンス領域に転職したい人

datamix（データミックス）は、データサイエンス領域に転職したい人におすすめです。

スクールの受講生を中心にデータサイエンス領域に特化した転職サポートを行っており、転職成功率96％の確かな実績があります。

また、独自の転職指導とスキルチェックテストを通して、自分にマッチした企業を紹介してもらえるので「データサイエンティストになりたいけど、どのような会社に入ればいいかわからない」という人でも安心です。

スクールで学んだデータサイエンスのスキルを活かして転職したい人は、ぜひdatamix（データミックス）の利用を検討してみましょう。

自分で学習計画を立てるのが苦手な人

datamix（データミックス）は、自分で学習計画を立てて勉強を進めるのが苦手な人におすすめできます。

各コースでは、ブートキャンプステップやベーシックステップなどから成るカリキュラムがしっかり組まれています。そのカリキュラムを毎週決まった曜日・時間の授業形式で進めていくため、受講生は迷うことなく着実に学習を進められます。

また、定期的に授業があることで、学習の進捗を確認しやすい、学習を習慣化しやすいなどのメリットもあります。

カリキュラムが明確で毎週の授業を通して学べるdatamix（データミックス）は、自分で学習計画を立てるのが苦手な人に向いているスクールです。

おすすめできない人

datamix（データミックス）をおすすめできない人は、以下の通りです。

できるだけ費用を安く抑えたい人

datamix（データミックス）は、料金重視でできるだけ費用を安く抑えたい人にはおすすめできません。

他のプログラミングスクールと比較して料金がやや高く、講座によって相場の上限に近い〜相場をやや上回る金額となっています。

データサイエンティスト育成講座を、他のプログラミングスクールの代表的な講座と比較しても、料金がやや高いことがわかります。

ただし、datamix（データミックス）では、データサイエンティスト育成講座をはじめとした4講座が「専門実践教育訓練給付金」の対象です。一定の条件を満たせば受講料の最大70％が返金されるので、費用を抑えたい人はぜひ活用しましょう。

エンジニアを目指してプログラミングを中心に学習したい人

datamix（データミックス）は、エンジニアを目指してプログラミングを中心に学習したい人にはあまりおすすめできません。

ビジネス視点でデータサイエンスを学べると評判のスクールです。講座によってはプログラミングもカリキュラムに組み込まれていますが、他のプログラミングスクールと比較してそれほど重点は置かれていません。

そのため、エンジニアを目指してプログラミングを中心にガッツリ学びたい人だとやや物足りない可能性があります。自分が学びたい内容に合わせてスクールを選ぶことが大切です。

datamix（データミックス）は、データサイエンティストとしての転職を目指しやすいスクールです。

無料オンライン説明会 / 無料個別相談から受講開始までの流れ

datamix（データミックス）の無料オンライン説明会 / 無料個別相談から受講開始までの流れは以下の通りです。

datamix（データミックス）でデータサイエンスを学ぼう！

datamix（データミックス）は、年間2,200名の社会人が受講している、日本屈指のデータサイエンススクールです。

ビジネスの現場で直面する課題を解決するための実践的なカリキュラムを通して、単なる技術だけでなく、データサイエンスをビジネスのシーンでどう適用するかまでしっかり学べます。

また、データサイエンス領域に特化した転職サポートを行っており、転職成功率96％の確かな実績もあります。

ビジネス視点でデータサイエンスを学びたい人、データサイエンス領域で活躍したい人は、ぜひdatamix（データミックス）を選んでみてください。

参考文献・URL

• 2024年5月22日 . datamix から PeopleDot へ、データサイエンス・AI教育の老舗から事業創造集団への進化 . PR TIMES
• 2022年1月12日 . [文部科学省委託事業]　VR(仮想現実)による授業の没入度・集中度のデータ測定 及び 分析結果の成果報告会を開催 . datamix

datamix（データミックス）に関するよくある質問

datamix（データミックス）の受講を検討している人からのよくある質問をまとめました。

学習時間はどれくらい必要？働きながら通える？

はい、通えます。学習時間は、授業の他に週5〜10時間程度です。

datamix（データミックス）は、社会人向けの講座を提供しているため、働きながら通いやすい環境が整っています。実際に、年間2,200名のビジネスパーソンが受講しています。

学習時間は、eラーニングとオンラインライブ授業に加えて、前期で週5時間ほど、後期以降では授業に加えて週10時間ほどの確保が必要です。

ただし、初心者の場合は予習・復習に週10〜20時間ほどの時間が必要な場合もあります。

未経験でも本当にデータサイエンス領域に転職できる？

はい、できます。

datamix（データミックス）では、未経験でもデータサイエンス領域に転職できる可能性が十分にあります。

実務で直面する課題を解決するための実践的なカリキュラムで、未経験でも基礎から応用までしっかり学び、ビジネスで即戦力となるスキルを習得できます。

また、データサイエンス領域に特化した転職サポート体制が整っており、転職成功率96％の確かな実績があります。

datamix（データミックス）は、未経験がデータサイエンス領域に転職するための適切な教育と実戦経験、転職サポートが揃っています。

datamix（データミックス）の講師にはどんな人がいるの？

データサイエンティストとしての実務経験が豊富な講師がいます。

datamix（データミックス）では、データサイエンティストとしてのプロジェクト経験が豊富な講師や、数理統計学を専攻した講師、技術企画職で記述ポートフォリオの最適化業務に従事する講師などが在籍しています。

データサイエンス領域の最前線で活躍している講師に指導してもらえるので、実践で使えるスキルの習得が可能です。

オンラインで受講できますか？

はい、できます。

datamix（データミックス）では、受講スタイルを「オンライン」と「通学」から選べます。

ちなみに、公式サイトには、通学よりもオンラインでの参加者の割合の方が多いと記載があります。

オンラインでも授業に参加したり、サポートを利用したりできるので、通学に時間をかけたくない人や近くに教室がない人でも安心して受講できます。

申し込んだ曜日のクラスに参加できない場合はどうする？

振替受講が可能です。

datamix（データミックス）では、同じ内容の授業を同じ週の他の曜日にも開講しているため、振替受講ができます。

申し込んだ曜日のクラスに参加できない場合は、気軽に相談してみましょう。

ただし、各クラスには受講人数の定員があるので、満席などで振替受講ができない場合は、録画した授業動画を見る形での参加となります。

受講に必要なパソコンのスペックは？

推奨するPCのスペックは下記の通りです。

datamix（データミックス）では、作業をスムーズに進めるために上記のパソコンのスペックが推奨されています。

なお、パソコンにはPythonやRなどのオープンソースのソフトウェアをインストールするため、自身のパソコンに自由にソフトウェアをインストールできるようにしておく必要があります。