就労移行支援チームシャイニーのデータサイエンスコース

データサイエンスコースは、データの基礎から機械学習まで体系的に学べるプログラムです。ExcelやPythonを活用した前処理・可視化はもちろん、ビジネス課題の分析に直結する実践的な手法を身につけられます。

さらに、統計学の基礎や探索的データ分析、機械学習アルゴリズムの理解まで幅広くカバーし、実務で役立つリソースや事例を交えて学ぶことで、より高度な分析スキルを養えます。今こそ新しいスキルを磨きましょう

データサイエンスコース概要

対象者
- データ分析に興味がある初学者から実務経験者まで幅広く対応
- AIや機械学習をビジネスに活かしたい方
目標
- データの前処理や可視化を行う基礎スキルの習得
- 統計解析・機械学習など高度な分析手法の理解
- ビジネス現場でのデータ活用を想定した実践的スキルの習得
特徴
1. 実務レベルの課題演習
  ビジネスシーンでよくあるデータを用いた演習を多数用意
2. ツールの使い方を丁寧に解説
  Excel・Python・SQLなど、分析で使われる主要ツールの操作方法をカバー
3. 成果物をポートフォリオに
  学んだ内容をアウトプットし、就職・転職活動で活かせる制作物を作成

学習ステップ	学習内容・トピック	学べるスキル・知識	使用ツール	期間(目安)

Step 1
データ基礎

– データの種類と構造の理解
– Excel・スプレッドシートでの基本操作
– 統計学の基礎（平均・分散・標準偏差など）

– データの基礎的な取り扱い
– 簡単な統計指標の算出
– 業務効率化を見据えた表計算スキル

Excel
Googleスプレッドシート

1〜2週間

Step 2
データ前処理・可視化

– Pythonを使ったデータの読み込み・クリーニング
– Pandasを用いたデータフレーム操作
– MatplotlibやSeabornによる可視化

– データの前処理(欠損値・外れ値処理)
– グラフを活用した可視化
– コードによるデータ操作の基礎

Python
（Pandas等）

2〜3週間

Step 3
探索的データ分析（EDA）

– 統計解析の応用（相関分析・回帰分析など）
– データからの仮説検証の進め方
– ビジネス上でのインサイト発見方法

– 統計的手法を用いたデータ分析
– データドリブンな意思決定プロセス
– 分析結果を報告書やプレゼン資料にまとめるスキル

Python
BIツール
（例：Tableau）など

2〜4週間

Step 4
機械学習入門

– 代表的なアルゴリズムの理解（線形回帰・決定木・ランダムフォレストなど）
– Scikit-learnによるモデル構築・評価
– 過学習や正則化などの基本概念

– 機械学習モデル構築の一連の流れ（学習・評価・パラメータ調整）
– データに基づく予測や分類
– モデルの性能改善の考え方

Python
（Scikit-learn等）

3〜5週間

Step 5
応用とプロジェクト

– Kaggleなどのコンペ形式での実践演習
– クラスタリングやディープラーニングの基礎
– チーム開発や成果発表

– 実務に近い分析プロジェクトの経験
– チームでの開発・発表スキル
– 応用的なアルゴリズム活用の初歩

Python
クラウド環境

4〜6週間＋

データアナリスト／データサイエンティスト
企業や組織に蓄積されたデータを分析し、戦略立案や課題解決に導く

BIツール運用担当
TableauやPower BIなどを駆使して社内のデータ活用を推進

AIエンジニア(基礎レベル)
機械学習モデルの作成や簡易的なAIシステムの開発を担当

実務で活かせるスキルを体系的に習得
企業のデータ分析部門やコンサルティングの現場で通用する実践的スキルを身につけられます。

初心者からでも安心のサポート
基礎から段階を追って学習するので、プログラミング未経験の方でも安心です。

ポートフォリオ作成
受講中に取り組むプロジェクトや分析レポートをまとめて、転職やキャリアアップに活かせます。