データサイエンスアカデミーの口コミ評判！受講生が語るリアルな体験談

データサイエンスの世界への一歩を踏み出そうとしているあなた。

しかし、多くのコースが存在する中で、どのアカデミーを選ぶべきか迷っていませんか？

この記事では、実際にデータサイエンスアカデミーで学んだ受講生たちの生の声を集めました。

彼らの経験を通して、アカデミーの実際の教育内容、講師の質、そして得られるスキルの実態に迫ります。

これを読めば、あなたの決断に必要な情報が得られるでしょう。

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データサイエンスアカデミー　概要と目的

データサイエンスアカデミーは、データサイエンスとデータ分析の実務者を育成するスクールです。

このアカデミーでは、データ分析の手法や手順を学び、データに基づいた意思決定や問題解決のスキルを磨くことができます。

具体的には、統計学や数学の知識、プログラミングスキルを身につけ、ビッグデータや人工知能（AI）の分野で専門家として活躍するための教育を提供しています。

データサイエンスアカデミーでは、データの解析や可視化、機械学習、ディープラーニングなど、データ関連のさまざまなトピックに焦点を当てたカリキュラムが用意されています。

また、実務経験がない方でもデータ分析を学べる講座も提供されており、幅広いニーズに応えています。

データサイエンスアカデミーは、日本国内で複数のスクールが存在し、データサイエンティスト育成と就職支援を行っています。

これにより、データ分析分野でのキャリアを構築し、ビジネスや研究の成果を最適化するためのスキルを習得する場所として重要な役割を果たしています。

データサイエンスアカデミー　提供されるコースとプログラム

データサイエンス短期コース

Pythonを使用してモデルを構築し、データ分析スキルを短期間で習得するプログラムです。

データサイエンス基礎コース

プログラミングや統計学の基礎から学び、データ分析の基本的なスキルを習得します。

データサイエンスプロフェッショナルコース

データサイエンス全般に焦点を当てたカリキュラムで、PythonやSQL、データ加工などを学びます。

データサイエンスエキスパートコース

より高度なデータサイエンススキルを磨くプログラムで、情報・数理・データサイエンス・統計に関する内容が含まれています。

データサイエンスアカデミー　卒業生の口コミ

（20代）現職：個人事業主

教材の質に驚き、全くの初心者からデータサイエンスを実務に応用できるレベルに4ヶ月で到達したことを大きな成果と感じています。

また、勉強時間を確保すればコースをクリアできるように設計されており、特に動画教材を利用することで理解が深まります。

データサイエンスを学び、将来に繋げるためには、これらの資料の準備が重要です。

（20代）前職：事務職

データサイエンスアカデミーで学んだデータ加工技術を現在の業務に活用しています。

特に、外れ値の処理やゼロ詰めなどの前処理が分析結果に大きく影響するため、このスキルを学んで良かったと感じています。

また、データサイエンス職への転職活動は書類選考での落ちが多く、学んだ事実だけではなく、実際の成果物の提示が重要だったと語っています。

面接を経て最終的に内定を獲得しました。

（20代）前職：介護職

データサイエンスアカデミーで学んだデータの前処理スキルが現在の業務で役立っていると感じています。

特に、業務でのデータは整理されていないため、前処理の重要性を実感しています。

また、データサイエンス職への転職活動は困難で、書類選考の通過が難しかったです。自分の分析能力を示せる資料があれば、もっとスムーズに進んだ可能性を感じています。

（40代）小売業管理部門

データサイエンスアカデミーで学んだ分析手法を従業員意識調査の分析に活用しています。

相関行列や決定木分析などのビジュアル化手法は、報告書にわかりやすく伝えるために使いたいと考えています。

また、データを使った説得力のある提案をするためには、経営者の視点が必要であり、適切なデータの選定と収集が今後の課題であると感じています。

（30代）現職：ECサイト運営管理

現職のECサイト運営における商品情報の運用管理や顧客満足度向上の課題を解決するため、データ分析の学習を決意しました。

アカデミーで学んだことにより、データ分析の流れを理解し、自分の仕事の位置付けと全体への影響が明確になりました。

また、情報収集を続けた結果、エンジニア専門の派遣からのオファーを受け、待遇向上とキャリアチェンジの機会として転職を決意しました。

（20代）主婦

各分野のスペシャリストから直接講義を受けられる点と、インターンシップなどの就職支援が充実していることが受講の決め手でした。

課題は難しく悩まされるものの、実践的で力になっていると感じています。また、エクセルスキルが格段に上がり、日常生活にも活かせていることが良かった点です。

自身の課題としては、統計学とプログラミングスキルの向上を挙げており、これらのスキルを磨き実践力を身に着けたいと考えています。

データサイエンスアカデミー　口コミ総評

メリットとしては、データサイエンスアカデミーでは、実際の業務に役立つデータの前処理や分析手法を学ぶことができ、エクセルなどの実用的なスキルも向上します。

また、実践的な課題が多く、統計学やプログラミングスキルの向上にも繋がります。

デメリットとしては、受講生は課題が難しく、時間がかかると感じている点が挙げられます。

また、転職活動においては、単に学んだだけではなく、実際の成果物の提示が重要という課題もあります。

データサイエンスアカデミー　教育内容とカリキュラム

教育内容

データサイエンスアカデミーは、データ分析を最短ルートで体系的に学ぶことに特化したカリキュラムを提供しています。以下は主な教育内容です。

• プログラミング
• データ分析
• データサイエンス全体の学習

これらの内容は、プログラミング未経験者から基礎から学べるカリキュラムとして設計されています。

カリキュラム

カリキュラムはオンデマンドの講義動画視聴と週1回のスクーリングを組み合わせて効率的に学習できるように構成されています。

データサイエンスアカデミー　就職・転職支援

業界動向の情報提供

データサイエンスアカデミーでは、データサイエンティストや他のIT職に就職や転職を希望する方に対し、業界の最新動向に関する情報提供を行っています。

これは就職活動や転職活動において、求人市場の変化に適切に対応するのに役立ちます。

履歴書・職務経歴書の添削

アカデミーは、就職や転職に向けて必要な履歴書や職務経歴書の添削サポートを提供しています。

これにより、応募書類の品質向上を図り、成功率を高める手助けが行われます。

求人のご紹介

データサイエンスアカデミーは、就職や転職を希望する受講生に対して、多くの求人情報を提供し、適切なポジションへの紹介も行っています。

これにより、受講生が適切な仕事を見つける手助けが行われます。

就職・転職支援の継続的なサポート

データサイエンスアカデミーは、受講生が就職・転職活動を成功させるために、対面受講やオンライン受講、動画教材、スクーリングなどを提供し、効率的なデータ分析スキルの習得と就職活動を両立させるサポートを提供しています。

受講実績

データサイエンスアカデミーには400名以上の受講実績があり、これまで多くの学生がプログラムを修了しています。

コラム情報

アカデミーのウェブサイトには転職・就職支援に関するコラム情報もあり、転職の可能性についての情報提供が行われています。

 データサイエンスアカデミー　受講方法

週ごとの学習手順は以下の通りです。

自己学習

• 日～金の学習時間目安は10時間程度です。
• Web動画を視聴し、学習内容を理解します。
• 動画は120分～180分程度で、自分の都合に合わせて視聴します。
• 動画視聴後に確認課題を解いて理解度をチェックします。
• 質問がある場合は、フォロータイム、1on1サポート、またはチャットで質問できます。

Webフォロータイム

月・木の19:30にオンライン会議ツールを利用し、質問に答えます。

Web1on1サポート

月・木・金の20:00～（月・木）と19:30～（金）にオンライン会議ツールを使用し、講師が1対1で相談に乗ります。

Webチャット

随時、チャットで質問を投稿し、講師が個別に回答します。

Web校舎スクーリング

土曜日の13:30～17:00に、他の受講生と共にケーススタディを行い、ディスカッションを進めます。

7～8名のグループに講師がつき、質問があれば講師に質問できます。

 データサイエンスアカデミー　スクーリング拠点

Tokyo

住所: 〒103-0024 東京都中央区日本橋小舟町8-6 H¹O日本橋小舟町5F

電話番号:03-5422-6929

交通アクセス:東京メトロ東西線「日本橋駅」D2出口から徒歩7分、東京メトロ日比谷線・都営浅草線「人形町」駅 A5出口から徒歩5分、東京メトロ銀座線・半蔵門線「三越前」駅 B6出口から徒歩6分、JR線「新日本橋」駅 5番出口から徒歩7分

Osaka

住所: 〒530-0005 大阪市北区中之島2-3-18 中之島フェスティバルタワー28F

交通アクセス: 地下鉄四つ橋線肥後橋駅・京阪中之島線渡辺橋駅直結

Fukuoka

住所: 〒814-0001 福岡市早良区百道浜3-8-33

交通アクセス: 西鉄バス福岡タワー方面行、福岡タワー南口、福岡タワー（TNC放送会館）バス停すぐ

Sapporo

住所: 〒060-0003 札幌市中央区北3条西4丁目1-1 日本生命札幌ビル11F

交通アクセス: 札幌駅直結

Seoul

住所: ソウル特別市中区武橋洞-15ナムカンタワー1701（市庁駅から徒歩3分）

交通アクセス: 「市庁駅」4番出口より徒歩3分

データサイエンスアカデミー　コースの料金体系

学生割引について

学生割引は、以下の条件を満たす方に適用されます：

受講初日時点で「JR各社で学割が適用となる学校に通学している」
年齢が30歳未満

受講料金の支払について

受講料金の支払い方法は、以下の2つから選択できます：

• 銀行振込（一括）
• クレジットカード払い（一括または分割）

銀行振込を選択した場合、受講開始日までに料金を振り込む必要があります。一方、クレジットカード払いの場合、電子契約書締結時に決済が行われます。

また、銀行振込みを選択する際、教育ローンのご紹介も可能です。

データサイエンスアカデミー　専門実践教育訓練給付金について

エキスパートコースは厚生労働省の専門実践教育訓練給付金の対象となっています。この給付金を受けることで、最大70%の受講料が補助されます。

専門実践教育訓練給付金とは

専門実践教育訓練給付金は、雇用保険の給付制度であり、働く人のキャリア形成を支援し、雇用の安定と再就職を促進することを目的としています。この制度は、以下の条件を満たす人々に対して給付されます。

• お仕事をしている方で、受講開始時点で雇用保険の一般被保険者であって、通算2年以上の期間を保険に加入している方。
• 退職した方で、一般被保険者でなくなり、かつ受講開始時点で雇用保険の被保険者で通算2年以上の期間を保険に加入している方。

ただし、過去に専門実践教育訓給付金を利用したことがある場合、条件が異なることがあります。詳細についてはハローワークで確認できます。

データサイエンスアカデミー　Q&A

Q1: プログラミングや統計についての学習経験がない場合でも受講できますか？

A1: はい、問題ありません。受講生の約6～7割が初学者から始めており、ゼロから学べるカリキュラムが用意されています。

Q2: 週にどのくらいの学習時間が必要ですか？

A2: 初学者の場合、平日に週に約10時間程度を目安に学習することをおすすめしますが、個人の習熟度により異なります。

Q3: 受講開始前に何か学んでおいた方が良いことはありますか？

A3: 特別な予習は不要です。受講内で段階的に学びます。高校数学やPythonの基本的な書き方を予習している受講生もいますが、予習しなくても問題ありません。

Q4: 数学が苦手な場合でも大丈夫でしょうか？

A4: 棒グラフの読み取りや中学数学程度の理解があれば問題ありません。数学的な処理はプログラミングにおけるアプローチが主要です。

Q5: 休んだ場合、フォローがありますか？

A5: 土曜日の授業やフォロータイムの録画が提供され、個別の復習相談も1on1サポートで可能です。

Q6: 受講申し込みの締め切りはいつですか？

A6: 受講開始の前月25日までにお申し込みいただくことをお勧めします。ただし、締め切りを過ぎても受け付け可能な場合がありますので、担当者にご相談ください。

Q7: 申し込み方法はどうすれば良いですか？

A7: 受講フォームから簡単に申し込むことができます。

Q8: 教育ローンの利用方法について教えてください。

A8: 教育ローンを利用するためのサービスが提供されています。低金利でのご利用が可能ですので、シミュレーションを試してみることをおすすめします。

Q9: 休会や退会はできますか？

A9: はい、可能です。ただし、休会の場合は専門実践教育訓練給付金の対象外となりますので、ご注意ください。

Q10: 退会の場合、返金などは行われますか？

A10: 契約書に基づく返金制度が適用されます。

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