（株）CODORが運営する「データサイエンスブートキャンプ」（DataScienceBootcamp）は、まったくの未経験者からでも「データサイエンティスト」に必要な知識やスキルを学べるオンラインスクールです。
データサイエンスブートキャンプ（DataScienceBootcamp）では、約98時間の学習カリキュラムで、AIや機械学習を用いたデータ分析手法や分析結果の活用方法などを身につけられます。
現役データサイエンティストが監修しており、実務に直結した内容となっています。
データサイエンスブートキャンプ（DataScienceBootcamp）では、2名の講師が最大10名までの受講生を指導します。
受講生が10名になると、一時的に募集が停止されます。
データサイエンスブートキャンプ（DataScienceBootcamp）の特徴まとめ
データサイエンスブートキャンプ（DataScienceBootcamp）の特徴をまとめました。
データサイエンティストに必要な知識・スキルが学べる
データサイエンスブートキャンプ（DataScienceBootcamp）では、全くの未経験者・未学習者からでも「データサイエンティスト」として働くために必要な知識やスキル、ノウハウなどを学べます。
現役のデータサイエンティストがカリキュラムを作成しているため、単なる学問としてではなく、ビジネス上の実務に直結した内容となっています。
SQLやAIなど、IT関連の知識やノウハウだけでなく、データ分析に必要となるビジネス用語や業界知識、統計学などを身につけられます。
完全オンラインスクール
データサイエンスブートキャンプ（DataScienceBootcamp）は、完全オンラインスクールです。
教室に通って受講する必要はなく、全国どこからでも学ぶことができます。
また、データサイエンスブートキャンプ（DataScienceBootcamp）では、週1回の講師との面談を除けば、あらかじめ収録された動画講義をみながら、時間の制約なくマイペースで受講を進めていけます。
課題や習熟度などに個人差はありますが、約98時間で全ての学習が終えられるようにカリキュラムが構成されています。
現役データサイエンティストが講師
データサイエンスブートキャンプ（DataScienceBootcamp）では、現役のデータサイエンティストが講師をつとめています。
データ分析の現場に即した内容のカリキュラムを作成した当事者から指導を受けることで、よりわかりやすく学ぶことができます。
また、講師と週1回の個別面談で、受講中の疑問点を解決したり、コーチングなどを受けることで、途中で挫折することなく、スムーズに完走を目指せます。
個別面談は合計15回となっており、3ヶ月～4ヶ月程度で受講を終えられる想定となっています。
受講生は同時に最大10名まで
データサイエンスブートキャンプ（DataScienceBootcamp）では、講師が対応できる上限を「受講生10名」としています。
このため、受講生が10名受講している状態になった時点で、新規募集は一時的に中止されます。
受講生がすべてのカリキュラムを終えて卒業するなど、受講生が9名以下になった時点で再度募集が再開されます。
長くて数カ月程度かかる場合もあります。
データサイエンスブートキャンプ（DataScienceBootcamp）の口コミや評判は？
データサイエンスブートキャンプ（DataScienceBootcamp）を受講した人たちの口コミや評判などをまとめました。
悪い口コミ
数学が苦手だったので、内容が全く理解できずに挫折しました。
自分には向いていなかったようです。
受講料が高すぎます。
一般向けに公開するのであれば、桁が一つ多いのではないでしょうか？
金持ちしか受講できないので、学習格差が広がっているんだと思いました。
良い口コミ
データサイエンティストという仕事には前から非常に興味はあったのですが、Python以外に何をどれくらいすればいいのかよく分かっていませんでした。
これを明確にするというのが今回、こちらのBootcampを受講する1つの目的でした。また、データサイエンティストの仕事の中身も何となくでしか理解できていなかったのですが、今回、講座や個別面談を通じてやりとりさせていただく中で、それが段々クリアになっていったのがとても良かったです。
書籍やネットを膨大な時間を使って調べるより、実際に企業でデータサイエンティストとして働いている方に聞くのが圧倒的に早いなと感じました。また講座については、カリキュラムを見たとき、最後まで修了できるか不安がよぎりましたが、一応なんとか終えることができました。
後半は完全には消化し切れていないのでまた復習しようと思います。個人的にはMini Projectの所で、実際にLPの中身を一つ一つ見ていく作業が印象的でした。
データサイエンティストって思ったよりも泥臭い作業もやらないといけないんだなと感じました。最後に、逆にこれで終わりかと思うと少し寂しい感じもしますが、このBootcampで得た知識、経験を活かして、転職活動を頑張りたいと思います。
SEの仕事はルーチン化していて、自分はこのままSEをやり続けるべきなのか悩んでいたこともあり、データサイエンスを学んでみようと決意しました。
いくつかのスクールを検討したのですが、カリキュラムを見て、僕があまりこれまでやってこなかったSQL部分の講座がかなり充実していたこともあり、こちらのBootcampに決めました。実際に講座を受講しての感想ですが、普段はJavaを触っているので、データ分析にPythonを使うのも少し新鮮で面白かったですし、SQLについては実際に学んでみると書き方にコツがいるなと思いました。
レベル的には丁度良かったと思います。またドキュメンテーションの資料作成についての講義があり、これまで会社であまり体系的に資料作成について学んでこなかったので、これは今の仕事でもそのまま使えそうだなと思いました。
私は普段、製造業のコンシューママーケティング部門で働いており、日々、お客様のVOCの分析などをやっております。
ただ、分析手法自体はかなりアナログで実際のアンケートの結果を見ていったり、Excelで簡単な集計をやっている程度でした。
ただ、今後はVOC分析にもデータサイエンスを活かして、しっかりと製品改善に繋げていきたいと考えておりまして、今回、このDataScienceBootcampを受講しました。プログラミングの経験が全く無かったので、正直始めは何が分からないかが分からないという状態でBootcampを開始し、かなり大変でした。
全く新しい世界に足を踏み入れた感覚です。ただ、良かったのは講座がハンズオン形式になっていたので、同じように手を動かすことで、結果が再現できたことです。
お陰で、シェル、SQL、Pythonは一通り手を動かすことができました。ただ、後半の機械学習とMini Projectは難しすぎて心が折れそうになりました。
恐らく、Weeklyの面談でも的外れでちんぷんかんぷんな質問もたくさんしたと思いますが、それでも1つ1つ質問に対して、丁寧に答えていただきありがとうございました。感覚的には、Pandasが今後のVOC分析で役に立ちそうだなと感じたので、PythonとPandasの使い方について復習し、今後、部署で横展開していきたいなと思っています。
道のりはまだ長そうですが、引き続き頑張りたいです。
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所要時間は30分程度となっており、毎日、朝6:00から16:30開始までの間で面談予約を受け付けています。