【2022年9月】データサイエンスが学べるおすすめのスクールを比較

データサイエンスが学べるスクールの共通点や選び方、選ぶ際の注意点、そしておすすめスクールをわかりやすく解説しました。データサイエンスとは何か、学ぶことでどんな人材になれるのか、活躍できるフィールドなど卒業後の進路もあわせて解説します。

  • 2022年9月2日
Python対応のおすすめスクールは?datamix

「データサイエンス」は最近よく耳にする言葉で、「データを取り扱うスペシャリスト」、「企業が注目し始めている」と聞くと、興味がわきますよね。

しかし一方で、そもそもデータサイエンスとは何か、データサイエンティストになるためにはどのスクールで学べばいいのかなど、分からないこともたくさんあるでしょう。

本記事では、データサイエンスを学べるおすすめのスクールやスクール選びの注意点、無料説明会・無料体験の申し込み手順について解説します。

読むことで、あなたがデータサイエンスを学ぶ際のきっかけや参考になれば幸いです。

データサイエンスを学べるおすすめプログラミングスクール厳選

\詳細は下記をチェック/データミックス(公式サイト)を見る

トップ画像引用元:データサイエンティスト育成講座 – datamix

データサイエンスを学べるプログラミングスクールとは

エンジニア-フリー
始めに、データサイエンスとは何か、学べるスクールのカリキュラムの特徴と、卒業後の進路を見てみます。

データサイエンスを学べるプログラミングスクールとは
  • データサイエンスとは「データから有用な分析情報を引き出せる手法を学ぶ学問」
  • カリキュラムにはPythonや統計学がみられる
  • 卒業後はデータサイエンティストに

データサイエンスを学ぶとデータをもとに問題や課題解決ができるようになり、データサイエンティストとして活躍できます。

データサイエンスとは

データサイエンスとは、統計や数学、AI、情報科学などの様々な分野の手法を活用し、大量のデータから有用な情報を引き出すアプローチや分析手法開発などを指します。

テクノロジーの進歩によって爆発的に増加しているデータは、集まっただけでは価値がありません。

データは、分析・解析し傾向や特徴を抽出することで初めて価値が生まれ、予測や問題解決のために活用することができるようになります。

データサイエンスは、データを正しく効率的に分析できるよう、統計学や数学、AIなどを学ぶ学問で、分析結果をもとに優れた意思決定を下すのに利用するため、近年企業の間で重要視され始めています。

カリキュラムの特徴

データサイエンス講座といっても、スクールによってカリキュラムは様々です。

しかし多くのスクールでみられるカリキュラムの特徴には、以下のような共通点もあります。

データサイエンス講座のカリキュラムの共通点
  • Pythonを取り上げている
  • 数学・統計学も範囲に含んでいる
  • AIを用いたデータ分析を想定している

まず、データ分析をするために使用するプログラミング言語は、ほとんどのスクールで「Python」を取り上げています。

Pythonは、主にAIやWebサイト、ゲームの開発やデータ分析などに多く使われるプログラム言語で、「他の言語に比べてコードが短い」、「データサイエンスと相性が良いライブラリが豊富」といった特徴があります。

また、データの特徴や傾向を押さえるため、数学や統計学がカリキュラムに入っているスクールが見られます。

そして、AIを用いたデータ分析を想定しており、AIに学習させるための手法である「機械学習」や「ディープラーニング」、そして「モデル構築の手法」が多くのスクールでカリキュラムに入っています。

卒業後の進路

データサイエンスを学んだ人の多くは、「データサイエンティスト」への道を進みます。

データサイエンティストは、データ分析を通じて新しい商品の開発や既存サービスの改善点の抽出などに関する企業の意思決定を合理的に行えるよう、補佐・サポートする人のことです。

企業は、集められた大量のデータを活用することで競争上の優位性を確保しようとしています。

例えばデータサイエンスは、次のような場面で活用できます。
データミックス-jobtype別

画像引用元:データミックス公式JOB Type別活用事例

データサイエンスの活用例(上記画像より)
  • テレアポの効率化
  • 広告予算の最適化
  • 退職可能性が高い従業員の予測など

つまり、データサイエンティストは企業の経営や方向性に関わることのできる、重要な専門職なのです。

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データサイエンスを学べるおすすめプログラミングスクール


次に、データサイエンスを学べるおすすめのプログラミングスクールを紹介します。

どのスクールもそれぞれ特徴があるので、一つ一つ確認してみてください。

データミックス

データミックス-データサイエンティスト育成講座

画像引用元:データミックス-データサイエンティスト育成講座

データミックスは、データサイエンスの基礎だけでなくビジネスで活用できるレベルのスキルを身に付けることのできるビジネスパーソン向けのスクールです。

データミックスの費用や受講期間は、次の通りです。

項目内容
講座名データサイエンティスト育成講座
費用入学金:27,500円
1stステップのみ:165,000円
2~4stステップ:各192,500円
一括申し込み:742,500円
※一括申し込みで入学金無料
教育給付金適用後の費用(70%給付時)222,750円
受講期間4ステップで7ヶ月
受講時間1~3st:各20時間
4st:15時間

データミックスのデータサイエンティスト育成講座は全部で4ステップあり、受講期間は7ヶ月です。

受講時間は全部で75時間と短く感じますが、予習や宿題、課題をこなす時間は含まれていないため、実質かかる時間はもっと多くなります。

費用は一括申し込みで742,500円と高額ですが、教育給付金対象講座のため、70%給付で実質222,750円での受講が可能となります。

また、データミックスの特徴は次の通りです。

データミックスの特徴
  • オンラインと通学から選べる
  • 平日夜と土曜日開校で通いやすい
  • 入学試験あり
  • 転職支援もあり

データミックスは少人数制のクラスとなっており、受講スタイルはオンラインと通学から選ぶことができます。

受講には入学試験をクリアする必要があり、「グラフや表を適切に読み解けるか」を測る内容となっています。

また別途転職支援もあり、履歴書添削や面接指導をはじめ、トータル的な転職サポートを受けることができます。

そして、データミックスのカリキュラムは、次の通りです。

ステップ名期間学習内容
ブートキャンプステップ6週間探索的データ分析/確率分布/仮説検定/バイアス、外れ値、ヒストグラムなど
ベーシックステップ6週間線形回帰分析、ロジスティック回帰/相関と因果/教師あり学習/教師なし学習/精度指標、特徴エンジニアリング
アドバンスステップ6週間AWSの使い方、MLOps/自然言語処理/Deep Learningの実行方法/(S)ARIMA、(S)ARIMAXといった時系列モデル
インテグレーションステップ 5週間分析プロジェクトの流れと実務におけるポイントの理解/メンタリングセッション
表から分かる通り、カリキュラムは専門性のとても高い内容の濃いものとなっています。

データミックスの学習ゴールは、データサイエンスの基礎を身に付けるだけでなく、ビジネスで問題や課題解決に役立つスキルを身に付けることなので、受講後スムーズに仕事に活用したいと考える人におすすめです。

\詳細は下記をチェック/データミックス(公式サイト)を見る

CodeCamp(コードキャンプ)

Code Camp-Pythonデータサイエンスコース

画像引用元:Code Camp-Pythonデータサイエンスコース

CodeCamp(コードキャンプ)は、現役エンジニアが実践的なスキルとマインドセットを教えるプログラミングスクールです。

Code Campの費用や受講期間は、次の通りです。

項目内容
講座名Pythonデータサイエンスコース
費用入学金:33,000円
受講料金:165,000円
受講期間2ヶ月
レッスン回数20回
CodeCampのPythonデータサイエンスコースは、使いやすくて汎用性の高いプログラミング言語「Python」の使い方を学ぶことのできるコースです。

Pythonに限定した内容のため、入学金や受講料は抑えめとなっています。

CodeCampの特徴は、次の通りです。

CodeCampの特徴
  • オンラインでの受講
  • 講師とのマンツーマン体制
  • 選考通過率17%の高い質を持った講師
  • Pthonでの自動化・データ収集ができるようになる

CodeCampはオンラインでのマンツーマン指導なので、分からないことがあった場合には気兼ねなくすぐに分かるまで質問できます。

また、講師は選考通過率17%の狭き門を通過した優秀な方々で、難しい内容を分かりやすく、受講者が分かるまで親身になって教えてくれます。

そして、CodeCampで学べる内容は次の通りです。

学習内容身につく内容
Pythonの使い方プログラミングスキル
タスク自動処理プログラムの作り方タスク自動処理スキル
Webスクレイピングツールの作り方Webスプレイピングスキル
CodeCampでは、まずはPythonを使ったプログラミングの仕方を学び、その後Pythonを使ったタスク自動処理やWebスクレイピングツールの作り方を学びます。

タスク自動処理とは、作業手順の流れが決まっていて繰り返し行う作業を自動化することで、ツールを作ることで手作業がなくなり効率化が図れます。

Webスクレイピングとは、Webサイトから自動で様々な情報を収集する技術のことで、商品の価格や株価情報、検索順位など、Webサイトに表示されていることなら基本的に何でも取得することができます。
Code Camp-身につくスキル

画像引用元:Code Camp-身につくスキル

このようにCode CampのPythonデータサイエンスコースは、Pythonに特化した講義内容となっており、「Pythonの基礎を学びたい」、「自動化ツールやWebスクレイピングツールを作れるようになりたい」と考える方におすすめです。

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Aidemy(アイデミー)

Aidemy-データ分析講座

画像引用元:Aidemy-データ分析講座

Aidemy(アイデミー)は、未経験でも最短3ヶ月でAIを使いこなせる人材を育てるオンラインスクールです。

Aidemyの費用や受講期間は、次の通りです。

項目内容
講座名データ分析講座
受講料3ヶ月:528,000円
6ヶ月:858,000円
9ヶ月:1,078,000円
教育訓練給付金適用後の受講料(70%給付時)3ヶ月:158,400円
6ヶ月:257,400円
受講期間3ヶ月/6ヶ月/9ヶ月から選択
※教育訓練給付金は3/6ヶ月のみ
Aidemyのデータ分析講座は、WebスクレイピングからAIに使う機械学習、時系列解析などを学べます。

学ぶことで、マーケティングや営業、販売管理をはじめとしたあらゆる場面でデータ分析スキルを活用することができます。
Aidemy-できるようになること

画像引用元:Aidemy-できるようになること

受講期間は3ヶ月、6ヶ月、9ヶ月の3種類から選べ、期間が長くなるほど受講料も高くなっていきます。

ただしAidemyのデータ分析講座は教育訓練給付金制度対象なので、最大70%の給付を受けることができます(9ヶ月コースは除く)。

Aidemyの特徴は、次の通りです。

Aidemyの特徴
  • オンラインでの受講
  • オンラインAI人材育成サービス受講者数No.1
  • チャットで質問し放題
  • バーチャル学習室がある

Aidemyは、オリジナルのオンライン教材を使って自分の好きな時間に学ぶことができます。

ESP総研の受講者数調査で、「オンラインAI人材育成サービス受講者数No.1」の実績があることも特徴の一つです。

講師への質問は何度でもOKで、24時間以内に必ず返事がくる仕組みです。

また、バーチャル学習室があり、自主学習はもちろん他の受講生との交流も図れるため、受講をきっかけに同じ環境の仲間を見つけることができます。

そして、Aidemyで学べる内容は次の通りです。

シラバス学習内容
データ分析講座Aidemy Premium受講の手引き:0.05時間
はじめてのPython:3.0時間
Python基礎:4.0時間
ライブラリ「NumPy」基礎(数値計算):4.5時間
ライブラリ「Pandas」基礎(表計算):5.5時間
ライブラリ「Matplotlib」基礎(可視化):7.0時間
データクレンジング:5.5時間
データハンドリング:5.5時間
機械学習概論:4.5時間
教師あり学習(回帰):6.0時間
教師あり学習(分類):5.5時間
教師なし学習:7.0時間
時系列解析Ⅰ(統計学的モデル):7.5時間
機械学習におけるデータ前処理:5.0時間
ディープラーニング基礎:6.0時間
自然言語処理基礎:7.5時間
感情分析/株価予測:6.0時間
【新】タイタニック(kaggleのコンペ):5.0時間
計:90.05時間
Aidemyのデータ分析講座では、Pythonの使い方からAIに使う機械学習・ディープラーニングの基礎、データ分析の手法などを学ぶことができます。

トータル90.05時間は一見短く感じますが、やはり予習や課題をこなす必要があるため、実際にはもっと時間が必要です。

また、最後にKaggle(カグル)といった企業とデータサイエンティストをつなぐプラットフォームのコンペでタイタニック号沈没事故のデータを用い、生存率予測をするという実践形式の内容もあります。

このようにAidemyは、受講することで未経験でもデータ分析を実践的に行えるスキルを身に付けることができるため、「修了後すぐにデータサイエンティストとして活躍したい」、「高い費用を給付金で上手に抑えたい」といった方におすすめです。

\詳細は下記をチェック/Aidemy(公式サイト)を見る

TechAcademy(テックアカデミー)

TechAcademy-データサイエンスコース

画像引用元:TechAcademy-データサイエンスコース

TechAcademy(テックアカデミー)は、ライフスタイルに合わせて在宅で隙間時間に稼げるスキルを学ぶことのできるオンラインスクールです。

TechAcademyの費用や受講期間は、次の通りです。

項目内容
講座名データサイエンスコース
受講料4週間コース:社会人174,900円、学生163,900円
8週間コース:社会人229,900円、学生196,900円
12週間コース:社会人284,900円、学生229,900円
16週間コース:社会人339,900円、学生262,900円
受講期間4週間/8週間/12週間/16週間から選択
学習期間の目安(1週間)4週間コース:40〜50時間
8週間コース:20〜25時間
12週間コース:14〜18時間
16週間コース:10〜13時間
TechAcademyのデータサイエンスコースは、データ分析に特化した講義を受講できるコースです。

受講期間は4/8/12/16週間から選べ、社会人と学生で受講料に差があり、学生がより受講しやすくなっているのも魅力の一つです。

TechAcademyの特徴は、次の通りです。

TechAcademyの特徴
  • 最短4週間で修了可能
  • 週2回マンツーマンでのメンタリングあり
  • 統計学の基礎・データ分析の手法も習得できる
  • 課題レビューは回数無制限
  • 受講前にPython3の理解が必要

TechAcademyは、最短4週間で修了が可能と超短期間なのが特徴で、週2回マンツーマンでのメンタリングがあるため、分からないところや悩んでいることをその都度解消することができます。

また、課題レビューは回数無制限なので、成果物を一定以上のレベルになるまで何度でも見てもらうことができます。

ただしデータサイエンスコースの受講には、Python3の基礎を理解している必要があるため、未経験は事前学習が必要です。

そして、TechAcademyで学べる内容は次の通りです。

シラバス学習内容
データサイエンスコースPythonプログラミング
機械学習(教師あり学習/scikit-learn)
数学・統計学(確率・推定・検定)
モデルの構築(統計モデルの構築/モデルの最適化)
データサイエンスコースでは、データ分析に特化しているため、数学や統計学、モデル構築といった講義を受けることができます。
TechAcademy-統計学を学べる

画像引用元:TechAcademy-統計学を学べる

その代わり、AIコースで学ぶことのできる「ディープラーニング」や「評判分析」は内容から外れています。

もしAIに関する内容も学びたい場合には、AIコースの受講も検討しましょう。

このようにTechAcademyでは、データサイエンティストとして必要な知識や手法をメンタリングなどのサポートを受けて受講することができます。

「データサイエンティストとしてのスキルをしっかりと身に付けたい」、「途中で挫折したくない」と考えている方に特におすすめです。

\詳細は下記をチェック/TechAcademy(公式サイト)を見る

侍エンジニア

侍エンジニア-AIコース

画像引用元:侍エンジニア-AIコース

侍エンジニアは、受講者の夢や目標にそって必要なプログラミング言語を選定し作成されたオーダーメイドカリキュラムで学ぶことのできるオンラインスクールです。

侍エンジニアの費用や受講期間は、次の通りです。

項目内容
講座名AIコース
受講料入学金:99,000円
受講料:
12週間コース:553,850円
24週間コース:940,500円
36週間コース:1,254,000円
48週間コース:1,515,250円
受講期間12週間/24週間/36週間/48週間から選択
学習時間週1回60分
侍エンジニアのAIコースは、修了することでAIを組み込んだプロダクトを作れるレベルになるコースです。

学習期間は、12/24/36/48週間の4パターンから選べ、週1回60分で受講者専用のオリジナルカリキュラムなので期間が長くなるほど学べることが多くなります。

侍エンジニアの特徴は、次の通りです。

侍エンジニアの特徴
  • オリジナルカリキュラムで学びたいことをピンポイントで習得できる
  • データ分析だけでない包括的な内容
  • オンラインでの受講でマンツーマン形式
  • 講師の他に学習コーチも付くトリプルスタイル
  • 挫折率2.1%の徹底サポート

侍エンジニアのAIコースは、受講者のニーズに合わせたオリジナルカリキュラムなので、学びたいことをピンポイントで習得することができます。

また、講師の他に学習コーチも付き、認知科学と挫折を防ぐオリジナルメソッドで、より早く・確実に学習計画を成功へと導いてくれます。
侍エンジニア-挫折率2.1%

画像引用元:侍エンジニア-挫折率2.1%

そして、侍エンジニアで学べる内容は次の通りです。

シラバス学習内容
AIコースWEBサービス開発
スマホアプリ開発
ゲーム開発
AI・データ分析
インフラ開発
ツール系
侍エンジニアのAIコースは、「学びたいことを選べる」ため、データ分析だけでなくWEBアプリ開発やゲーム開発などといったことも身に付けることができます。

受講前にヒアリングがありますので、その際に自分が身に付けたいと思っていることややってみたいと思っていることをすべて伝えるようにしましょう。

このように侍エンジニアは、「データ分析だけでなくいろいろ学びたい」、「ピンポイントで習得したい内容がある」といった方におすすめです。

\詳細は下記をチェック/侍エンジニア(公式サイト)を見る

侍エンジニアの評判・口コミ|料金や転職支援・サポートは?

キカガク

キカガク-AI人材長期育成コース

画像引用元:キカガク-AI人材長期育成コース

キカガクは、AIを含めた最先端技術を最短距離で学ぶことができるオンラインプログラミングスクールです。

キカガクの費用や受講期間は、次の通りです。

項目内容
講座名AI人材長期育成コース
受講料受講料:792,000円
教育訓練給付金適用後の費用(70%受給時)237,600円
動画数46
学習時間の目安80時間
キカガクのAI人材長期育成コースは、データサイエンスの基礎を習得し、AI 搭載のアプリケーションを企画し、実装できるレベルになれるコースです。

費用は792,000円と高めですが、教育訓練給付金の対象講座のため、70%給付で237,600円にまで抑えることができます。
キカガク-教育訓練給付

画像引用元:キカガク-教育訓練給付

キカガクの特徴は、次の通りです。

キカガクの特徴
  • オンラインでの受講
  • JDLA E資格認定講座
  • 転職サポートあり
  • 講義が分かりやすいと評判
  • 動画は視聴期間無制限

キカガクのAI人材長期育成コースは、JDLA E資格認定講座のため、修了後にE資格を受験することができます。

E資格とは、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識があるかを検査する能力認定試験のことで、認定講座受講後でないと受験できません。

また、キカガクには転職サポートもあり、データサイエンティストに特化した転職支援を受けることができ、転職希望者同士が集まるコミュニティに参加することもできます。

なによりキカガクは、「講義が分かりやすい」とSNS上で評判です。

そして、キカガクで学べる内容は次の通りです。

シラバス学習内容
AI人材長期育成コースPythonの基礎
機械学習の基礎
ディープラーニングの基礎
画像処理
時系列解析
自然言語処理
Webページ制作の基礎
Webスクレイピングの基礎
Djangoの基礎
日記帳アプリの作成
機械学習アプリの作成
自走期間アプリ
キカガクでは、Pythonから機械学習・ディープラーニング、画像処理やWebスクレイピングなど、幅広い分野を学習できます。

また、Webページやアプリの作成についても学べるため、データ分析だけでは終わらない強みを身に付けることができます。

このようにキカガクは、「スキル習得と合わせてE資格を受験したい」、「データ分析だけでなく関連分野の知識やスキルも身に付けたい」と考える方におすすめです。

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キカガクの評判・口コミ|どうして統計やPythonに強いのか

.Pro(ドットプロ)

.Pro-AI×Djangoコース

画像引用元:.Pro-AI×Djangoコース

.Pro(ドットプロ)は、今は珍しい対面式講義にこだわる、AI人材としてざまざまな分野で活躍できるPythonエンジニアを育てるスクールです。

.Proの費用や受講期間は、次の通りです。

項目内容
講座名AI×Djangoコース
受講料受講料:547,800円
最大割引適用後の費用527,800円
受講期間6ヶ月
学習時間の目安72時間
.ProのAI×Djangoコースは、AIとWebの両軸を学べ、これらを活用したオリジナルプロダクトを作成できるスキルを身に付けられるコースです。

学習期間は6ヶ月間で、受講料は割引込みで527,800円となっています。

今やスクールの多くがオンライン受講スタイルですが、.Proは対面講義形式なのでこの点を考慮すると安いと言えるかもしれません。

.Proの特徴は、次の通りです。

.Proの特徴
  • 対面での受講
  • 現役エンジニアによる完全オリジナルカリキュラム
  • プログラミング未経験者でもOK
  • 遠隔地の場合は難しい

何度も言いますが、.Proの最大の特徴は「対面講義へのこだわり」です。

オンライン形式の受講ができず、あくまで対面での講義のみとなっています。

対面講義のメリットは、より濃度の高いコミュニケーションが取れることで、その場ですぐに分からないことを聞け、講義以外の内容も気軽に話ができることです。

対してデメリットは、遠隔地に住む人は利用が難しいことで、東京都渋谷区にある教室へ通う必要があります。

そして、.Proで学べる内容は次の通りです。

シラバス学習内容
AI×Djangoコース【STAGE1】
-事前課題
-Python環境構築
-Pythonの基礎文法
-制御構文 / 関数
-リスト・辞書
-データ構造
他…
【STAGE2】
-オブジェクト指向マスター
-Git入門
-API
-LINE Botを作ってみよう
-HTML/CSS JavaScript
-SQL
-Flask

【STAGE3】
-Djangoマスター
-スクレイピングマスター
-データ分析
-機械学習
-ディープラーニング
-Github
.Proでは、PythonからHTML/CSSなどのWebサイト構築、データ分析や機械学習、ディープラーニングなどについて学習することができます。

なによりこれらが対面で学習できるため、より分かりやすく挫折しづらくなっています。

講師の方がボードの直接書いた内容を見れる、PCを触りながら教えてもらうことができるのは逆に新鮮で、意欲も高まるでしょう。

「オンラインよりも対面で受講したい」、「講義以外のことも直接聞きたい、つながりを持ちたい」と考える方は、.Proがおすすめです。

\詳細は下記をチェック/.Pro(公式サイト)を見る

.Pro(ドットプロ)の評判・口コミ|料金やコース、特徴を解説

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データサイエンスを学べるプログラミングスクール選びの注意点

ビジネスウーマン

続いて、データサイエンスを学べるプログラミングスクールを選ぶときの注意点を確認します。

選び方を間違えてしまうと挫折に繋がりかねないため、事前にしっかりと押さえておくことが重要です。

修了後に何をしたいかを決める-学ぶ範囲につながる

注意点の一つ目は、「スクール修了後に何をしたいかをあらかじめ決めておく」ことです。

おすすめスクールの紹介でも見た通り、データサイエンスを学べるスクールといってもそのカリキュラムは「データサイエンスに特化したもの」から「Web系のスキルも学べるもの」など様々です。

例えば、データサイエンティストとして活躍したいと思うのであれば、PythonからAI、ディープラーニング、数学や統計学などを学ぶ必要がありますし、タスク自動化やWebスクレイピングだけでいいのであればPythonの基礎と使い方を学べばOKでしょう。

「何をしたいか?」が「何を学べばいいのか?」につながるため、事前にできるだけ具体的に決めておくことが必要です。

そしてもし、自分だけでは決められない、分からない場合には、スクールの無料説明会に参加するのがおすすめです。

無料相談会ではキャリア相談にも乗ってくれるため、積極的に活用するのがよいでしょう。

事前に参加条件を確認する

注意点の二つ目は、「事前に参加条件を確認する」ことです。

例えば、入学前に試験があるところもあり、すべてのスクールが申し込めば誰でも受講できるわけではありません。

また、スクールによっては「受講に必要なスキル」を求めるところもあり、Pythonの知識がない状態で知っている前提で講義を進められると挫折率が高くなります。

無料相談会などで、参加条件はしっかりと確認するようにしましょう。

教育訓練給付金の有無を確認する

データサイエンスを学べるスクールは費用が高めですが、人材育成の視点から国の補助をもらえる講座もあります。

教育訓練給付金制度は、データサイエンティストの育成も範囲に入っており、認定はコース単位です。

給付が受けられると、50%または70%の費用が後で還付される仕組みなので、活用できればとてもお得です。

同じコースでも受講期間によって認定講座かどうかが違う場合があるため、制度を使いたい場合には「認定講座かどうか?」もしっかりと確認するようにしましょう。

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無料説明会・無料体験の申込み手順

転職実績

最後に、プログラミングスクールで行われている無料相談会や無料体験について、活用することで分かること、受けるべき理由を見てみます。

無料説明会・無料体験でわかること

まず、無料説明会を利用すると次のことがわかります。

無料説明会でわかること
  • かかる費用の総額や追加費用の有無
  • 学べる内容と深さ
  • 参加条件などの受講に必要なスキル・環境
  • 利用できるサービスやサポート体制

無料説明会で分かることは、上のように「費用」や「学習内容」、「参加条件」や「サポート体制」などで、スクールで学ぶ、継続するのにどれも重要な要素です。

公式サイトを見るだけではわからない具体的な内容が、無料相談会では確認できます。

また、無料体験では次のことがわかります。

無料体験でわかること
  • 教室の雰囲気
  • 講義のスピード感
  • 講師の説明の分かりやすさ
  • 質問への対応状況

講義のスピードや分かりやすさは、実際に受けてみないと分からないことで、学んだことがしっかりと身に付けられるか?に関係してきます。

また、意外と教室の雰囲気も長い受講期間を考えると重要です。

説明会・無料体験を受けるべき理由

無料説明会や無料体験でわかることを踏まえて、受けるべき理由を挙げてみました。

説明会・無料体験を受けるべき理由
  • 挫折を防げる
  • 学んだことを身に付けられるかが分かる
  • 納得したうえで学べる

無料説明会や無料体験を活用することは、費用面や学習内容、サポート面などで、受講してから「思っていたのと違う」と挫折するのを防ぐことにつながります。

また、スクールの受講の目的である「スキルを身に付けること」を達成できるかも、根拠を持った推測ができるようになります。

そしてなにより、「しっかりと納得したうえで学べる」のは、学習意欲を継続させるためにとても重要なことです。

以上のことから、無料説明会や無料体験は費用も無料なので、「積極的に複数のスクールで活用する」のが賢い使い方です。

ただ、「申し込み方がわからない」、「どんな手順で申し込めばいいの?」と思う方もいるでしょう。

そこでここでは、例としてデータミックスの申込み手順を解説します。

手順1:公式サイトの「無料オンライン説明会」をタップする

データミックス申込み手順

手順2:「無料説明会」をタップする

データミックス申込み手順

手順3:希望する日程をタップする

データミックス申込み手順

手順4:氏名、連絡先などを入力して「申込む」をタップする

データミックス申込み手順

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データサイエンスが学べるおすすめのスクールまとめ

まとめ
データサイエンスが学べるおすすめのスクールのまとめです。

データサイエンスを学べるおすすめプログラミングスクールまとめ
  • データサイエンティストは今後重要度が増していく専門職
  • おすすめスクールは全部で7つ
  • スクール修了後をイメージしよう
  • 教育訓練給付金をうまく活用しよう
  • 無料相談会・無料体験は挫折を防ぐための大きな手段

データサイエンスは今後より重要視されていく傾向にあり、データサイエンティストの需要も合わせて高まっていくでしょう。

おすすめスクールはそれぞれ特徴があるため、「卒業後に何がしたいか?」できるだけ具体的にしましょう。

無料カウンセリングや無料相談会、無料体験では卒業後の進路も相談できるので活用してください。

また、高額なスクール代を緩和してくれる教育訓練給付金はできるだけ活用する方向で検討しましょう。

無料相談会や無料体験も活用することで、挫折率を下げることにつながりますので、複数参加してください。

データサイエンスを学べるおすすめプログラミングスクール厳選

\詳細は下記をチェック/CodeCamp(公式サイト)を見る

データサイエンスを学ぶことは、自身のスキルアップに必ずいい影響を与えてくれます。

学習にはたくさんの期間や費用が掛かるため、事前にじっくりとスクールを検討し、スクール選びに失敗しないようにしましょう。

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この記事を書いた人
メインでシステムエンジニア的な仕事をことをする傍ら、兼業でライターもしている。現在はネットワークスペシャリストの合格を目指して勉強中だが、覚えなきゃないことがありすぎて、受けると周りに言ってしまったことに後悔し始めている。将棋で記憶力の向上を図る毎日。