データサイエンス・ブートキャンプ
シリコンバレーから日本上陸!
データサイエンスの手法をプログラミングすることなしに基礎から体系的に学び、それを実際の業務で使えるレベルのスキルをつけていただきます。
 
2024年9月に開催予定のトレーニングの受付をしております。 こちらは東京での対面講義の形での開催予定です。

詳細は下記にあります開催要項を御覧ください。

また、オンサイトでのブートキャンプ・トレーニングも15名以上より受け付けております。興味のある方はこちら までご連絡ください。
なぜ今、データサイエンスのトレーニングなのか?
現在、アメリカのシリコンバレーを主な拠点とする Google, Facebook, Amazon, Airbnb, Uber, Instacart といった勝ち組となっているテクノロジー関連の会社は、データの集め方だけでなく、それを効率よく分析し、そこから得た情報をすべての業務、すべてのレベルでの意思決定のプロセスに積極的に活用することで、そうでない会社、つまりはデータはあるものの使いきれていないため、結局はカンと経験に頼っている会社との差を、会社の業績、マーケットシェア、市場価値など、あらゆる点でますます広げていっています。
そういった先進的な会社では、様々なタイプのデータを自由自在に操り、その時々のニーズに合った最適なアルゴリズムを使いこなしてデータを効率よく素早く分析し、さらにはそこから実際の業務の改善、もしくは新しいビジネスの機会の発見に役立つ情報を抽出し、意味のある行動を提案していくことのできるデータ・サイエンティストの方達が日々活躍しています。アメリカでは今現在、最もセクシーな職種と言われてるデータ・サイエンティストですが、その給料がGoogleやFacebookなどでは2000万円を超え、シニア・レベルだと5000万円を超えるほどに高騰していることからもわかるように、データ・サイエンティストたちに対する需要は日々高まる一方です。
そういったデータ・サイエンティストを中心としたデータ分析に携わっている方たちの間で、広く使われているデータサイエンスのためのプログラミング言語にR(アール)言語というものがあります。一般には統計言語ということで聞いたことがある方も多いかと思いますが、最近では、機械学習、データの加工と可視化などの分野で飛躍的に発展を遂げ、データサイエンスのあらゆる分野で幅広く使われています。しかしこちらは、プログラミング言語ということで、習得するにはそれなりのプログラミングのスキルが必要とされるため、広く一般に活用していくにはハードルが高いというのが現実です。
本トレーニングでは、前出の会社など多くの会社で、データサイエンティストを含め、データの分析に携わる方たちに現在広く使われている、R言語のUIとして人気のあるExploratoryを使って、プログラミングをすることなしに、R言語の凄さに触れながら、実際にデータ・サイエンティストたちが行っているデータ分析の手法を、基礎から学び、さらには実際のビジネスで使えるレベルまで一気に習得してしまおうとするものです。
他にあるデータサイエンス、分析関連のトレーニングと何が違うのか?
一般にあるデータサイエンスもしくは機械学習のトレーニングクラスと違い、データ加工、分析に関わるすべてのオペレーションは、Exploratory上のシンプルなUIを通して行うので、プログラミングの基礎の理解、さらにはプログラミングスキルの習得のための時間はゼロになります。ですので、受講中は100%データサイエンスの手法、さらにはそれをどう実際のビジネスに影響を与えることができるのかを、実際に手を動かしながら学んでいくということにフォーカスすることができます。ExploratoryのUIを通じて行った作業は、すべてR言語のコマンド/関数に自動的に変換することができますので、その後独立したR環境でも実行が可能です。ですので、ベンダーのツールを使ったトレーニングにありがちな、いわゆるベンダー・ロックインという心配もありません。
トレーニングを通してデータ分析の最先端にいるデータ・サイエンティストが実際に日々の業務で使っている多数のR言語の関数やパッケージにも触れることになるので、プログラミングすることなしにR言語がどういった言語なのか、どう動くのか、どのように実際使われているのかを効率良く理解し、使いこなしていくスキルの方も身につけていくことができます。
このトレーニングの最終的なゴールはデータサイエンスという知識の習得だけではなく、データサイエンスに於けるデータ分析の手法を使って、実際にビジネスの現場での日々の問題を解決していくことのできる即効性のあるスキルを身につけていただくことにあります。
トレーニングで使われる教材とツール
トレーニングの教材は、Exploratory社が、米Facebook本社やカリフォルニア大学バークレー校、サンフランシスコ州立大学などで行っているデータ分析・ブートキャンプ・トレーニングの一環で使っているものをベースに、日本でのニーズに合わせて改善したものになっています。
カリフォルニア大学バークレー校でのトレーニングの様子
トレーニングで使用するR言語のUIツールであるExploratoryは、トレーニング後も1年分の使用ライセンスが無償で提供されますので、トレーニングで身につけたデータサイエンスのスキルを実際の業務でさっそく生かしていくことができます。さらに、1年分の使用ライセンスとともにサポートの方も付いてきますので、現場で使っていくうちに出てくるであろう質問などにもExploratory社のスタッフ、もしくはExploratoryのユーザ・コミュニティが素早く対応いたします。実際のビジネスの課題を現実のデータを使って、日々解決していくことでさらなるスキルの向上が期待されます。
このトレーニングに向いている方
  • データ・サイエンティストとして、キャリア・チェンジをしてみたいと思っている方。
  • 現在の業務もしくは研究にデータサイエンスの手法を取り入れることによって、さらなる改善を目指したい方。
  • データ分析を本格的に、さらには体系的に学んでみたいと思っている方。
  • データサイエンス、機械学習、統計学などに興味はあったが、敷居が高いとうことで、躊躇していた方。
  • 以前よりR言語に興味があったが、プログラミングは苦手もしくは興味ないので諦めていた方。
 
 
開催要項
このトレーニングは、平日の朝9時から夕方6時までの全日3日間コースになります。
日時:
主催: Exploratory, Inc.
会場: 東京 丸の内
受講定員: 25名(最小催行予定数10名)
受講料(税別):247,000円
受講料(税別):197,600円 (早割20%オフ 適用済 2024年7月31日まで)
(教材費・1年分のExploratory Business版使用ライセンス込み)

3名以上まとめてお申込みの場合にはグループ割引があります。詳しくは下記お問い合わせ先までご連絡ください。

学生の方には学生割引(50% OFF)があります。詳しくは下記お問い合わせ先までご連絡ください。
受付締め切り: 2024年8月27日(定員になり次第、受付を終了いたします)
キャンセル料:
  • 実施の15日前以降: 受講料の20%
  • 実施の7日前以降: 受講料の50%
  • 実施の3日前以降: 受講料の100%
受講資格: 特に前提になる条件などはありません。データ分析、統計学などの経験のない方でも、強く学びたいという意識のある方であれば、どなたでも歓迎です。参加には、Mac(OSX 11 / Big Sur以降)か、Windows(Windows8以降 / 64bit)のPCが必要になります。 システム要件の詳細はこちらをご覧ください。
お問い合わせ先: 画面右下の緑色のチャットアイコンを押してチャットでお問い合わせいただくか、support@exploratory.io までメールにてお問い合わせください。
タイムテーブル
1日目
9:00 - 12:00
  • データの基礎
    • データサイエンスとは何か
    • データタイプと性質
    • 集計データの可視化
    • 分散データの可視化
13:00 - 16:00
  • 統計の基礎, 統計推論
    • ばらつきの指標と可視化
    • 確率
    • 確率分布
    • 中心極限定理
    • 信頼区間
    • 仮説検定
16:00 - 17:00
  • エキササイズ
    • 売上と返品に関するデータの探索的データ分析
    • 売上と返品に関する差の推定と検証
2日目
9:00 - 12:00
  • 機械学習/統計モデリング - パート 1
    • 相関を使った分析
    • 線形回帰モデルを使った分析
    • 機械学習101 - 統計モデル/機械学習モデルの紹介(ビデオ)
13:00 - 16:00
  • 機械学習/統計モデリング - パート 2
    • ロジスティック回帰モデルを使った分析
    • 決定木の紹介
    • ランダムフォレストを使った分析
    • XGBoostを使った分析(ビデオ)
16:00 - 17:00
  • エキササイズ
    • 不動産会社での事業担当者として、ある地域の物件の価格がどのように決まっているのかを分析する。
3日目
9:00 - 12:00
  • 機械学習/統計モデリング - パート 3
    • クラスタリングを使った分析
    • 時系列データ分析 - フォーキャスト(予測) - 売上、需要、ウェブページへのアクセスの予測
13:00 - 15:00
    • 予測モデルの検証と予測
    • データの加工の基礎
    • シグナル & ノイズ - XmRチャート
15:00 - 17:00
  • エキササイズ
    • ある会社で新しい商品の新規開発を担当しているが、この商品の売上を最大化させるためには今後どのような顧客にフォーカスすべきか、予測モデルを使って調べる。
    • 自転車の貸し出しサービスを運営しているが、適切な数の自転車とサービススタッフを配備するために、需要予測を行う。
    • あるサブスクリプション型ビジネスにおいて、自分たちの施策がコンバージョン率に効果があったかを調べる。
第1週
火曜日: 19:00 - 21:00
  • データの基礎
    • データサイエンスとは
    • データタイプと性質
    • 集計データの可視化
木曜日: 19:00 - 21:00
  • 統計の基礎
    • ばらつきの指標と可視化
    • 数値の標準化
  • エキササイズと課題
    • 売上と返品に関するデータの探索的データ分析の演習
    • 帰納法と演繹法に関するビデオ学習
第2週
火曜日: 19:00 - 21:00
  • 統計推論
    • 確率
    • 確率分布
    • 中心極限定理
    • 信頼区間
木曜日: 19:00 - 21:00
  • 仮説検定
    • 演繹法と帰納法
    • 反証可能な仮説
    • t検定
    • カイ2乗検定
  • エキササイズと課題
    • 売上と返品に関する差の推定と検証
    • 相関分析のビデオ学習
第3週
火曜日: 19:00 - 21:00
  • 線形回帰
    • 線形回帰の基礎
    • 係数の解釈
    • 信頼区間と仮説検定
    • 相関と因果関係
    • 重回帰による多変量解析
木曜日: 19:00 - 21:00
  • 決定木とランダムフォレスト
    • 決定木の仕組み
    • ランダムフォレストの仕組み
    • 変数重要度
    • 予測精度
  • エキササイズと課題
    • 不動産会社での事業担当者として、ある地域の物件の価格がどのように決まっているのかを予測モデルを使って分析する。
    • 機械学習101のビデオ学習
第4週
火曜日: 19:00 - 21:00
  • ロジスティック回帰
    • ロジスティック回帰の基礎
    • オッズとオッズ比
    • 信頼区間と仮説検定
    • 重回帰による多変量解析
木曜日: 19:00 - 21:00
  • ランダムフォレストとモデルの検証と予測
    • 目的変数がロジカル型の場合
    • トレーニングデータと検証データ
    • モデルの検証
    • 予測モデルを使った予測
    • 統計モデルと機械学習モデルの比較
  • エキササイズと課題
    • ある会社で新しい商品の新規開発を担当しているが、この商品の売上を最大化させるためには今後どのような顧客にフォーカスすべきか、予測モデルを使って調べる。
    • 機械学習モデル - XGBoostのビデオ学習
第5週
火曜日: 19:00 - 21:00
  • データの加工と生存分析
    • データラングリングの文法
    • RFM分析
    • 生存曲線
    • コホート分析
木曜日: 19:00 - 21:00
  • クラスタリングと時系列予測
    • クラスタリングの仕組み
    • クラスターの解釈
    • クラスターの最適な数の探索
    • 時系列データ分析 - フォーキャスト(予測) - 売上、需要、ウェブページへのアクセスの予測
    • モデルの予測精度の検証
    • 外部予測変数を使った分析
  • エキササイズと課題
    • あるオンライン・サービスのプロダクトマネージャーとして、これまでの過去の顧客のアクティビティデータより、何が顧客のキャンセル、もしくはリテンションに影響するのかを分析する。
    • 自転車の貸し出しサービスを運営しているが、適切な数の自転車とサービススタッフを配備するために、需要予測を行う。
    • ある会社のアンケート結果のデータをもとに、従業員を複数のセグメントに分け、それぞれのセグメントの特徴と従業員の属性の関係を調べる。
講師
西田勘一郎 (CEO, Exploratory) Twitter
2016年初頭に、オープンソースの世界で起きているデータサイエンスの革新的な技術や新しい手法を、世界の全ての人たちが使えるようにするというビジョンのもと、Exploratory, Inc を立ち上げる。

米オラクル本社で、16年にわたりデータサイエンスの開発チームを率い、機械学習、ビッグ・データ、ビジネス・インテリジェンス、データベースに関する数多くの製品を世に送り出すかたわら、世界中の企業へのトレーニング、コンサルテーションを通してデータ・ドリブンなビジネスを可能にするテクノロジーの民主化に努める。

現在はExploratory, Inc.でCEOを務めるかたわら、データサイエンス・ブートキャンプ・トレーニング、日本でのデータサイエンス勉強会などの場を通してシリコンバレーで行われている最先端のデータサイエンスの世界への普及と教育に取り組む。

また現在、日経BPビジネスで「文系でもできるデータサイエンス」というオンライン・セミナーのシリーズを動画で配信中。データサイエンスの様々なトピックに関して、前提知識がなくてもわかりやすいように解説している。
これまでの参加企業
And more...
これまでの受講者の声
"走破した感想を一言で言うなら「データサイエンスを最短距離で勉強したい人は迷わず参加しろ」だ。"
Ryu Tanabe, 日本版第9回参加者 レポート詳細

3日間コースということもあり、ボリューム満点の内容でしたが、説明がわかりやすく、手を動かす演習も多数あり、適宜、質問できる運営体制でしたため、理解を進めていくことができました。テキストも読みやすく復習もしやすかったです。

今後、データ分析に取り組んでいくに向けての様々な知識を得ることができ、とても有意義なトレーニングでした。

開発 / 情報・通信業

【日本版第33回参加者】

データ分析における重要な観点に就いて、限られた時間の中で集中して学ぶことができました。

また実際に手を動かしながら作業をする機会を頂いたことで、Exploratoryの活用法に就いて実務的なシーンをイメージしながら習得することができました。

3日間を通じ、データ分析の可能性に触れる非常に貴重な機会となったと確信しています。

金融事業担当 / 総合商社

【日本版第33回参加者】

「データサイエンスが好きになるきっかけ」

弊社では、データ利活用を経営上の重要戦略テーマと位置付け、昨年11月にデータサイエンス部門を発足しました。私はその一員に任命されましたが、統計学についての知識は全くない初心者として、ブートキャンプに参加しました。そんな私でも分かりやすく丁寧に教えて頂き大変ありがたく思いました。また、文系でもできるデータサイエンスというコンセプトにも非常に共感致しました。

ブートキャンプ参加前はExploratoryを使っていけるか不安でしたが、ブートキャンプで実践的な使い方を学んで、今後は建設コストの実績値と社会情勢を鑑みた理論値の算出等に活用していきたいと考えます。

なによりもデータで様々なことを読み解いていく、という同じ志を持った仲間やExploratory社の方々に会ってお話できたことが自分自身の糧、励みとなり嬉しく思いました。きっと学問や理論から始めると、データサイエンスが嫌いになってしまったと思いますが、ブートキャンプはデータサイエンスが好きになるきっかけになりました。

データサイエンス室担当 / 建築コンサルタント / 株式会社アクア

【日本版第33回参加者】

業務で金融市場の多くのデータに触れる中で、もう一歩踏み込んだデータ分析ができないものかと考えていました。興味本位でRやPythonをネットの指南書通りに触ってみたこともありますが、途中で頓挫。

本を読むより手を動かしたかったので、事業会社や財団法人などが実施する統計ワークショップを時々ウオッチしていましたが、コレといったものに出会えず(実施期間が長期、言語学習に関する配分が多いなど)・・・・。

そんな中、データ・サイエンス界隈のtwitter(現「X」)を眺めていて、西田CEOのイベント通知が目に留まりました。そこでExploratoryを調べ始め、エイヤと参加してみたのですが正解でした。

濃厚な3日間は適度に脳を酷使し、他業界の方々との交流は良い刺激になりました。エンジニアの方はRやPythonを深堀りすれば更に応用が利くのでしょうけど、自分のような文系人間(法学部卒)でも、プログラミング言語に関する学習を省略することで「データと意思決定」だけに注力できたのは得難い経験だったと感じています。 もっと早く参加したかったですね。

荒田 孝幸様 / 日本証券金融株式会社

【日本版第33回参加者】

統計学については大学の授業で少しだけやっていたのですが、数式やグラフの学習が中心で実際のデータを扱うことがなかったので、あまり理解することができませんでした。

ブートキャンプでは、データを扱う上での最低限必要な基礎や可視化の仕方を学んだ上で、実際のデータを扱って、Exploratoryを触りながら、データの活用・各分析手法について楽しく学ぶことができました!

また、わからないところがあった時にも、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!

あまり普段からデータを触っていない人もスッと入りやすく、おすすめできる講座だと思いました。

奥村様 / トビラシステムズ株式会社

【日本版第32回参加者】

統計の基礎から回帰分析やデータ予測まで幅広く学ぶことができました。

例題を用いて解説して下さったため、どのようなシーンで活用すると良いかイメージしやすかった点も良かったです。

ブートキャンプ終了後、データ分析の際にExploratoryの機能が有用ではないかと思い、早速取り入れてみることができました。

ツール上から質問できる機能があったり、オンボーディングのご案内を頂いたりと、ブートキャンプ後も業務に活用できるよう、サポートが充実していると感じました。

富田様 / トビラシステムズ株式会社

【日本版第32回参加者】

データの可視化から機械学習モデルを用いた予測まで、データサイエンスの様々なテーマについて学ぶことができました。

例題や図を用いた説明も分かりやすく、今までデータサイエンスに触れてこなかった人にとっても理解しやすいものだと感じました。

各テーマには演習問題が用意されていたので、実際に自分の手を動かしたり他の受講者と議論したり、楽しみながら理解を深めることができました。

成田様 / トビラシステムズ株式会社

【日本版第32回参加者】

機械学習は大学で触れていましたが、統計モデルなどの統計的な手法に触れることは今回が初めてでした。

そのためそれらの知見は全く無い状態からのスタートでしたが、今回のブートキャンプは、例題が豊富なこともあり実際に触りながら様々な手法を学ぶことができました。

また、サンプルデータを触る時間がかなり設けられており、試行錯誤する機会が多く楽しく学ぶことができたことがとても良かったと感じました。

このブートキャンプはデータサイエンスを始めてみたいが、何から始めていいかわからない人にはとてもおすすめだと感じました。

小池様 / トビラシステムズ株式会社

【日本版第32回参加者】

教育に携わる仕事をしています。 最近は、統計教育、データサイエンスというワードが教育現場でも飛び交うようになってきました。 何とか子供達や教師に簡単にわかりやすくチャート等が作れ、分析ができるツールがないかと探していたところExploratoryに出会いました。そして 、手っ取り早く使い方と分析手法を勉強するためにブートキャンプに参加しました。

ブートキャンプではツールの使い方はもちろん、分析の初歩から始まり、応用的なところまで学べました。 スタッフの皆さんは些細なことから丁寧に教えてくれたため、わからないことはありませんでした。 そして講義中の西田さんのジョークが最高!楽しく講義を受けることができました。 さらに、ブートキャンプ後のサポートも最高です。

この経験を仕事に還元していければと思います。 参加してよかったと思います。

教育関係職 / 理数系担当

【日本版第32回参加者】

社内にある膨大なデータの特徴を捉えるため、これまでデータを整理する事に多くの時間を費やしていました。今回3日間のトレーニングで最も感動したのは、データラングリングでした。操作のしやすさ、痒い所に手が届くとは、正にこのこと!ここまで使いやすい機能を持たせるまでに、開発者の皆様がどれだけの労力を費やされたのかと、心底感動しました。また、トレーニング中にも、参加者からの良い提案をすぐ取り入れて仕様変更されている姿も目の当たりにし、このスピード感の心地よさ、また実務者が開発しているからこその使いやすさとスピード感なんだろうと感じました。日常業務に戻っても、Exploratoryを利用することをデフォルトにして実務に活かしていきたいと思います。

健康管理担当者 / 製造業

【日本版第31回参加者】

実務として携わってきたデータ分析がより効率的に、そして精度向上に繋がるような知識や、手法を学ぶ事ができた、とてもエキサイティングな3日間となりました。

マーケティング責任者 / 球団職員

【日本版第31回参加者】

正しい分析の仕方・考え方から学ぶことができた点が良かったです。業務の中で課題の模索・プロジェクトの推進・決断の際等分析をしたい機会が多いため、活かしていきたいと思います。

企画 / 不動産・清掃業界

【日本版第31回参加者】

数か月前まで営業しかやっていなかった私でもデータ分析から機械学習まで楽しく学ぶことができました。 講義中も疑問に思ったことや悩んだ時にはとてもスピーディーかつ丁寧にサポートに入ってくださるので安心して受講できます。 誰でも統計の知識が身に付く3日間なので、業務で分析などが必要になった新任担当者の方などにもおススメです。

食品メーカー / マーケティング担当

【日本版第31回参加者】

もともとRを使って統計分析のやり方を学んでいたのですが、もっとGUIで便利にできるツールがあると上司から聞き、この度参加いたしました。

実際この3日間参加して最も感じたのは、単にGUIで操作が楽というだけでなく、1つ1つの統計理論が有機的に結びつくような分析フローになっていることでした。

またトレーニングでは、それの元となる統計学の理論的な考え方についても丁寧にご指導いただき、学び直すことができました。

分析をやったことがある方も、これからトライしてみようという方も、理論的なところから実践的なスキルまで身に付くトレーニングだと思います!

竹下様 / 日本電気株式会社

【日本版第31回参加者】

統計の基礎からデータサイエンスまで、コンパクトに中身が詰め込まれているにも関わらず、面倒なところはソフトウェアがやってくれるという感動のトレーニングでした。

さすがに高いかな?とか思っていたりしていたのですが、セミナー後に手厚く、個別サポートも頂けており、強制的にデータ・サイエンスの能力が上がっており、心配は吹き飛んでしまいました。ある程度の大量のデータを活用して、問題解決や経営改善したい方には必須のトレーニングだと思います。

加藤様 / 一般財団法人リープ共創基金

【日本版第29回参加者】

インターフェースがもうめちゃくちゃ使いやすくて涙が出るレベルです。
相関を調べたり
線形回帰分析をしたり
ランダムフォレストで機械学習させたり
生存分析で離脱を読んだり
などなどが…!!
超簡単に使える!!使えるぅぅぅぅ!!
めちゃくちゃ分析できるぅぅぅぅぅぅ!!
そしてめちゃめちゃ使いやすいぃぃぃ
私あんまり特定のツールの紹介をしないのですが、
これは本当に感動しました。

前田聰一郎様 / 株式会社IdeaCraft

【日本版第29回参加者】

もともとWeb解析士の資格もあり、数字やデータからインサイトを読み解くことに関しては興味関心が高い方でしたが、この講座はめちゃくちゃ面白かったです。確かめて、次の一手を考え、実行することのダイナミズムを教えてくれる内容でした。

佐々木絵美様 / 株式会社e.to.wa

【日本版第29回参加者】

とても有意義な3日間でした。本などで読んでかじっていた小難しい理論でしたが、プログラミングを省いて素人の私でも分析ができることがとても楽しかったです。アナリティクスにはまることができそうです。

山田修平様 /マーケティング / 富士通

【日本版第5回参加者】

生のデータを使って実際に手を動かしながらフローを体験でき、実践に役立つノウハウを得ることができました。3日間の期間でしたが、Exploratoryを使用し短いサイクルで試行錯誤を繰り返せることで、非常に密度が濃い時間を過ごせました。

エンジニア / ITシステム開発会社

【日本版第5回参加者】

業務上、数字を見ることが多くデータサイエンスの分野に興味があり参加させていただきました。3日間で計27時間というハードなブートキャンプ。という印象がありましたが参加してみると全くの素人の自分でも楽しく取り組むことができ、『すごい武器を手に入れた感』を感じました。そして、終始和やかなムードであっという間の3日間を過ごさせていただきました。最後に、このブートキャンプに参加して頂ければExploratoryというプロダクトそしてこの会社の大ファンになることを保証します(笑)

石野様 / エンターテイメント企業

【日本版第5回参加者】

非常に満足度の高いトレーニングでした。

最近、AIや機械学習といったワードが飛び交い、データサイエンス技術やデータサイエンティストが重要視されています。 私自身、機械学習に興味を持ち学習を始め、データサイエンスの重要さと難しさを実感していたところで、本トレーニングに出会いました。 本トレーニングで、データサイエンス活用業務を遂行できるように学習カリキュラムが練られており、様々なデータを様々な手法で分析しました。

エンジニアとは少し違った角度から見える「データの姿」に触れることができ、データサイエンティストのタスクとはどんなものか、ということを実感できました。どう上手く機械学習を適用すると皆ハッピーか?ではなく、どう上手くデータを活用すると皆ハッピーか?がわかるトレーニングだったと感じております。

まだまだスタート地点ですが、ブログやウェブセミナーを交えたアフターフォローも充実しているので、今後もデータ活用のエキスパートとなるべく精進したいと思います。

研究開発室 / IT システム開発会社

【日本版第5回参加者】

可視化ツールとR言語の中間のようなツールを探していましたがExploratoryがまさにそれでした! データサイエンスを日々の業務で活かすハードルがぐっと下がります! データの把握、可視化、分析、モデリングの流れを一通り経験でき大変勉強になりました。 様々な業界から集まった方々との交流も貴重な体験となりました。

マーケティング / ソフトウエアベンダー

【日本版第5回参加者】

Exploratoryの使い方といったものではなく、本質的なデータサイエンスについて学べたことが大変有意義でした。統計についての講義が一番わかりやすかったです。
河邑亮太様 / 商社

【日本版第5回参加者】

「データ分析を行うには、まずプログラミングから」という固定観念を打破してくれました。今すぐにデータ分析を行いたい人にお薦めです。

(トレーニングの大半が生のデータを使っての実戦形式なので、一連のデータサイエンス・ワークフローがこのトレーニングだけで身に付きます。)

娯楽産業 / 社長室秘書

【日本版第3回参加者】

私は全く現段階ではデータ分析の経験がない状態で参加しました。 「データ分析を行う上での8割は前処理に費やされる」など一般的に言われますが、実際のデータ分析を研修で行うことでその大変さ、やる意味・気をつけるポイントなどを伺い知ることができました。
野村総合研究所 / 営業

【日本版第3回参加者】

Rもわからず統計もわからずという何のバッグラウンドもない状態でしたが、気持ちだけで参加しました。そのような状態でも、ExploratoryというUIツールのおかげですんなりとデータ分析の世界に飛び込めました。

ブートキャンプは、Exploratoryを実際に使用して具体的なデータ分析を行いながら進めていくので、本で学習するより100倍わかりやすく、自分がわからない部分もクリアになります。 Rなどの言語が障害になりデータ分析に一歩踏み出せない方に特にオススメと思います。間違いなくデータ分析に関する視野が広がります。

渡辺英樹様 / 卸売業(東証一部上場) 事業戦略本部

【日本版第3回参加者】

実業務に応用できる最新の手法や考え方を、初学者でもわかる言葉に翻訳しながら解説してくれる素晴らしいトレーニングでした。土日で学べる手軽さもありながら、ものすごく有意義な時間を経験させていただきました!
小嶋景人様 / 株式会社メンバーズ

【日本版第2回参加者】

Business Sideの方にこそお勧めします! Hands-onに徹した研修を通して、「Data Scientistに頼らずとも自分でスピーディにデータを処理して可視化し、Business Decisionに活用できる」という確信が持てました。
マーケティング / ソフトウエアベンダー

【日本版第2回参加者】

データ分析の経験がない立場で参加しましたが、 業界の背景から最新の理論を使った分析まで、幅広くカバーされており、 初心者の入口としても最適なトレーニングだと感じました。 実際に手を使って分析したり、実務者の生の声を聞く機会もあり、学んだことを実践したり、実務を想像したりできる点もエキサイティングでした。
メディカルソリューション / 総合医療メディア

【日本版第2回参加者】

通常レベルのPC知識でも十分理解できました。また最前線で携わっている方の実情に触れる良い機会にもなりました。
日下部交右様 / イオンディライト株式会社

【日本版第2回参加者】

データ分析の基礎知識から実データを使った分析手法の実践まで経験でき、期待以上のトレーニングでした。 そして何よりも素晴らしいのは講義がわかりやすいことです!
ソリューションエンジニア / ビックデータ基盤ソフトウェアメーカー

【日本版第2回参加者】

日本でデータ・サイエンスを体系的に学ぶ機会はまだ限られていますが、データ・サイエンスの基礎を実践的に学べるだけでなく、シリコン・バレーで展開される最新の議論に触れる貴重な機会でした。
大学教員

【日本版第2回参加者】

ブートキャンプでは、プロが生のデータをどう扱ってビジネスに繋げるのかを教えてくれます。私は学生なので、知る機会の無かった新しい世界を見ることができました!
学生 / 明治大学

【日本版第2回参加者】

このブートキャンプトレーニングは私に、統計学の魅力、アルゴリズムのパワー、そして何より、それらを活用して結果を導き出すことの楽しさを教えてくれました。
石迫龍司様 / ソリューション・コンサルタント/ アドビ・システム

【日本版第1回参加者】

週末フル4日間でExploratoryのトレーニング。データをラングることからスタートし、データを絡み合わせて、ビジュアライズからの予測や回帰の分析手法が簡単に。Wow!の連続。

Nishida CEO直伝の低音のNice Voiceに、シリコンバレー仕込みの軽快なトークで、小難しい統計の知識も解説も理解しやすく。クラスター分析したなら、きっと近い属性の仲間との出会いに素直に楽しかったw

統計学やデータ分析に関心・興味がある方にはおすすめです。

大藤隆徳様 / 取締役 / D-Direction (ダイレクトマーケティング)

【日本版第1回参加者】

特に、R初心者だけどデータ分析しないといけないビジネスユーザーの方におすすめします。シリコンバレー発の、データ分析に関する全体像を正確に理解できるブートキャンプです。
うのさわえいじ様 / v−commerce経営企画

【日本版第1回参加者】

私は非開発者ですが、この講座でデータ分析の基礎から最新の機械学習までをノンプログラミングで学べました!実践的なワークを交えているので、明日からのデータ分析に使える技術が得られた点が良かったです!
マーケティンググループ・リーダー / BtoBマーケティング会社

【日本版第1回参加者】

This is an amazing training that focuses on how to analyze data with various methodologies without a need of the programming. (これは、プログラミングを必要とせずにさまざまな方法論を使用してデータを分析する方法に焦点を当てた、すばらしいトレーニングです。)
ビジネスアナリスト / 米Facebook社勤務

【US版参加者】

Using Exploratory as a powerful standalone R GUI-based tool is a huge breakthrough for learning Data Science effectively. (強力なスタンドアロンのR GUIベースのツールであるExploratoryを使用することは、データサイエンスを効果的に学習するための大きなブレークスルーです。)
大学教授 / カリフォルニア大学バークレー校

【US版参加者】

I really enjoyed the training. Rather than spending time learning all the details of the R system, I can just start using the power of R to answer my questions about my data. (トレーニングは本当に楽しかったです。 R言語の詳細を学ぶのに時間を費やすのではなく、私のデータに関する私の質問に答えるためにRを使い始めることがすぐにできます。)
シニアデータアナリスト / 米コンサルティング会社勤務

【US版参加者】

 
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