データラーニングギルド

実践的なスキル習得に特化した
データサイエンティストのためのコミュニティ

データサイエンスの学習、こんなお悩みありませんか?

  • 一緒にキャリアアップを目指す仲間が欲しい・・・
  • データサイエンティストとしてキャリアをスタートしたい・・・
  • データサイエンティストとして成長できる環境が欲しい・・・
  • データサイエンティストとしてのキャリアパスが分からない・・・
  • 気軽に相談できるメンターが欲しい・・・
  • データサイエンティストとしてのキャリアパスが分からない・・・

データラーニングギルドがそのお悩みを解決します!

まずは動画をチェック!

データラーニングギルド紹介ムービー

データラーニングギルドとは?

ニュースタンダードな専門家コミュニティ

データラーニングギルドは、新しい時代に適した「ニュースタンダードな専門家コミュニティ」を目指して設立されました。データサイエンティストを始めとした専門職は技術の移り変わりが激しく、旧来の会社型の組織だけではキャリアの形成が困難な状況になって来ています。また、1社に所属する働き方から複数社に所属する働き方に変わり、複数の会社、個人間のコラボレーションが重要な時代に突入して来ています。

そんな世の中では、個人が複数の組織に属し、特定の目的に沿ってコラボレーションを支援するような、個々人が有機的に結合するための仕組みや環境が必要なのではないでしょうか?

個人が複数のコミュニティに所属しながら、コミュニティ内部で、コミュニティ間をつなぎながら価値を生み出していくことが今後重要になって来ると考えた代表の村上が、新しい時代の働き方のモデルケースを作るべく立ち上げたコミュニティ、それがデータラーニングギルドです。

データラーニングギルドは、データ活用を中心に専門家同士の交流、スキルアップ、キャリア支援、コラボレーションや仕事が生まれるような仕組み作りを提供するコミュニティを目指しています。

データラーニングギルドの提供する4つの価値

第一線で働く
データサイエンティストとの交流


豊富な学習コンテンツ

データ分析の
実践練習ができる

現場で活躍する
メンバーからのキャリア支援!

現場で活躍する
メンバーからのキャリア支援!

一線で働くデータ分析人材との交流

代表は経験豊富なデータサイエンティスト

村上智之
株式会社データラーニング 取締役CAO

  • 株式会社ALBERTにてデータサイエンティストとしてキャリアをスタートし、機械学習やデータエンジニアリングに関する基礎を習得

  • 株式会社イノーバでマーケティングオートメーションツールの開発、サービス企画の経験を経験

  • 澪標アナリティクス株式会社にて、大手製造業の分析チーム立ち上げに従事

  • 上記の経験を積んだ後にフリーランスとして独立し、2018年5月にデータラーニングを設立

  • 初学者に向けたデータ分析の教育事業とデータ分析の受託事業を展開

  • 人材社員数数万人規模、売上数千億円以上の規模企業に対する分析コンサルティングを手がける

代表インタビュー

業界で活躍するサポーターの方々
※ 五十音順

阿内 宏武
株式会社リクルート
データサイエンティスト
2016年リクルートホールディングス新卒入社。現在は、販促領域を中心としたデータ分析・アルゴリズム開発と、強化学習を活用したR&Dを担当。

2020年リクルートグループ全社表彰受賞。副業では、2018年に起業。取締役を務め、企業のデータ活用のコンサルティングや分析設計/モデリングの支援を実施。

趣味はオセロ。
上畑安須輝
株式会社リーンテック
システムアーキテクト
PLC(シーケンサー)を使ったFA関連の業務や、半導体開発・設計、小型液晶ディスプレイ設計開発における実務経験を約8年間。ここ6年ほど各種ハードウェア・ネットワーク・Linuxなどを連携させた開発を主に行う。

現在は、株式会社リーンテック にて インフラエンジニアから拡張し、これまでの広い業務経験をアドバンテージとしたIoT関連の設計開発 に勤しむリモートワーカー。

IoTやレガシーなデバイスのデータを、フォグコンピューティングやクラウドサービスに接続して活かす横断的な技術連携が強み。
北爪聖也
株式会社pipon
代表取締役
新卒で広告代理店ADKに入社し、テレビ広告からWeb広告まで運用。

その後、DATUM STUDIOに転職し、データ解析の受託経験をして、独立。現在は製薬会社の営業最適化を中心に解析をしている。
里洋平
DATUM STUDIO株式会社
取締役副社長CAO
R言語の東京コミュニティ「Tokyo.R」の創立者。

ヤフー株式会社で,推薦ロジックや株価の予測モデル構築など分析業務を経て,株式会社ディー・エヌ・エーで大規模データマイニングやマーケティング分析業務に従事。

その後,株式会社ドリコムにて,データ分析環境の構築やソーシャルゲーム,メディア,広告のデータ分析業務を経て,DATUM STUDIO株式会社を設立。

著書に『したっぱエンジニア、経営に成功して億万長者になる』『データサイエンティスト養成読本』(技術評論社)、『ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門』(ソフトバンククリエイティブ)などがある。
田宮 直人
株式会社イマジニアワークス 代表取締役
土日出版 代表
データコンサルタント。フリーランスとして、データ解析のみならず、データ解析環境の設計・構築、ログ設計、レコメンドAPIの作成など、エンジニア経験を活かしたデータに関連する業務全般を担当している。

  • 「ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ」(マイナビ出版)
  • 「仕事の説明書〜あなたは今どんなゲームをしているのか〜」(土日出版)
戸嶋 龍哉
TheROOM4D株式会社 取締役
TheROOM Laboratory株式会社 代表取締役
大学時代から情報工学、特に自然言語処理やデータ分析を専門として学び、株式会社ドリコムにてソーシャルゲーム分析に従事。

その後DATUM STUDIO株式会社に創業期から参加し、さまざまな業界における受託分析やシステム開発業務に従事。その後マネジメント職にも従事した後、Supership株式会社へのM&Aを達成。

現在はDATUM STUDIO株式会社の元代表取締役である酒巻隆治とともにThe ROOM4D株式会社を起業し現在に至る。
中川 佳美
中川コンサルティング株式会社

代表取締役
立命館大学政策科学部政策科学科卒業。

Webサイトの制作・運用の経験を積んだ後、Web制作会社にてWebアナリストとして大手企業サイトの分析や社内メンバーのボトムアップ業務に携わる。

独立後は企業サイトのアクセス解析およびWebサイトの改善、アクセス解析ツールやタグマネジメントツール導入・運用、デジタルマーケティング分野の顧問など多岐に渡る業務に携わる。業界歴20年以上。

現在、上記業務に関連する社内研修や人材育成に力を入れている。
永田ゆかり
PATH株式会社 代表取締役 CEO/CVO
(PATH Data Analytics&Visualization)
アクセンチュア、楽天、KPMGなどを経て独立。

データ分析コンサルティングに加え、データ分析・データビジュアライゼーショントレーニング研修講師に携わる。

「ビジネスとデータをつなぐ」「ビジュアルアナリティクス」「データ分析・活用のためのクリティカルシンキング」「デジタルトランスフォーメーション」などのテーマで海外講演、国内セミナー、メディア、新聞寄稿など多数。

  • 『データ視覚化のデザイン』著者
  • 早稲田大学トランスナショナルHRM研究所招聘研究員
  • 日本Tableauユーザー会会長
  • データビズラボ・サロン主宰
  • Tableau ZEN MASTER2019&2020
播岡太朗
株式会社メトリオ
代表取締役社長
法政大学理工学部を卒業後、DATUM STUDIO株式会社にてデータアナリスト業務に従事。データ分析によるコンサルティングや分析環境構築業務に従事。

その後株式会社MCRアナリティクスにて分析チーム立ち上げに従事。未経験の従業員に教育とOJTを行い、データアナリストチームとして分析業務を行う。

後に独立し株式会社メトリオを設立。分析環境構築業務を中心に、エンジニアやコンサルティング業務に従事。
北爪聖也
株式会社pipon
代表取締役
新卒で広告代理店ADKに入社し、テレビ広告からWeb広告まで運用。

その後、DATUM STUDIOに転職し、データ解析の受託経験をして、独立。現在は製薬会社の営業最適化を中心に解析をしている。

充実した学習環境

学習コンテンツや輪読会でスキルを習得

基礎から実践まで学ぶSQL講座
「データベースが何故必要なのか?」という入門的なコンテンツを始めとして、SQLの基礎、データマートの構築までデータ分析に必要なSQLに関する知識を幅広く習得できる講座となっております。

140ページ以上のスライド、約40時間の学習コンテンツと非常に充実したコンテンツとなっています。


データパイプライン講座
slackのAPIからデータを取得しBigQueryにデータを日次連携する、データパイプライン構築の一連の流れを学習できる講座となっています。

こちらのデータパイプライン講座に関しては、実際データラーニングギルドの企画の中で構築したパイプラインを元に執筆しているので、同じ環境を再現しながら学習を進めることができます。


輪読会
データ分析に関する書籍を選んで、章ごとの発表者を決めて書籍の内容を発表する企画です。

初級、中上級と分かれているので、初学者も中級者以上も参加できる仕組みなっています。

本の内容に関してディスカッションをすることで、理解を促進することが可能です。また、難易度が高くて挫折しがちな書籍に関しても、強制力を持って取り組むことができます。


輪読会
データ分析に関する書籍を選んで、章ごとの発表者を決めて書籍の内容を発表する企画です。

初級、中上級と分かれているので、初学者も中級者以上も参加できる仕組みなっています。

本の内容に関してディスカッションをすることで、理解を促進することが可能です。また、難易度が高くて挫折しがちな書籍に関しても、強制力を持って取り組むことができます。


このブロックは画面サイズに応じてボタンの位置、大きさが変化する特殊なブロックです。PCサイズでは上部固定、タブレット、スマートフォンではヘッダー部分が上部固定され、ボタン部分が画面最下部に固定されます。編集画面は実際の表示と異なります。プレビュー画面もしくは実際の公開ページでご確認ください。編集についてはヘルプ記事の「フローティングヘッダーブロックの編集」もご覧ください。

他にも多くの学習機会を提供!

  • 1件の質問に対して30件のコメントを超える丁寧な回答、解説
  • 公開前コンテンツのモニターとしてコンテンツ制作者のフィードバックを受けながら無料で講座を受講できる企画を不定期開催
  • 現場で働くデータサイエンティストが興味を持ったニュースをシェア
  • 機械学習の専門的な内容から、課題設計方法、BIツールの選定基準に至るまでの多岐に渡る実務的なディスカッションが閲覧可能
  • 毎朝行われるもくもく会など、仲間どうしで一緒に学習する環境を提供
  • 強化学習や衛星データを用いた分析プロジェクトのモブプロ企画を定期開催
  • kaggleへのチームでの参加(銅メダル獲得チーム2チーム、銀メダル獲得チーム2チーム)
  • ※上記は2020年7月時点の活動状況ですが、状況によって活動内容は変化します
  • 公開前コンテンツのモニターとしてコンテンツ制作者のフィードバックを受けながら無料で講座を受講できる企画を不定期開催

ギルドメンバーの声

データサイエンスの学習を気軽に募集・参加・形骸化せず実施できています

Katsuya Naganoさん
データ分析に関して独学での勉強に限界を感じており、輪読やKaggleチーム参加の募集や情報収集、気軽に質問ができる場を探していました。多くのコミュニティでは恒常的にアクティブな人が少ないため、何かしらの活動をしようとしてもはじめ以外上手く機能しないことが多いです。

データラーニングギルドではアクティブであるほど得なシステム設計になっているので、アクションに追従してくれる人が多く在籍しています。実際、私は輪読したい→輪読会設立→理解深化、Kaggle参加したい→チーム募集→参加、朝の勉強モチベーションを保ちたい→朝のもくもく会設立→朝に勉強する習慣の確立、、、とやりたいことを気軽に募集・参加・形骸化せず実施、ということができているのでとても助かっています。
VOICE

モチベーションを保ちながら効率良く学習することができています

Kさん
私は他のメンバーとは少し異なり、私はデータ分析屋さんではなくメーカーの研究開発に従事しています。研究で実験データを分析するために統計学を勉強したり、Kaggleのためにデータサイエンスを独学で勉強していました。

一人でこの広大な分野の勉強をするには、モチベーションの維持が非常に困難であることや、興味を持った書籍等の輪読会を通じて効率よく勉強したいため本ギルドへ参加しました。ギルドに参加してからは、現在進行中のものを含めると統計を中心に計4冊の輪読会に取り組んでいます。

また、平日の朝6時くらいからもくもく会を開催しており、毎日勉強に充てる時間を有効に生み出すことができていることや、ギルドが実際に使用しているslackの情報を用いて大規模な勉強会を実施するなど、一人では到底無理な知識/経験の生産活動ができていることはギルドに入って一番恩恵を感じている点です。
VOICE

モチベーションを保ちながら効率良く学習することができています

Kさん
私は他のメンバーとは少し異なり、私はデータ分析屋さんではなくメーカーの研究開発に従事しています。研究で実験データを分析するために統計学を勉強したり、Kaggleのためにデータサイエンスを独学で勉強していました。

一人でこの広大な分野の勉強をするには、モチベーションの維持が非常に困難であることや、興味を持った書籍等の輪読会を通じて効率よく勉強したいため本ギルドへ参加しました。ギルドに参加してからは、現在進行中のものを含めると統計を中心に計4冊の輪読会に取り組んでいます。

また、平日の朝6時くらいからもくもく会を開催しており、毎日勉強に充てる時間を有効に生み出すことができていることや、ギルドが実際に使用しているslackの情報を用いて大規模な勉強会を実施するなど、一人では到底無理な知識/経験の生産活動ができていることはギルドに入って一番恩恵を感じている点です。
VOICE

データ分析の実践練習ができる

事例1 ユーザー検索プロジェクト

ユーザー検索プロジェクトでは「slackのメンバーから質問に詳しい人をレコメンドする」というslack botを構築するべく、データの取得からAPIとしてのシステム実装するプロジェクトです。以下のようなデータ活用システムに必要な一連の流れを分担しながら、システムを開発しています。

  • APIを用いたslackからのデータの取得
  • 日次でデータが更新されるためのパイプライン構築
  • BIにデータを表示するためのデータマート構築
  • 自然言語処理を用いた検索ロジックの実装
  • 上記のロジックを用いた検索APIの実装


事例2 グロースハック・マーケティングプロジェクト

グロースハック・マーケティングプロジェクトでは、マーケティングやグロースハックをする際に必要な上流の戦略設計から個別具体の施策内容の設計、効果検証や改善に至るまでを体験するプロジェクトとなっています。

メディアをバイアウトした経験のある先生が主宰するSEOやライティングに関する勉強会や、GAやGTMといった具体的なツールの利用方法の勉強会などを通じて知識の習得と実践の場を提供しています。具体的には、以下のような取り組みを行っています。

  • ペルソナ設計
  • カスタマージャーニーの構築
  • メディアのコンテンツ戦略の設計
  • 広告の出稿履歴の分析と施策立案
  • 記事のライティング

ギルドメンバーの声

フィードバックを貰いながら実務に近い実践ができる

Yさん
データ分析の実践練習ができる環境、とても重宝しています。私はギルド内の「グロースハック・マーケティングプロジェクト」で、分析~施策~効果検証までの一連のマーケティングのフローを実務に近い形で実践させていただいています。

普段の仕事では、自分のまだやったことない領域や苦手領域の実践ができず、困っておりましたが、このPJでは、リスクなく自分の取り組みたいすべてに挑戦できるため、とても助かっています。

また感度の高いギルドの仲間と、MTGで意見やフィードバックをもらいながら挑戦しているので、自分の今まで見えていなかった視野や熱量ももらえて、飽き性の自分でも継続できるところもありがたいです。
VOICE

初心者だった私が分析講座の執筆をできるまで成長できました

福島 康太郎さん
もともと、大学で統計やデータ解析の勉強をしていたのですが、それは実験環境から取れた整備されたデータを扱うものでした。実践的なデータ収集からやりたいと思っていたところ、データラーニングギルドのコンペを見つけ、参加してみました。

コンペでは、クラウド環境を使わせてもらい、データパイプラインを構築しました。その際に、実務でデータマネジメントをしている方にハンズオンで教えてもらえました。

データラーニングギルドは、安全で実務的な実践の場を持てるところだと思います。さらに、自己学習をしながらギルドの有識者に質問できますから、理論と実践の両方の場が用意されているようなものです。私も全くの初心者から、コンペと自己学習を経て、データパイプライン構築に関する基礎的な講座を執筆するまで成長しました。向上心があって素直な人にとても良い環境だと思います。
VOICE

コンテンツ戦略を学ぶことで副業に必要なスキルが身につきます

Sho.Kさん
グロースハックマーケティングの活動では、データ分析結果に基づいて各人が導線を作ったり、コンテンツマーケティングを実践できます。

最大の特長は実サービス(DLG)のデータを扱え、考えたアイデアをサービスに反映できる点です。そして、実務ではないので失敗してもOK!(笑)トライアンドエラーして学んだことを本業に活かすことができます。

また、ブログやnoteで副業したい方にも戦略的にコンテンツを売る方法を学ぶ良い機会になるでしょう。情報が溢れて知識の価値が低下する時代に、実体験から学んで差別化したい方におススメです!
VOICE

アドバイザーにサポートして貰いながら実践的な演習ができています

massoさん
私は、Slackのデータを用いた実践的な分析の演習として、特定の技術的ワードを入力するとそれに詳しいギルドメンバーをレコメンドしてくれるシステムを作っています。現在は、マート構築・パイプライン構築・レコメンドAPI構築の3チームに分かれて活動しています。​このプロジェクトでは、

  • 生の会話データを利用するので、泥臭い前処理を検討する経験が得られる
  • システムに落とし込む上でデータパイプラインを構築する経験が得られる

といった点で実践的な演習が出来ていると感じています。書籍の演習問題や分析コンペでは味わえない貴重な経験です。​参加者は自然言語処理やクラウド基盤の知識をこれから学んでいく人がほとんどですが、必要な技術に詳しいギルドメンバーがアドバイザーとして加わって下さるので安心して進められる、というのも嬉しいポイントです。
VOICE

初心者だった私が分析講座の執筆をできるまで成長できました

福島 康太郎さん
もともと、大学で統計やデータ解析の勉強をしていたのですが、それは実験環境から取れた整備されたデータを扱うものでした。実践的なデータ収集からやりたいと思っていたところ、データラーニングギルドのコンペを見つけ、参加してみました。

コンペでは、クラウド環境を使わせてもらい、データパイプラインを構築しました。その際に、実務でデータマネジメントをしている方にハンズオンで教えてもらえました。

データラーニングギルドは、安全で実務的な実践の場を持てるところだと思います。さらに、自己学習をしながらギルドの有識者に質問できますから、理論と実践の両方の場が用意されているようなものです。私も全くの初心者から、コンペと自己学習を経て、データパイプライン構築に関する基礎的な講座を執筆するまで成長しました。向上心があって素直な人にとても良い環境だと思います。
VOICE

現場で活躍するメンバーからのキャリア支援

支援1
懇親会での先輩データサイエンティストとの交流
データラーニングギルドでは、各種企画での打ち合わせや、オンライン、オフラインでの懇親会などを頻繁に実施しています。そのため、実務を経験しているデータサイエンティストの先輩の方からアドバイスを貰うようなことが可能です。

また、データサイエンティスト、データ分析コンサルタント、データエンジニアなどの幅広い職種、マーケティング、製造業、医療といった幅広い業界の方との交流が持てるため、お互いの得意分野の情報を交換しながらキャリアアップ、ビジネスにつなげて行くことが可能です。
支援2
幅広い経験を持つメンバーへの質疑応答
ギルド内の質問チャンネルでは、以下のような具体的に実務に紐づいた質問に対して多くの回答が寄せられます。

  • 「分析の結果をどのように解釈すべきか?」
  • 「課題整理の方法はどのようにすると良いか?」
  • 「現在のプロジェクトに適しているBIツールはどのような物があるか?」

また、実務的な質問だけではなく、以下のようなキャリアのような質問や学習に関する質問も多く寄せられています。

  • 大学院に行くべきか?どんなメリットデメリットがあるのか?
  • データサイエンティスト職に転職するためにどんなアプローチを取るのが適切か?(質問者のスキルと経験を元に回答)
  • 自然言語解析や強化学習を学習する際に適切な書籍や学習コンテンツは何か?
支援3
ポートフォリオの作成支援
業務で開発、分析した実績を実際に公開することは難しいことが多いかと思います。データラーニングギルド内で参加した企画やプロジェクトで作成した成果物に関しては、自分のポートフォリオとして活用頂けます。そのため、実務に近い活動に関して、どのような役割で具体的にどのようなアウトプットをしたかを転職や案件獲得にご利用頂けます。

また、他の方の実装やポートフォリオを見ながら、データサインティストを目指した転職におけるなポートフォリオ構築の参考にでき、作成したポートフォリオに関してフィードバックを受けることもできます
支援4
データ分析案件に関するマッチングの支援
データラーニングギルドに参加しているメンバーの中には、データサイエンティストの採用権限を持った方も多くいらっしゃいます。そのため、活動をして行く中で、実際に転職や副業、業務委託としてのマッチングが発生することも多くあります

また、データラーニングギルドを運営しているデータラーニングでもデータ分析の受託事業、職業紹介事業を行っていますのでデータラーニングから業務委託として仕事を依頼させて頂くケース、転職先を紹介させて頂くケースなども発生しています

実際に活動している内容からスキル感を理解した上でマッチングするので、無駄な営業コストが発生せず、かつミスマッチを減らしながら仕事を獲得することが可能です。
支援2
幅広い経験を持つメンバーへの質疑応答
ギルド内の質問チャンネルでは、以下のような具体的に実務に紐づいた質問に対して多くの回答が寄せられます。

  • 「分析の結果をどのように解釈すべきか?」
  • 「課題整理の方法はどのようにすると良いか?」
  • 「現在のプロジェクトに適しているBIツールはどのような物があるか?」

また、実務的な質問だけではなく、以下のようなキャリアのような質問や学習に関する質問も多く寄せられています。

  • 大学院に行くべきか?どんなメリットデメリットがあるのか?
  • データサイエンティスト職に転職するためにどんなアプローチを取るのが適切か?(質問者のスキルと経験を元に回答)
  • 自然言語解析や強化学習を学習する際に適切な書籍や学習コンテンツは何か?

ギルドメンバーの声

36歳実務未経験からデータサイエンティストに転職できました

Komiyaさん
実務未経験からデータ分析・機械学習分野へ転職した者です。

36歳という年齢もあり、ちゃんとした実績を用意しないと転職は厳しいだろうなと考えていました。ギルドではいろいろなプロジェクトが動いていて、学習はもちろん実績づくりにも最適でした。私の場合、ギルド内コンペで作成した分析レポートとKaggle参加企画で運良く銅メダルを獲得できことが転職活動においては大きかったと思います。また、今働いている会社はギルド内で紹介して頂きました。

今の会社の取締役がギルドに参加していてちょうど人材募集をしていたため応募の機会を頂けたのですが、こちらの状況やスキルレベルを把握された上で紹介して頂けたので安心でした。
VOICE

島根に住みつつレコメンドAPI開発案件を獲得できました

田上 健太さん
島根県にIターンして働いている地方在住フリーランスです。もともとはWeb開発の業務委託がメインで分析系の職種は未経験でしたが、データラーニングギルドに入りチームでKaggleに取り組む等の活動を通して、一人で学習するだけでは身につかないような体系的な知識を学ぶことができ、Web開発の知識とも合わせて、分析業務も含めたレコメンドAPI開発案件を獲得することができました。

他に紹介してもらえた案件も、都市部の企業でリモートワーク可能なものが多く、地方での案件に比べて単価などの条件が良く、フリーランスとしての生計を立てやすかったです。引き続きデータラーニングギルドのチームでKaggleに取り組み、メダルや称号の獲得を目指していきたいです。
VOICE

インターン先が見つかり分析者としてのスタートが切れました

澤 祐斗さん
私がデータラーニングギルドに所属したのは大学三年の頃で当時は分析業務は未経験、自宅での分析スキルの学習をしていました。所属後、ギルド内の分析コンペなどの活動に参加し実践を始めていると「学生インターンを探している」と募集があり、当時やる気だけはあった私はすぐに連絡しました。

紹介して頂いた企業はITベンチャーであり、そこでの分析業務の経験は自分の分析者としてのキャリアのスタートとなりました。また、ギルド内での活動を通して知り合ったメンバーから直接仕事の紹介もあり、分析業務をさらに経験する機会にも恵まれました。

ギルドでの活動を通して得られるものは人それぞれですが、コンペでの実践経験やイベントで得られる人脈、仕事の紹介の機会など、使い方次第で分析者としてのキャリアスタートやキャリアアップに役立てられると思います。
VOICE

未経験でも自分合った仕事を見つけることができました

りおさん
これからのキャリアを悩んでいた時に、村上さん主催のデータラーニングスクールに出会いました。実際に受講してみて、講座の内容は論理的思考・戦略的思考から技術的なところまで多岐にわたり、また、オリジナルの教材で詳しく説明頂いて、多彩な知識・技術を身につけつつ完走することができました。

転職についての相談にも親身に乗って頂きとてもありがたかったです。未経験でありながらリモートでの時短勤務というかなり無理のある要望でしたが、希望通りの条件でご紹介頂くことができ、さらに、業務開始後も不安点など出てきた際にはDLGで質問させて頂いたりと、大変お世話になっております。引き続き、DLGの皆さんとステップアップして行ければと思います。
VOICE

島根に住みつつレコメンドAPI開発案件を獲得できました

田上 健太さん
島根県にIターンして働いている地方在住フリーランスです。もともとはWeb開発の業務委託がメインで分析系の職種は未経験でしたが、データラーニングギルドに入りチームでKaggleに取り組む等の活動を通して、一人で学習するだけでは身につかないような体系的な知識を学ぶことができ、Web開発の知識とも合わせて、分析業務も含めたレコメンドAPI開発案件を獲得することができました。

他に紹介してもらえた案件も、都市部の企業でリモートワーク可能なものが多く、地方での案件に比べて単価などの条件が良く、フリーランスとしての生計を立てやすかったです。引き続きデータラーニングギルドのチームでKaggleに取り組み、メダルや称号の獲得を目指していきたいです。
VOICE

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活動状況

活発なコミュニティ

参加者 171人
データ分析業界では、無料のオープンなコミュニティは多く存在していましたが、主催者が責任を持って管理しているクローズドなコミュニティは多くありませんでした。

参加者171人とデータ分析業界の有料コミュニティの中では最大のコミュニティとなっています。(2020年7月5日時点)
アクティブ率 81.9%
週間アクティブ率が81.9%と、非常に高い数値となっています。(2020年7月5日時点)

会員数は多いものの、実際にログインしているユーザーは少ないというコミュニティも多く存在することもあるかと思いますが、データラーニングギルドはアクティブなユーザーが多く、学びが多い議論、情報が日々更新されています
発言率 47.3%
週間の発言率が47.3%と非常に高い数値となっています。「コミュニティに参加したけどなかなか発言しにくい」という状況が発生しがちなオンラインコミュニティですが、データラーニングギルドでは、誰でも発言しやすく環境を提供しており、日々活発な議論がされています。(2020年7月5日時点)
発言率 47.3%
週間の発言率が47.3%と非常に高い数値となっています。「コミュニティに参加したけどなかなか発言しにくい」という状況が発生しがちなオンラインコミュニティですが、データラーニングギルドでは、誰でも発言しやすく環境を提供しており、日々活発な議論がされています。(2020年7月5日時点)

アクティブメンバーの推移

slackのアナリティクス画面より出力したアクティブメンバー数のグラフです。アクティブメンバー数、投稿したメンバー数共に高い水準を保っており、非常に活発なコミュニティとなっています。

ギルド内の話題ワードクラウド

こちらは、コミュニティの中で発言されたワードを形態素解析しtf-idfで1週間ごとの特徴語を抽出した画像です。コミュニティ内の話題の移り変わりを可視化したワードクラウドなのですが、データ分析に関する話題を中心に、免疫に関する話題、サウナに関する話題など様々な話題で盛り上がっていることが分かるかと思います。

こちらのワードクラウドに関しても、実際にデータラーニングギルドの企画の中から生まれた物です。データラーニングでは、このような実際にデータを見える形でアウトプットまで持って行くような企画が多く動いています。

Q&A

  • Q
    オンラインサロンの活動はどこで行われるのでしょうか?
    A
    データラーニングギルドの活動は、slackを中心に活動を行っております。slack内にて、各種懇親会や企画の告知、質問に対する回答などを行わせて頂いています。会員登録後、slackへの招待メールた届きますので、そちらよりご参加ください。
  • Q
    データ分析に関して全くの初心者なのですが大丈夫でしょうか?
    A
    はい、問題ありません。ただ、全くの初心者の場合、コミュニティ内のやりとりで分からない所も多く出てくる可能性が高いため、「データサイエンス入門のための学習書籍・コンテンツ」などの学習コンテンツで学習しながらの利用を推奨しています。
  • Q
    地方に在住なのですが、他にも地方在住の方はいらっしゃるのでしょうか?
    A
    はい、地方の方に関しても多くご参加頂いています。オンラインを中心に活動しているため、関東圏であっても、地方であっても活動に参加することができます。国内だけではなく、東南アジア、ヨーロッパに在住しながら参加されているような方もいらっしゃいます。
  • Q
    コミュニティにはどのような目的な方が参加されているのでしょうか?
    A
    以下のような、様々な目的な方が参加されています。

    • データサイエンティストへのキャリアチェンジを目指すために学習している方
    • 現在の仕事にプラスαとしてデータ分析スキルを習得したい方
    • データアナリストやデータ基盤構築の仕事をしながら、スキルアップのためにデータサイエンスに関する勉強がしたい方
    • データ領域の情報発信をしている方で、フィードバックや知ってもらうきっかけが欲しい方
    • データサイエンティストをしている方で、別業界のデータサイエンティストと交流したい方
    • フリーランスや法人の代表として活動されている方で案件を探している方や、案件を任せられる方を探されている方
  • Q
    データ分析に関して全くの初心者なのですが大丈夫でしょうか?
    A
    はい、問題ありません。ただ、全くの初心者の場合、コミュニティ内のやりとりで分からない所も多く出てくる可能性が高いため、「データサイエンス入門のための学習書籍・コンテンツ」などの学習コンテンツで学習しながらの利用を推奨しています。

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