最短2ヶ月のオリジナル基礎研修。
プロジェクトに入るために必要な部分を重点的に、学んでいきます。
学び続けることが求められる業界のため、自走力を養うような、自立学習を基本としたカリキュラムになっています。
また、学習加速させるため、先輩社員が研修・オンボーディング担当につくことや社内全体で教えあうカルチャーがあるため、相談のしやすい環境を整えています。
Education
人材育成
ESTYLEでは、人材育成を重要なテーマと位置づけ「教え合い」「自走」をカルチャーとした成長を支援する環境を整備。
データサイエンティストを始めとした先端IT人材が、未経験からでもインパクトをもたらす優秀な人材に育つよう、
成長や自己実現をサポートする研修・教育体制を整えています。
学べることの例
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Python
データサイエンス領域でエンジニアリングを行う際に、必要なプログラミング言語です。基礎的な部分を固め、実務に応用できるように学んでいただきます。
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SQL
データベース言語の中で、最も普及している言語の一つ。DBMS(データベース管理システム)上でデータやデータベースを制御するために扱います。データ活用においては必須のため、習得をしていただきます。
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統計学
データに対する考察を得るには統計処理手法の知識が必要となります。そのため、統計学に関する基礎から実践的な活用まで学びます。
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データサイエンティスト検定
データサイエンスに必要な基礎知識やスキルを有していることを証明する資格です。基礎が身についているか確認のため、アウトプットの一環で受験していただきます。
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Kaggle(データ分析コンペ)
世界最大のデータサイエンスコンペティションプラットフォーム。研修で学んだ内容をより実践的に活用できるように、コンペに挑戦します。
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tableau(BIツール)
マウス操作だけで簡単にレポート作成することができ、あらゆる角度から素早くきれいなダッシュボード”を作ることができるツールです。データの可視化の際に活用します。
研修の流れ
インプット
最初の1ヶ月目はインプット期間。動画や本を使って、データサイエンスに必要な知識を吸収していただきます。
アウトプット
2ヶ月目以降はアウトプット期間となり、kaggleへの挑戦・アプリ開発といった実践による知識の定着を行います。受講者のレベルに合わせて、カリキュラムをセミオーダーメイドで構築しアウトプットをしていただきます。またプロジェクトが決まったメンバーから、プロジェクトに必要な要素を強めていきます。最後に修了認定試験に合格することでESTYLE U Juniorは終了となります。
OJT
プロジェクトに参画し、OJTで学んでいきます。プロジェクトごとに、業界の専門知識なども求められるため、データサイエンスのみならず必要な知識や技術を実務を行いながら、キャッチアップしていきます。
2022年5月より始まったハイクラス研修「ESTYLE University」。
社外取締役【シバタ アキラ】監修の元、エスタイルでしか味わうことができない研修となっています。
毎月データサイエンス・DX分野の著名・有名な講師を招き、エスタイルだけの特別講義を行います。事前・事後課題により、更なるスキルアップが可能です。
講座実績
- 統計学とデータ解釈
- ChatGPT+Langchain+
自社データで作る、
人工知能プログラミング
実践入門講座 - 機械学習モデルの解釈
- Tableau徹底入門
- データサイエンスと意思決定
- 機械学習エンジニアリング
研修の流れ
年10回の講義
1講義の流れは基本的に、1ヶ月で事前課題→講義受講→事後課題と進めます。
簡単なものではありませんが、業界の有識者から得た知識やスキルは以降プロジェクトで活躍するために活かせます。
事後課題
講義で学んだことを踏まえ事後課題に取り組みます。
講義の内容をもう一度振り返る機会にもなります。
DataRobot社が主催するAI学習プログラム「DataRobot AI アカデミー」の運営を、エスタイルが行っており、自社の社員であれば講座が聴講可能となっています。(法人向けの教育事業)
DataRobot AIアカデミーとは、機械学習をビジネスに活用するためのカリキュラムを網羅的に提供することにより、テーマ創出からモデル更新までの一連のデータサイエンスライフサイクルを講義、演習、課題、卒業プロジェクト発表を通して短期集中型で習得することができます。
学べることの例
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テーマ創出
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モデルの構築
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ビジネスプロセスへの展開
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特徴量エンジニアリング
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ディープラーニング
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MLOps
プログラムの特徴
- データ取得からデプロイまで一連のプロセスを学べる
- AI活用の第一線に携わるDataRobot社員による講義を聴講できる
- ハイレベルなスキルを習得できる
Job Info / Entry
中途採用
(基盤構築/可視化/分析/モデリング/機械学習/MLops etc...)
新卒採用
(基盤構築/可視化/分析/モデリング/機械学習/MLops etc...)