プロメーテの社内データサイエンティスト育成パッケージでは、企業課題をベースにした実践型研修で「では自社でどのように活用していくか、自社課題をどのように解決するのか」に向けた経験や実績を積んでいける育成スタイルを取っています。
オンライン講義とグループ実習を組み合わせた体系的な学習ステップで着実なレベルアップと、「知っているけど使えない」「知識のばらつき」「どこから学んだら良いのか分からない」を防ぎます。
さらに、チーム編成とコミュニティを設定。相互に相談しやすい環境を構築します
また、せっかく育った人材の流出を防止するために事業計画に基づいた人材育成プラン・評価システムの構築からサポート致します。
プロメーテの社内データサイエンティスト育成パッケージの特徴
Point 1:育った人材を定着させる評価システム
データサイエンティストの育成で起こりがちなのが、「体系化と評価が伴っていない」「現状研修をしていても、アウトプットする場がない」という現実です。事業内容や経営計画と乖離した研修ではせっかく学んだ人材も他に活かせる場所へ流出してしまうリスクが高まります。
プロメーテでは事業計画・人材評価システムからサポートを行い、育った人材が定着する評価システムの策定・導入を提唱しています。
Point 2:体系的な学習で「知っている」から「使える」へ
データサイエンスやAI、プログラムやエンジニアに関係するスキルアップや講座はピンポイントで行われることが多く、知識のばらつきが出がちです。
さらに範囲も幅広いため、本当に「今、自社業務に必要な知識」を得るのは非常に困難です。
プロメーテではデータサイエンティストとして必要な学習内容を体系化し、ビジネスとして使えるレベルを目指したカリキュラムとして設定しています。さらに企業ごとにカスタマイズも可能です。
Point 3:互いにフォロー＆教えあえる社内コミュニティの形成
株式会社リクルートマネジメントソリューションズが2019年に行った「会社員の自律的な学びに関する実態調査」によると、1年以上学んでいる人の約6割が「一過性で終わってしまった経験がある」と回答しています。
ひとりきりでの学習には限界を感じた経験も多くの人がしているのではないでしょうか。
そこでプロメーテでは人事評価制度とあわせて社内で学習コミュニティを形成し、互いにフォローしあえる環境を構築しています。社外コミュニティと異なり具体的な業務内容の深い部分まで相談しあえるので、より実践的な学びとスキルアップを目指すことが出来ます。
Service1.
事業計画・人事評価制度・キャリアアッププランの設定
プロメーテではデータサイエンティストの育成・AI活用はいずれも「企業の成長」を目的としています。企業課題を解決し事業をより円滑に進めるための手段として、データやAIの活用があると考えているためです。
そのため、データサイエンティスト育成・AI活用のいずれの場合でも「事業計画」「経営課題」の明確化が必須です。
データサイエンティスト講座を実施しても活躍できる事業計画がないのでは本末転倒と言えるでしょう。まずは自社としてデータサイエンスをどのように業務に繋げていくか、それを人材としてどのようにキャリアと結びつけていくかという視点からの企画・計画が重要です。
プロメーテでは事業計画・人材評価制度の整備からサポートを行い、育った人材が定着・活躍できる仕組みの構築を提唱しています。
Service2.
体系的なデータサイエンティスト育成カリキュラム
プロメーテは、（公財）日本数学検定協会と武蔵野大学データサイエンス学部データサイエンス学科長中西准教授と共同で教材開発を行っています。
これからデータサイエンスを学ぶ方、データサイエンティストを目指す方にも対応できるカリキュラムとなっております。
目的、レベルに合わせたコース設定
目的やレベルに応じて、３つのコースからスキルアップを目指していくことが出来ます。
- 一般的な統計処理を行う『データ分析入門』
- 目的に応じた機械学習とデータマイニングを行う『機械学習利活用』
- 課題に応じて手法を組み合わせて新たな機械学手法を構築する『機械学習デザイン』
また、データサイエンティストの育成に関するカリキュラムだけではなく、人材を受け入れるための導入講座もご用意しています。
データサイエンティストに必要な数理的な背景、概念を学ぶ講座
各コースには、それぞれの分析手法に対応する数理単元が設定されています。
たとえばデータ分析入門コースでは、一般的な統計処理を行うために必要なデータ集計手法の学習とあわせて、『基本統計量』『ベクトル・行列の演算』『微分導入』の学習も行うことが出来ます。
それぞれのレベルや手法に必要な数理的な概念もあわせて学ぶことができます。
Service3.
社内コミュニティの作成
さらに、従来の学習コンテンツスタイルだけではなく、対面講座・ハンズオントレーニングを取り入れることで、データサイエンティストとして学んでいる参加者たちや講師との情報交換を行える場を提供しています。
情報交流でデータサイエンス力を鍛える
『情報交流』『質疑応答』『課題研修』など、一般的な学習コンテンツでは得られない実体験を積みながら続けていくことが出来ます。
導入について
- 受講期間は１コース３ヶ月です。
- オンラインで受講可能です。
- 受講期間中は何度でも講座をご覧いただけます。
新規事業開発や、事業創造人材・開発系人材の採用育成を担当されている方、プロジェクトマネージャーの方などお気軽にご相談ください。
導入事例やカリキュラムの構築など、導入からビジネスへの落とし込みまでサポート致します。
よくある質問と答え
Q.オリジナルカリキュラムを組むことは出来ますか？
はい。業種業態や事業内容に基づいて、オリジナルでカリキュラムを設定することが出来ます。
Q.何名から受講可能ですか？
1グループあたり3名 ～10名を想定しています。対面講座やグループワークの効果を高めるため、10名を超える場合には複数のグループを設定した受講を推奨しております。
