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「未経験者が3ヶ月でデータ分野への就職・転職を目指すMENTA講座」を再開します！

風音屋（かざねや）

「風音屋（@Kazaneya_PR）への就職・転職を検討しているけどスキルに自信がない」という方に対して、データ分野のプロフェッショナル人材として活躍できるようにトレーニングを提供します。データコンサルタントやデータエンジニアへの転職を目指しましょう！


運営者について

■ 運営会社：風音屋（@Kazaneya_PR）

風音屋（かざねや）は東京下町のITコンサルティング企業です。プロジェクト立案・推進、データ分析、データ基盤のシステム構築から保守運用まで幅広く支援しています。データエンジニアやコンサルタントの採用・育成に注力しています。

取引先実績（一部抜粋）
株式会社リクルート、住友化学株式会社、株式会社商船三井、エイベックス株式会社、株式会社ビズリーチ、ランサーズ株式会社、株式会社クラシコム、福岡地所株式会社、NE株式会社

※順不同。敬称略。プレスリリース、SNS、資料等で事例公開済みの会社、社名の公開許諾を得ている会社のみ掲載しております。

スタートアップCEOからの推薦コメント

■ 代表：ゆずたそ（@yuzutas0）

  • リクルートやメルカリにてデータ活用を推進。AWSを経て現職。広告配信の最適化や店舗営業のインセンティブ改善など、データ分析により数億円規模のインパクトを創出。

  • 東京大学 経済学研究科 金融教育研究センターの特任研究員を兼任。民間データを用いた経済分析や学生向けにデータ分析の授業を実施。

  • Google Cloudが認定するグローバルの技術エキスパート「Google Cloud Champion Innovators」（Data Analytics）に選出。

  • データ分析で人気のプログラミング言語 Python のカンファレンス「PyCon JP」、統計検定を運営する「日本統計学会」、Google Cloud Japan主催の技術カンファレンス「Google Cloud Day」「Google Cloud Next Tokyo」などで講演・登壇。

  • 日本最大級のデータエンジニアリングコミュニティ「datatech-jp」を立ち上げ・運営、Slackの参加者は約1,500名。日本最大級のデータエンジニアリング勉強会「Data Engineering Study」を立ち上げ・運営、延べ参加者は1万人以上。

  • 主な著書に『実践的データ基盤への処方箋 〜 ビジネス価値創出のためのデータ・システム・ヒトのノウハウ』、『アジャイルデータモデリング 〜 組織にデータ分析を広めるためのテーブル設計ガイド』、『データマネジメントが30分でわかる本』等がある。

Snowflake Data for Breakfast: Tokyo にて The Polar Bear（クマ太郎）と共演

この講座で身につくスキル

他の部署から「売上報告レポートをExcelで集計するのが大変だ」「毎日データを更新したい」と相談を受けたときに、自信を持ってデータ基盤を構築し、分析レポートを作れるようになります。

■ K-DEC Tutorial（未経験者向けコース）

  • SQLやPython、BIツールを使ってデータを分析できるようになる

  • ビジネスの課題や目的に沿った分析レポートを作成できるようになる

  • 1人で簡易的なデータ基盤をゼロから構築できるようになる

  • 個人情報保護やメタデータ管理など、データを扱うときの注意点を学べる

■ K-DEC Entry（リーダー志望者向けコース）

  • システム設計手法やデータ分析手法のエッセンスを理解し、自由自在に使いこなせるようになる

  • 考える力を養い、「未知の課題」「答えのない課題」に対して、適切なアプローチを組み立てられるようになる

  • テクノロジーの進化や業界の動きに対して、誰かに答えを教わるのではなく、自分なりの考えで考察・解説できるようになる

  • ドキュメンテーションや案件推進、ステークホルダーへの配慮など、プロフェッショナルとしての総合力を発揮できるようになる

受講イメージ

■ 累計260ページ・18万文字の研修教材

■ BigQueryでのデータ集計

■ Looker Studio（BIツール）でのデータ可視化

■ KPIツリーの設計

「ツールを使って終わり」「データを見て終わり」ではなく「ツールやデータを使ってビジネス成果を出す」ためのトレーニングを提供しています。

■ SQLのチュートリアル

■ データ基盤システムの設計・構築

■ データ集計の流れ

■ Dataformによる中間テーブル設計／データモデリング

■ @yuzutas0の独断と偏見によるコラム

■ @yuzutas0の動画講義

※メインコンテンツではなくコラムの位置付けとなります。

■ 毎週の進捗レポート

お互いにシェアしあってワイワイと進めていきます。

■ 参考：TechBlog

研修コンテンツの一部を切り出してTechBlogで公開しています。

■ 参考：過去の受講者の記事

カリキュラム：K-DEC Tutorial （未経験者向け）

学生や新卒入社の社員、未経験者がハンズオンでツールに慣れるための Tutorial コースとなります。まずは、手を動かしてデータの整備・分析の面白さを体験してみましょう。

K-DEC Tutorial カリキュラム

■ Week 0 セットアップ

作業環境の準備やデータ分析の意義を学びます。

■ Week 1 データ収集

ハンズオンで扱うデータの用意を行います。

  • 使うツール：GoogleDrive、Google Colab、Python、Cloud Storage

  • キーワード：データ収集、データソース、CSV／TSV、構造化データ、非構造化データ、半構造化データ、JSON、XML、YAML、Avro、列指向フォーマット、Parquet、ORC、OTF（Open Table Format）、Iceberg、Hudi、Delta Lake、文字コード、データの前処理、プログラミング言語、システム構成図、ストレージ、ロケーション、リージョン、ゾーン、アクセス制御、IAM、データの保護、ディスク暗号化、バージョニング、ライフサイクル管理、セキュリティにおける責任共有モデル、データレイク（狭義）

■ Week 2 データ蓄積

用意したデータをデータウェアハウスに蓄積する方法を学びます。

  • 使うツール：BigQuery、Dataplex

  • キーワード：データウェアハウス製品、ストレージとコンピューティングの分離、テーブル、RDB、主キー、外部キー、データ仮想化、レイクハウスアーキテクチャ、ER図、カーディナリティ、IE記法、概念モデル・論理モデル・物理モデル、データベースの正規化、Staging Layer、メタデータ、データカタログ、データプロファイリング、階層図、状態遷移図、データ生成過程（DGP：Data Generation Process）、業務フロー図、画面遷移図、カスタマージャーニーマップ、バリューストリームマッピング、業務レイヤー、アクセス解析ツール、アプリケーションログ、データストア、WEBサーバーログ、CRUD表、PII（Personally Identifiable Information）、個人情報、個人識別符号、仮名加工情報、匿名加工情報、K-匿名性、通信の秘密、インサイダー情報、医療健康情報（PHI）、SQL（SELECT、FROM、DISTINCT、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY、LIMIT、サブクエリ、WITH、CTE、JOIN、UNION）、DFD（データフロー図）、IPO（処理機能記述）、検算・テスト

■ Week 3 データ加工

データを分析するためのデータの加工方法を練習します。

  • 使うツール：Dataform、Git、GitHub

  • キーワード：サービスアカウント、バージョン管理システム（VCS）、CI/CD、データクレンジング、データ品質、中間テーブル、データモデリング、データ基盤の3層構造、データレイク層、データウェアハウス層、データマート層、CIF（Corporate Information Factory）、メダリオンアーキテクチャ、dbt project best practice、データベースの非正規化、OBT（One Big Table）、大福帳、ワイドテーブル、フラットスキーマ、ディメンショナルモデリング、バスマトリクス、ワークフローエンジン、データオーケストレーション、Data Ingestion、Data Transform、ETL処理、ETLツール、ELT処理、ELTツール、ReverseETL処理、ReverseETLツール、冪等性、DAG（有向非巡回グラフ）

■ Week 4 データ分析計画

データ分析を行うための計画を立てる練習をします。

  • 使うツール：Dataplex、GoogleSlides

  • キーワード：KPIツリー・KGI・KPI、分析テーマ設定、経営（マネジメント）、事業（ビジネス）、業務（オペレーション）、作業（タスク）、分析の優先順位、データの利用可否、分析の枠組み

■ Week 5 データ可視化

データの分析結果を可視化する方法を学びます。

  • 使うツール：LookerStudio、Dataform

  • キーワード：BIツール、ピボットテーブル、スコアボード、棒グラフ、折れ線グラフ、探索的データ分析（EDA）、風音屋のデータ集計リスト、リサーチクエスチョン、ヒートマップ、分位数、ABC分析、セグメンテーション、顧客分析、F2転換、MECE、商品分析、ドアノック商品、アフォーダンス、シグニファイア、デザインの4大原則、データインク比、Pre-Attentive Attribute、ゲシュタルト法則、マジックナンバー7、色の意味、配色パターン、モノクローム配色、アナロガス配色、コンプリメンタリー配色、視線誘導

■ Week 6 レポーティング

ステークホルダーに報告するレポートを作成する方法を学びます。

  • 使うツール：LookerStudio、GoogleSlides

  • キーワード：空（データ・事実）、雨（解釈・考察）、傘（アクション提案）、定量評価、ピラミッドストラクチャー、ロジックツリー、意思決定マトリクス、ロジカルシンキング、パラグラフ・ライティング、PREP法、推敲チェックリスト

■ Week 7 + 発展課題（データエンジニアリング）

データエンジニアリングについて、より実践的な内容に挑戦します。

  • 使うツール：Cloud Run、Python、Ruff、pytest、GitHub Actions、Terraform、Dataform、Cloud Logging、Docker、scikit-learn

  • キーワード：FaaS、ETL vs ELT、Linter、リーダブルコード、ソフトウェアテスト、自動テスト、監視、アラート、IaC（Infrastructure as Code）、技術導入における比較検討表、Data Vault 2.0、監査ログ、ストリーミングパイプライン、リアルタイム処理、バッチパイプライン、Lambda Architecture、CDC（Change Data Capture）、権限管理、利用状況モニタリング、コスト試算、コストモニタリング、コストチューニング、パフォーマンス・チューニング、全件更新、差分更新、パーティショニング、クラスタリング、キャッシュ、パース処理、グレイン設計、サマリーテーブル、コンテナ、機械学習、ML Ops

■ Week 7 + 発展課題（データアナリティクス）

データアナリティクスについて、より実践的な内容に挑戦します。

  • 使うツール：Dataform、LookerStudio、Google Colab、Python、Google Sheets、pandas、numpy、matplotlib、seaborn、scikit-learn、statsmodels、NetworkX、semopy

  • キーワード：デシル分析、RFM分析、ファネル分析、コホート分析、バスケット分析、From/To分析、N1分析、Python⇔SQL変換、Python⇔BIツール変換、統計解析、重回帰分析、時系列分析、異常検知、機械学習、ランダムフォレスト、LightGBM、ネットワーク分析、構造方程式モデリング、コトラーのマーケティング、STP（ターゲット顧客層）、商品カテゴリ戦略、価格戦略、数理最適化、DID（差の差分法）、効果検証、因果推論、RCT／ABテスト

カリキュラム：K-DEC Entry（リーダー志望者向け）

現場でリーダーとして一人前の活躍ができるように、基礎知識のインプットと実践課題のアウトプットを大量にこなしていただきます。ビジネススクールの「データ分析」「データ基盤」バージョンだとお考えください。

データ活用は総合格闘技です。分析・技術のスキルだけではなく、ドキュメンテーションや案件推進、ステークホルダーへの配慮など、プロフェッショナルとしての総合力を習得します。

■ Term 0 チュートリアル

1　読書リストを作ろう
2　データ分析の意義を学ぼう

■ Term 1 学習準備

3　作業時間を確保しよう
4　「学び方」を学ぼう
5　「質問の仕方」を学ぼう
6　心身を回復させよう

■ Term 2 プロジェクト計画

7　プロジェクト計画を立てよう
8　タスクを管理しよう
9　報告フォーマットを作ろう

■ Term 3 データ分析の要件定義

10　データ分析の知識を学ぼう
11　顧客分析の知識を学ぼう
12　データ分析の要件を定義しよう
13　インタビューシート #1

■ Term 4 システム要件定義

14　ITインフラの知識を学ぼう
15　システム構成例を学ぼう
16　システムの要件を定義しよう

■ Term 5 ライティングとリサーチ

17　論理的な文章を書こう
18　ライティングを身につけよう
19　リサーチの姿勢を学ぼう

■ Term 6 ITインフラ構築

20　GUIでシステムを構築しよう
21　システム開発のプラクティスを学ぼう
22　システムをコード管理しよう
23　インタビューシート #2

■ Term 7 データ集計

24　SQLでデータを集計しよう
25　Pythonでデータを集計しよう
26　中間テーブルを作ろう

■ Term 8 可視化・仮説検定

27　BIツールを使ってみよう
28　データを可視化しよう
29　データの分布を見てみよう
30　仮説検定を行おう

■ Term 9 分析レポート

31　ビジネスKPIを確認しよう
32　分析レポートを作成しよう

■ Term 10 運用設計

33　インタビューシート #3
34　保守性を向上させよう
35　運用観点を抑えよう

■ Term 11 マニュアル作成

36　利用者ガイドを作成しよう
37　引き継ぎ資料を作成しよう

■ Term 12 振り返り

38　振り返り記事を書こう
39　報告会の準備・練習をしよう
40　インタビューシート #4

■ 発展編 K-DEC Practice（入社後の研修）

STEP 1 〜 STEP 40で「課題1-1」を解いた後、入社後には研修「K-DEC Practice」に挑戦します。「課題1-2」「課題1-3」で別のデータや分析トピックを扱います。「課題2」では、ビジネスモデルに応じて、最適な分析方針やアーキテクチャ設計を検討し、プロジェクト計画へと落とし込みます。

■ K-DEC Entryの課題図書リスト

受講にあたっての注意事項

■ 想定する受講者について

  • 「風音屋（@Kazaneya_PR）を就職先・転職先の候補として考えている」という方を想定しています。現時点でお互いに採用・入社を約束するものではありませんが、ぜひ今後のマッチングについて前向きに考えていただければと思います。

  • 自己学習の時間を確保できることが前提となります。シャワーを浴びたり歯磨きをするのと同じように、資格取得のための勉強をしたり、気になったツールを試してみるなど、自己学習が習慣化できている（これからできるようになりたいと思っている）ことが望ましいです。

■ 金額・予算について

  • ツール利用料はご自身で負担してください。

    • 講座内では安価なツールをご案内しておりますのでご安心ください。過去実績だと「1ヶ月あたり2円しか請求されなかった」という方もいます。

    • クラウドサービスの設定ミスで、高額請求が発生するリスクがあります。細心の注意を払ってください。当社はいかなる責任も負いかねますので、自己責任でお願いします。損をしないように本気で調べるからこそ、効果的にスキルアップできるとポジティブに解釈していただければと思います。

    • ツールやテクノロジーを試すことが習慣になっている方は、その費用の一部としてお考えください。まだ習慣になっていない方は、ぜひこの機会にツールやテクノロジーを試す習慣を身に付けてみてください。趣味や自己学習の一環とお考えください。

  • 課題図書の購入費はご自身で負担してください。

    • 書籍代を節約したい人は図書館をご利用ください。横断検索サイト（URL）で探せます。

    • 自己学習や読書が習慣になっている方は、その費用の一部としてお考えください。まだ習慣になっていない方は、ぜひこの機会に学習習慣を身に付けてみてください。

  • 講座の卒業後、3ヶ月以内に風音屋に転職される場合、入社後の賞与に含める形で、MENTAの受講料（最大12ヶ月分）をお支払いします。また、K-DECのアウトプット内容や入社後のパフォーマンスに応じて奨励金を上乗せすることがあります。

■ 利用するアカウントについて

Google Drive や Google Cloud を利用するため、Googleアカウントの発行をお願いしております。GmailやGoogle Calendarを普段からご利用の方はそのアカウントを使う形で問題ありません。そうでない方は、お手数をおかけしますが、アカウント発行をお願いできればと思います。

■ 受講をお断りするケースについて

仕事の相談ができるような仲間を増やすために、風音屋の採用工数を使って講座を提供しています。提供できる時間は有限なので優先順位を付けて対応させていただいております。そのため、以下の方々へのサポート提供はお断りさせていただく場合があります。

  • 風音屋との中長期なお付き合いが見込めない方

  • 風音屋の従業員や他の受講生に対する迷惑行為（引き抜き行為を含みます）が疑われる方

  • 競合他社の従業員（フリーランスのアナリストやエンジニアを含みます）

  • 転職目的ではなく現職の仕事の進め方について相談したい方（企業向けのコンサルティングや開発・分析支援は別途提供しております）

  • 風音屋ではなく他社の転職について相談したい方（エージェントに相談してください）

  • 最低限のビジネスコミュニケーションスキルが身についていない方

  • MENTAやこのnote記事、受講後にご案内するREADMEの説明を読まれていない方

  • 不安解消のために同じような相談を長々と続けるような方

  • 自己学習の習慣がなく、自分なりに物事を調べたり考えることができない方

  • スキル向上の意欲がなく、チャットAI（例：ChatGPT）や他の受講生の回答を、安易に書き写しているような方

■ マッチング＆スカウトについて

この講座は「受講者のスキルアップ」から「風音屋の採用」に繋げることを意図しています。

  • 講座での成長を踏まえて、風音屋への転職をスカウトさせていただく場合があります。

  • 受講者全員にスカウトを約束するものではありませんのでご注意ください。ミスマッチが懸念される場合はお断りさせていただくことがあります。

  • 人事グレードの基準・給与はこちらの記事で説明しております。ぜひこの講座を通して期待水準へとスキルアップしていただければと思います。

  • スカウトの基準としては「入社1年以内にL3（現場リーダー）になるポテンシャルがあるか？」で判断しております。講座開始時点でのスキルに関係なく、アウトプットのクオリティ、成長スピードやスタンス等を含めて、総合的にカルチャーマッチを確認したいと考えております。

■ メッセージの返信について

風音屋では従業員の働きやすさを重視しているため、事務担当からのご連絡は平日の勤務時間中に行います。申し込みのタイミングによってはお待たせしてしまうかもしれませんが、何卒ご理解・ご協力のほどよろしくお願いします。入社後の働きやすさにも繋がりますので、ポジティブに受け止めていただけるとありがたく思います。

■ 2024年12月時点の状況

2024年12月時点では「β版」の提供であり、「先行受講者」を募集している状態となります。教材コンテンツの一部は、まだ作りかけや修正途中の状態となっているため、ご注意ください。質疑応答やリクエストをいただいたものから優先的にアップデートしていきますので、チームの一員として一緒に研修コンテンツを作り上げていく意気込みでご参加いただけますと幸いです。

■ 参加方法について

MENTAから申し込みをお願いします。

以下URL経由の会員登録で500円の割引クーポンを取得できます。


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