データ×マーケティングで
キャリアの幅を広げよう

データ分析力を高めて
社内ポジションアップ

DXプロジェクトの実績を創
市場価値アップ

まずはLINEで無料相談

よくあるITスクール

未経験から3ヶ月で
ITエンジニア転職して
高年収が獲得可能と謳うものの
実際は当初の待遇での転職は困難

このスクール

Webマーケターのみを対象とした
スキルアップスクールなので
確実にキャリアアップ・
市場価値アップが可能

こんなお悩みはありませんか？

広告運用をしているが専門性がなく、キャリアが不安

データを活用できる人材は希少
マーケティング×データで
専門性を高めることで
キャリアパスが広がります

Web広告だけではなくデジタルマーケティング全般ができる人になりたい

デジタルマーケティングは
とにかく効果が命
効果を把握し、改善するためにも
データは強力な武器になります

データを活用したマーケティングは
今後ますますニーズが
高まっていきます

データ人材は
Webマーケターより高収入

年々デジタルシフトが進み蓄積されるデータの量は加速度的に増えていく一方で、大量に蓄積されたデータを扱える人材は増えていません
そのため、企業からデータアナリスト・データサイエンティストを求める声は非常に大きくなっています

アナリストとマーケターの平均年収

doda,平均年収ランキング,2024/12/16

データを扱えると
求人数・単価が一気にアップ

Web広告運用のみでの求人だと数が限られ、申し込める人も多いので熾烈な競争になります
しかし、そこにエンジニアリングの要素を加えることで希少価値が高い人材になり競争相手も減ります
また、申し込める求人そのものも増加し、キャリアの幅が広がります

求人例

広告代理店×データエンジニアリング
AI&データコンサルタント(抜粋)
必須条件

・AIのビジネス実装や最新技術への深い知識
・論理的な資料作成・プレゼンテーション・ファシリテーション力
・ポジティブな課題解決力
・以下のいずれかの実務経験（5年以上）
　・マーケティング領域でのデータ分析
　・事業開発・商品/サービス企画
　・SQL・BIツール活用によるデータ分析・可視化

歓迎要件

・CDP/DMP構築などクラウド活用経験
・BI/MA/Web接客ツールの資格保有
・統計/機械学習の知識・Python/Rのプログラミングスキル
・データ人材教育の経験

GAFA×データアナリスト
Sales Strategy and Planning(抜粋)
必須条件

・学士号以上
・ネイティブレベルの日本語、ビジネス英語力
・Excelの高度なスキル（ピボットテーブル、データ分析等）
・戦略計画/市場開拓の実務経験（5年以上）
・データを活用した意思決定と経営層への影響力

歓迎要件

・SQL、Salesforce、BIツールの使用経験
・営業プロセスの改善、CRM/収益報告/予測システムの導入経験
・急成長企業での勤務経験、MBA取得者歓迎

コンサル×データマーケティング
CX/CRMコンサルタント(抜粋)
仕事内容

・コーポレートブランディング、新規事業開発、マーケティング戦略、アライアンス戦略の立案・実行
・AIを活用したカスタマーアナリティクス、CRM構想策定、Salesforce等のデジタルツール導入支援

必須条件

・コンサルファームでの戦略/業務改革/マーケティング戦略の経験
・SIerでのCRM/コールセンター系システム設計・PM経験
・事業会社での経営戦略・営業企画・マーケティング戦略経験
・広告代理店での顧客分析・ブランドマーケティング・デジタルマーケティング経験

コンサル×データ分析
データドリブンコンサル(抜粋)
仕事内容

・データ分析×経営コンサルで日本のトップ企業の変革を支援  
・新規ビジネス構築、プロセス改革、IT・AIソリューション構築、データ基盤構築、人材育成に携わる  

必須条件

・論理的思考力、洞察力、コミュニケーション力を備えた方  
・データ分析経験、または分析チームとの協業経験  
・困難な課題に挑戦し、主体的に行動できる方  
・多様なスキルを持つ人々と協力し、成果を生み出せる方  

大手IT企業×データアナリスト
マーケティング分析(抜粋)
必須条件

・統計知識を活用したデータ分析・可視化  
・SQLを利用したデータ抽出  
・ビジネスレベルの日本語能力（日本語の履歴書が必須） 

歓迎条件

・データ基盤開発やシステム運用経験  
・チームでのプログラミング開発経験  
・スクリプト言語を用いた運用ツールの開発経験  
・英語の基本的な読解力  

GAFAなどの大手媒体も
1st party dataの活用を
推進している

昨今、個人情報保護法の規制が厳しく（Cookieの同意など）なっている影響で、今まではシグナリングに使えていた3rd party dataが使えなくなり、最適化精度が下がってきています
最適化精度を上げるために、大手プラットフォームは積極的に1st party dataの活用を推進しています

デジタル プライバシーを取り巻く環境が目まぐるしく変化している今、強力なファーストパーティ データ戦略を構築することはかつてないほど重要になっています

Google,ファーストパーティ データ戦略を強化する新たなツール,2024/8/28

プライバシーとテクノロジーの状況は進化していますが、Google アナリティクスでは、Google Chrome でサードパーティ Cookie が廃止された後も正確な測定を継続できるよう、より耐久性の高いソリューションを導入し続けています。

Google,ファーストパーティデータを使用して耐久性と精度の高い測定を実現する

顧客が求めるパーソナライズド広告を届けるには、広告戦略全体に次の3つのステップを取り入れることが有効です。
1. データを分析し、データ戦略を組み立て、データロードマップを確立する
2. データプライバシーの最新のベストプラクティスを把握する
3. 使えるツールを活用し、各分野のエキスパートと協業する

Meta,進化する広告エコシステムにおけるデータプライバシーとパーソナライゼーション

広告主のファーストパーティデータは、キャンペーンの成功を測定し、より良いマーケティング成果を上げるために不可欠です。お客様がサードパーティのクッキーやモバイル広告IDへの依存度の低下に適応するにつれて、オーディエンス、効果測定、最適化戦略の重要なインプットとして、ファーストパーティのデータへの依存度が高まっています。

Amazon,広告データマネージャーで包括的なファーストパーティデータ戦略を構築,2024/10/15

選ばれる3つの特徴

01

サンプルデータを使った
実践的カリキュラム

GA4のローデータ、BigQueryなど実務で扱う形式と同じデータで勉強することですぐに実践に活かせます

02

個人のキャリアに合わせた
カリキュラム構築

こちらで用意しているテンプレートの内容から、現在の業務や今後のキャリアパスに応じて内容を取捨選択します

03

大手広告代理店出身メンバーへの
無料キャリア相談

受講後社内のポジションアップを狙うべきか、転職する場合どのような企業が狙い目かを大手広告代理店出身のメンバーに無料で相談できます

カリキュラム例

1ヶ月目

基礎用語学習

  • 扱うデータについて
    • Webログ
      • Google Analytics3/4の違い、変遷について
      • Google Tag Managerについて
    • Appログ
      • ATTにおけるApp Logへの影響について
      • 主要計測ツール（Adjust・Appsflyer・Firebase)について
  • データ処理における頻出用語
    • Data Lake・Data Warehouse・Data Mart
    • ETL・ELT
    • API
    • Offline Conversion
  • データ処理において使用するツールについて
    • 主要クラウドツール（Google Cloud Platform・Amazon Web Service・Microsoft Azure）とそれぞれの違いについて
    • Google Cloud Platformにおける頻出ツールについて
      • DWHとしてのCloud Storage・BigQuery
      • ETLとしてのCloud Composer・Data form・Data Fusion

基礎ツール学習

  • BigQuery SQL
    • 基本構文
      • select, where, group by, inner/outer join
    • 補足構文
      • order by, limit, having
    • 応用構文
      • union, intersect, except, with句（CTE）, case文
    • 習熟度チェック
  • Python
    • 基本文法
      • 変数の定義, データ型, 条件分岐, 繰り返し処理, 関数の定義
    • 基本ライブラリ
      • pandas：データフレーム操作（例：read_csv, groupby, merge）
      • numpy：数値計算（例：array, mean, reshape）
      • matplotlib, seaborn：データ可視化（例：plot, hist, heatmap）
    • 応用
      • データ前処理を行う
        • 欠損値処理、データ型変換、特徴量エンジニアリング
      • 機械学習モデルを組んでみよう
  • BIツール（Tableau・Looker Studio）
    • 基本の使い方（BIツール共通）
      • データ接続, グラフ作成, フィルタ設定, ダッシュボード作成, レポート共有
    • 応用編（Tableau）
      • 計算フィールド, クロス集計表, 二重軸グラフ, アクション設定, Tableau Prep活用
2ヶ月目

広告に特化した学習

  • GA4のローデータを分析してみよう
  • 広告データをAPIを使ってインポートしてみよう
  • 広告データ×GA4データの分析をしてみよう
  • クレンジングしたデータを使ってDashboardを作ってみよう
3ヶ月目

データエンジニアリングに特化した学習

  • ETLを構築してみよう
  • 媒体のAPIを使ってコンバージョンを送ってみよう
    • エクスポートツールについて

ご利用の流れ

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STEP
1

サービス説明及びヒアリング

代表からサービスについて説明します
また、現状のキャリアや特に身につけたいスキルについてご要望があれば擦り合わせします

STEP
2

カリキュラムのご提案

STEP２でヒアリングした内容を基に、あなたに合ったカリキュラムをご提案します

STEP
3

ご契約

利用規約に同意し、お振り込み後開始となります

STEP
4

費用

サービス開始
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