データラーニングスクールの口コミや評判は？最新版徹底解説未経験からデータサイエンティスト職を目指す？

データラーニングスクールの口コミや評判を徹底解説します。データサイエンススクールで未経験からデータサイエンススキルを学び、転職やフリーランスになりたい方にはこのプログラミングスクールが最もおすすめになるでしょう。未経験からデータサイエンティストを目指す人々を対象にしています。

データラーニングスクールの基本情報について
🎯 データラーニングスクールとは
✅ 主な特徴 — 他との違いや“ウリ”となっている点
🎯 どんな人に向いているか／注意点
✅ ポジティブな評判・口コミ ― 強みと好評ポイント
⚠️ 注意すべき口コミ・“人によっては難しい／合わない”可能性がある点
🎯 基本情報 — データラーニングスクールのスタンス
1. 🧰 プランの種類とサポート内容
📚 カリキュラム内容と学習ロードマップ — どんなことを、どの順で学ぶか
1. 🔄 学習の流れのイメージ — 入門から転職までの道のり
💴 データラーニングスクールの料金プラン
🎯 キャンペーンと「割引制度」 — 給付金、ローン、支払い方法
✅ DLS受講後にありうるキャリアパスのパターン
1. 🔧 なぜこのようなキャリアパスが可能か — DLSの仕組み・支援内容
2. ⚠️ ただし“誰でもこうなる”わけではない — 向き／限界の認識
✅ DLSがうたう“転職サポート実績と仕組み”
入会方法はどのようにやるのか？
✅ DLSへの入会手順
1. 🎯 入会前にやっておくと良いこと・確認ポイント
✅ 入会時によくある質問／注意点
1. 関連

データラーニングスクールの基本情報について

データラーニングスクールは株式会社データラーニングが運営するデータサイエンスに特化したプログラミングスクールです。値段や価格を見たら決してコスパは良いとは言えませんが、内容はとても濃いもの。データ分析講座やコーチング、メンタリングもあるためかなり充実しています。手厚い転職サポートもありますので総合的におすすめできます。職業訓練は資格の取得を目指すうえでもおすすめ。

運営会社	株式会社データラーニング
対象年齢	20代〜40代
利用可能エリア	全国（オンライン）
サービス内容	データサイエンススクール案件の獲得や転職先の紹介
料金	入会金：110,000円コーチングプラン：448,000円
URL	ゼロから学べるデータサイエンス

🎯 データラーニングスクールとは

データラーニングスクールは、データサイエンス／データ分析／AI・機械学習分野 に特化したオンライン完結型スクール。未経験から「データ人材」「データサイエンティスト」「データ分析者」を目指せる教育サービスを提供しています。
運営は株式会社データラーニング。同社は、データ分析の受託・コンサルティング事業と、教育事業の両輪で活動しており、「実務を知る企業」と「学びたい人」をつなぐ仕組みを持っています。
受講はオンラインで完結するため、地方在住者や働きながら学びたい人でも利用しやすい。通学不要で、自分のペースで学習できる点が大きな特徴です。

✅ 主な特徴 — 他との違いや“ウリ”となっている点

・実践重視・転職（キャリアチェンジ）支援まで一気通貫

データ分析の基礎（統計・プログラミング等）だけでなく、**実務レベルの「ポートフォリオ制作」「ケーススタディ」「分析演習」**などを通じて、即戦力となるスキル習得を目指すカリキュラム。
そして「学ぶ」だけで終わらず、転職サポート・キャリアコーチングがセットになっていて、未経験から「データ系職種へのキャリアチェンジ」を現実的に目指せる。履歴書／職務経歴書の添削から求人紹介、転職活動支援まで手厚く支援される点が大きな魅力。
受講後も、同スクールのコミュニティ（データラーニングギルド）に参加可能。卒業生や現役データ人材とのネットワークがあり、継続学習、情報交換、案件紹介、チーム開発などにつなげられる。

・初心者・未経験者に配慮したサポート体制

受講生の多くが「データ分析未経験」からスタート。プログラミングや統計、分析経験なしでも講座を受けやすい。
ただし「独学では難しい」「習得までに挫折しやすい」データサイエンス分野のハードルを想定し、キャリアコーチによるコーチング、個別／グループメンタリング、チャットでの質問対応など支援が充実。受講者一人ひとりに対してきめ細かいケアあり。

・柔軟な受講スタイル — オンライン＆給付金対応

完全オンライン完結。会社員・別仕事をしながら、あるいは地方在住でも学べる。
一部コースは国による給付金制度（専門実践教育訓練給付金など）の対象になる場合があり、条件を満たせば実質的に費用を大きく抑えられる可能性あり。

📚 受講の流れ・コース構成の例

データラーニングスクールの会社には、受講者の状況や目的に応じて複数のプランがあります。代表的なプランは以下の一覧の通りです。個人向けの講座がありeラーニングで素養を身につけられます。

プラン名	内容
コーチングプラン	動画／テキストによるデータ分析講座、スクール用チャット、コミュニティ（データラーニングギルド）参加権、キャリアコーチング（45分 × 24回）、ポートフォリオ作成相談など。
コーチング + グループメンタリングプラン	コーチングプランの内容＋グループメンタリング（1時間 × 12回）で、仲間と一緒に学びながら進められる形式。
コーチング + 個別メンタリングプラン	コーチング + グループメンタリングに加えて、個別メンタリング（45分 × 18回）が付く最も手厚いプラン。講師と1対1で理解を深めつつ進められる。

受講期間の目安は 10〜12か月。比較的長期にわたってしっかり学べる構成です。
メンタリングやコーチングは夜間や週末にも対応可能、e-ラーニング形式なので、働きながら受講する人にも配慮されているようです。

🎯 どんな人に向いているか／注意点

✅ 向いている人

データ分析・データサイエンスに興味があり、未経験からでも「手に職をつけたい」「キャリアチェンジしたい」と考えている人。
仕事や住まいなどで通学が難しい人 — オンラインで学べるので、柔軟なライフスタイル。
自分一人で勉強するよりも、コーチや仲間と一緒に学びたい／活発なコミュニティで情報交換したい人。
学んだだけでなく、転職やキャリア変更も視野に入れている人 — 学習だけで終わらず“結果”を求めたい人。

⚠️ 注意すべき／合わない可能性のある人

長期間（10〜12か月）の学習に時間を割く余裕がない／継続が難しい人。
自主性が低く、「受け身」で結果を期待する人。メンタリングやサポートはあるが、主体的な学びが求められる。
転職希望だが、居住地の地域や求人状況が“データ人材を必要とする地域”でない場合、就職の難易度が上がる可能性。スクール側もこの点を説明の際に案内しているようです。

💡 こんな人が「データラーニングスクール」を検討する価値あり

もしあなたが…

現職からキャリアチェンジを考えていて、「将来性のあるスキル」を身につけたい
IT・データの分野に関心があるが、何から始めていいか分からない／独学に不安がある
通学が難しく、オンラインで学びたい／地方在住または働きながら学びたい
学習だけでなく、「転職／就職」「キャリア設計」まで見据えたい

…こうした条件に当てはまるなら、データラーニングスクールは有力な選択肢になり得ます。

✅ ポジティブな評判・口コミ ― 強みと好評ポイント

・「実践的」「転職に直結するスキル」が身につくという評価が多い

多くの受講生が「未経験からでも、実務に近いレベルでデータ分析／データサイエンスを学べた」「転職や職種変更に成功できた」と評価している。
とくに「講師が現役のデータサイエンティスト」「実データ・実務課題を用いた演習」「ポートフォリオ作成支援」が好評で、「“ただの座学”ではない」「即戦力を目指せる内容」だ、という声が多い。
オンラインで学べ、場所や時間を柔軟にできるので「働きながら」「他の用事と両立しながら」データサイエンスを学びやすい、という受講者の声。

・サポート・支援体制の充実感 ― メンタリングやキャリア支援が手厚い

コーチング＋メンタリング制度に対する支持が強く、「わからないことを質問できる」「講師のサポートが手厚く、継続しやすい」「ひとりで挫折しづらい環境」が整っていると評価されている。
学習だけでなくキャリア設計や転職支援まで含めた「ワンストップサポート」が受けられる点を、特に「未経験からキャリアチェンジしたい人」にとって大きなメリットとする声。
さらに受講後もオンラインコミュニティ（講師／卒業生含む）にアクセスでき、「継続学習」「仲間との情報交換」「案件紹介／支援の可能性」がある、という意見も。

・コストパフォーマンス・費用面の配慮（給付金制度など）

一般的なスクールとしては受講料が高めだが、給付金制度（専門実践教育訓練給付金）の対象となるプランがあり、条件を満たせば実質負担を大幅に抑えられる、という点が高く評価されている。
「オンライン／自宅で学べる」「通学不要」「時間や場所の融通が利く」ため、生活スタイルや事情を問わず利用しやすい、という声が散見される。

⚠️ 注意すべき口コミ・“人によっては難しい／合わない”可能性がある点

ただし、すべての声が良いわけではなく、ネガティブな／注意を促す口コミも見られる — スクールの性質上「合う人／合わない人」が割れやすい、という印象。

・内容が“本気向け” — 学習量と難易度が高いという声

カリキュラム内容はかなり実践的・専門的で、特に「未経験／初心者」の場合は「覚えることが多い」「難しい」「最初でつまずく」「独学よりハード」と感じた、という意見がある。
学習期間が12か月と比較的長期で、「働きながら」「他の用事と両立しながら」は思った以上に大変、という声も。
受講料が決して安くはない — 給付金で抑えられても、負担がゼロになるわけではないので、「コスト vs リターン」をよく見極める必要あり。

・「受け身」では厳しい — 自主性・継続性がかなり求められる

「講師やサポートはあっても、結局は自分で学ぶ必要がある」「与えられた課題をこなすだけではなく、自身で考え、手を動かす姿勢が必須」という指摘が多い。サポートありきではなく、自走力が鍵。
「スクールに通えば勝手に転職できる／仕事ができるようになる」という受け身の期待は危険、という意見。努力と時間の確保ができないと、成果につながりにくい、という現実もあるようだ。

・“万能”ではない — 就職や転職、キャリア形成に確実性はない

どれだけ学んでも「100%転職・高収入保証」ではない、という注意。「スキルを身につけた人が、“実力＋努力＋タイミング”で結果を出せる可能性がある」という“可能性ベース”という口コミが多い
また、「自分の時間・環境・モチベーション管理」がしっかりできない人や、忙しくて学習時間を確保できない人にとっては、継続自体が難しい、という意見も散見される。

🧾 口コミを通じて見えてくる「どんな人に向いて／向かないか」

口コミから判断すると、以下のような人がデータラーニングスクールと相性が良さそう／悪そう、という傾向がある:

向いている人

本気で「データサイエンティスト」「データ分析職」へのキャリアチェンジを考えている人。
自主的に学習時間を確保できる人（仕事や家庭との両立を考えられる人）。
未経験でも「実務に近いスキル」をしっかり身につけたい人。
サポートを受けつつ、“仲間やコミュニティ”の中で学びたい人。
給付金など制度を活用してコストを抑えつつ、将来的なリターンを見込める人。

注意したほうがいい／不向きかもな人

学ぶ時間が取りにくかったり、モチベーションを維持するのが難しい人。
プログラミングやデータ分析が苦手／抵抗がある人。
即座に楽な職を得たい、または「軽めの仕事」に就きたい人 — 本格的なデータ職とは相性が薄い可能性あり。
「スクールに入れば何とかなる」と受け身でいる人。自走力と努力が重要。

🔎 全体の印象 — メリットと注意点のバランス

データラーニングスクールの口コミを総合すると、「“本気”でデータの道を目指すなら、かなり優秀なスクール。ただし“本気で取り組む覚悟”が前提」という評価が多い印象。特に：

実務に近いレベルで学べること
サポート・コミュニティによる継続しやすさ
未経験 → データ職へのキャリアチェンジを現実にできる可能性

―― こうした “ポテンシャル” は高く、多くの受講者が満足感をあげているよう。

ただ、その一方で「難易度の高さ」「受講料・学習時間の確保」「自走力の必要性」といった“ハードル”も明確。スクールを選ぶなら、「目的・覚悟・生活状況」をよく見定める必要がある。

🎯 基本情報 — データラーニングスクールのスタンス

データラーニングスクールは「未経験からデータ分析／データサイエンス分野の実務レベルスキルを身につけ、転職やキャリアチェンジを実現する」ことを目的としたオンラインスクール。
完全オンラインで、自宅から・働きながら学べるスタイル。地方在住者や別の仕事を持つ人でも無理なく受講できるよう設計されている。
また、ただ単に「技術を学ぶ」だけでなく、「キャリア支援」「転職サポート」「ポートフォリオ制作支援」「コミュニティ参加」なども含めた“転職まで見据えた”サポートがあるのが特徴。

🧰 プランの種類とサポート内容

データラーニングスクールでは、受講者の目的や希望に応じて複数の「プラン」が用意されており、それぞれで受けられるサポート内容が異なる。

プラン名	主な内容・特徴
コーチングプラン	動画／テキストによるデータ分析講座 + オンラインコミュニティ参加 + キャリアコーチング（45分 × 24回） + ポートフォリオ制作相談、キャリア相談など。
コーチング + グループメンタリングプラン	上記に加えて、グループメンタリング（1時間 × 12回）で仲間と学べる環境。
コーチング + 個別メンタリングプラン	コーチング + グループメンタリング + 個別メンタリング（45分 × 18回） — もっとも手厚く、講師と1対1で学べる。

受講期間の目安としては、おおむね「9〜12か月程度」を視野に入れてカリキュラム・転職サポートが組まれている
また、講座料やサポート内容によって月払い・分割・ローン（「クラウドローン」）の選択肢もある、との説明がある。

📚 カリキュラム内容と学習ロードマップ — どんなことを、どの順で学ぶか

データラーニングスクールのカリキュラムは、実践的で「座学だけ」で終わらず、「分析／実装 → ポートフォリオ制作 → 転職準備」という流れに近い構造になっている。

以下は、公式に紹介されている「週次単位のカリキュラム構成例」からの概要。

週／段階	内容
第1週	導入 — データ分析職／データサイエンスとは何か、学習の全体像などのオリエンテーション。
第2週	データ分析を支える思考プロセス — 分析のための考え方、データサイエンスにおける論理・仮説思考、問題定義など。
第3週	データ分析の基礎 — データの扱い方、統計・基本的なデータ処理、分析の土台となる知識
第4週	ドキュメンテーション・レポーティング — 分析結果の整理、グラフ／レポートの作成方法、説明力。プレスリリース・ニュースリリース配信シェアNo.1｜PR TIMES
第5週	データベース・集合・BigQueryを用いた SQL 入門 — データを扱う基盤、データ抽出の基礎。
第6週	SQL を用いたアクセス解析実践演習 — 実データを使った分析演習。
第7週	Python で学ぶ統計学 — プログラミング（Python）を使いながら統計の知識を実装で学ぶ。
第8週	機械学習 — 前編（教師あり学習など基礎機械学習）
第9週	機械学習 — 中編（教師なし学習、ディープラーニング、または応用的手法）
第10週	機械学習 — 後編（特徴量エンジニアリング、モデル評価、実務への適用）
第11週	データ分析で“価値を出す”ための方法論 — 分析結果をビジネスや実務にどう応用するか、実践を意識した内容。
第12週	総括 — 学んだ内容の振り返り、ポートフォリオ制作、次のステップ設計など。

ただ、この週ごとのカリキュラムはあくまで「導入から基礎〜機械学習／データ分析実践」までの“短期サイクル”の例。実際は受講者の状況や目的に応じて、もっと時間をかけたり、復習・応用演習を繰り返したりする。
加えて、技術スキルだけでなく、ロジカルシンキング、マーケティング、ビジネス思考など、「データ×ビジネスの目線」でプロジェクト／分析を行うための知識も含まれている、という特徴がある。

🔄 学習の流れのイメージ — 入門から転職までの道のり

自己分析・目標設定 — 受講開始前または最初の段階で、自分のバックグラウンドやキャリア希望を整理。どのようなデータ人材になりたいかを言語化。
基礎知識の習得（統計、SQL、データ処理、Pythonなど） — データサイエンスの“土台部分”を学ぶ。
応用スキルの習得（機械学習、データ可視化、ビジネス分析） — 単なる理論ではなく、実践ベースでスキルを磨く。
ポートフォリオ制作・演習 — 実データを使った分析、レポーティング、課題解決などを通じて、スキルを“実績”として形に。
キャリア設計・転職サポート — 履歴書／職務経歴書の作成支援、求人紹介、転職活動サポートなど。スクールのコーチ／キャリアアドバイザーと一緒に進められる。
転職後・受講後のフォロー — 卒業して終わりではなく、コミュニティへの参加や継続学習、実務的な相談なども可能。

💴 データラーニングスクールの料金プラン

データラーニングスクールには、主に以下の3つのプランがある。

プラン名	入会金	受講料 (税込)	合計 (入会金＋受講料)
コーチングプラン	¥110,000	¥448,000	¥558,000
コーチング + グループメンタリングプラン	¥110,000	¥648,000	¥758,000
コーチング + 個別メンタリングプラン	¥110,000	¥798,000	¥908,000

各プランとも、基本は完全オンライン／動画＋テキスト教材中心の講座で、スクールのオンラインコミュニティ／講座チャットアクセス、キャリアコーチング、転職サポートなどが含まれる。
ローン（分割払い）の利用も可能 — 提携ローン（クラウドローン）を使えば、月額約 ¥5,077〜¥8,251 程度から支払いを始められることが公式に案内されている。
また、スクールは “受講期間の目安” を 約 10〜12ヶ月 としていて、転職サポートも含めた一貫した支援を前提としている。

🎯 キャンペーンと「割引制度」 — 給付金、ローン、支払い方法

このスクールには「受講料を抑える／支払いを軽くする」ための仕組みや制度が用意されており、うまく活用することで負担を大きく減らせる可能性がある。

✅ 主な“割引／補助制度”

専門実践教育訓練給付金 の対象講座
- データラーニングスクールの「コーチング + グループメンタリングプラン」「コーチング + 個別メンタリングプラン」は、この給付金制度の対象。
- 給付金が認められれば、受講料の 50〜70%（上限56万円）が支給される。スクールの案内では「最大給付」前提で、給付後の実質負担額の目安も示されている。
- たとえば、グループメンタリングプランでは給付金適用後の実質負担額が 約 ¥227,400、個別メンタリングプランでは 約 ¥348,000 という見込み。
分割払い（ローン利用）
- 一括で払うのが難しい場合、「クラウドローン」を使ったローンによる分割払いが可能。比較的低金利（公式ではシミュレーションで金利1.7%）とされており、月々5,000〜8,000円台から始められるプランも。
- これにより、仕事を続けながら支払い負担を分散させたり、家計との兼ね合いで学習を始めやすくなる。

💡 留意すべきポイント・条件

給付金を受けるには、受講前に最寄りのハローワークで「受講前申請」が必要。開始直前では間に合わないので、スクール申し込みより前に申請準備をすること。
給付金対象になるプランは「グループメンタリング／個別メンタリング」の付いたもの。最安のコーチングプラン（受講料 448,000円）は給付金対象外、との記載がある。
スクール側で案内されている給付金額・実質負担額は「給付金が認められた場合」を前提としており、申請条件（雇用保険の加入期間など）を満たさなければ給付は受けられないので注意。

✅ どう「どんな人」がこれらの料金・制度を活かしやすいか

この料金体系と給付金・ローン制度を踏まえると、以下のような人にとくに向いている：

転職やキャリアチェンジを本気で考えていて、手に職として「データ系スキル」を身につけたい人。給付金を活用すればかなりコストを抑えられる。
一括で高額を払うのが難しいが、月々の支払いを抑えてゆっくり学びたい人（ローン利用で月 5,000〜8,000円台から可能）。
未経験からでもデータサイエンスを学びたい人。ただし、給付金適用条件や申請手続きを自分でクリアできる人。

⚠️ 注意すべきこと／確認すべき条件

給付金を受けるには、申請手続きや条件（雇用保険加入期間など）を満たす必要がある — すべての人が必ず給付対象になるわけではない。
最安のプラン（コーチングプラン）は給付金対象外なので、割引を前提にしないなら「約55万円〜」の自己負担が必要。
「安さ・割引」に気を取られすぎず、学習期間・内容・自分の継続力を考慮 — 学び切る覚悟と自走力が前提。

✅ DLS受講後にありうるキャリアパスのパターン

DLS では、ただ「データ分析の知識を学ぶ」だけでなく、「転職／就職支援」「キャリア設計サポート」「ポートフォリオ制作支援」「コミュニティ参加」まで含めた包括的支援がウリ。これにより、以下のようなキャリアパスを歩んでいる受講生が公式サイトやインタビューで紹介されています。

データアナリスト → データサイエンティスト
たとえば、ある受講生は「データ分析の知識ゼロ」の状態で入学し、講座とDLSでの学びを経て「データアナリスト」の仕事に就き、そこからさらに「将来的にデータサイエンティストを目指す」というキャリア設計を描いています。
異業種からの転職でデータ人材にキャリアチェンジ
DLS が紹介する卒業生の中には、もともと介護職、小売、商社営業、SIer など異なる業種／職種から「データ分析／データエンジニア／データサイエンティスト」への転職に成功した人たちがいる、との例が公開されています。
“データ分析 + 元の職歴 or スキル”の掛け合わせでキャリア形成
元々何らかの業界知識・業務経験がある人 — 例えば営業、企画、製造、医療、サービス業など — が「データスキル」を加えることで、社内でのポジションアップ、職種変更、またはデータ活用を軸とした新しい職務への道を拓く例も。スクールの案内には「幅広い業界での転職実績」があると明記されています。
“転職だけでなく、キャリア設計／自己の市場価値の向上”
卒業後すぐに転職せずとも、現在の仕事にデータ分析スキルを取り入れてパフォーマンスアップ — たとえば「職務内容の改善」「業務効率化」「社内での評価向上」「待遇改善」に繋げた、という回答が、修了後のアンケートで一定の割合あるようです。

また、DLS 受講生全体の傾向として：

修了後 3〜6か月以内に就職（転職）する人が最も多い、というデータあり。
「転職成功」「収入アップ」「キャリアの選択肢拡大」が、受講後の効果として報告されている。

🔧 なぜこのようなキャリアパスが可能か — DLSの仕組み・支援内容

DLS が単なるオンライン講座ではなく、キャリア転換を支えるスクールとして機能する理由は、以下のような制度・設計にあります：

「技術スキル × キャリアコーチング × 転職サポート」 の三本柱 — 単にPython／統計／機械学習を学ぶだけでなく、自己分析／キャリア設計、履歴書添削、求人紹介など「転職まで」を見据えた支援。
ポートフォリオ制作支援と実践経験の場 — 講座で学んだ内容をもとに、実データを用いた分析演習やレポート作成、実務に近い課題への挑戦ができ、それが“実績”として転職活動で使える。
コミュニティ（データラーニングギルド）への参加 — 受講後も継続的にスキルアップ、情報交換、案件紹介やフリーランスの可能性など、ネットワークを活かしたキャリア展開が可能。
フルオンラインかつ柔軟な受講形式 — 地理・職業・ライフスタイルに関係なく、比較的自由に学習・転職準備できるため、異業種や別職種からのキャリアチェンジがしやすい。

⚠️ ただし“誰でもこうなる”わけではない — 向き／限界の認識

DLSの実績・支援内容は魅力的ですが、成功例ばかりではなく、次のような「留意点」も公式情報でも示されています。

スキル習得だけでなく 自主的な努力・継続学習 が必要。とくに異業種からの転職では、講座だけでなく自分でポートフォリオを充実させたり、実践経験を積んだりする必要がある。
地域によっては求人が少ない — 特に地方では「データ職の求人自体が少ない」「首都圏に比べて選択肢が限られる」ケースもあり、転職成功には「勤務地」「希望職種」の柔軟性が求められる、という注意。
全員が同じような成功をするわけではなく、「スキル + タイミング + 自己分析 + 忍耐」がそろった人が比較的有利 — つまり、受講だけで“確実に”成功できる保証はない。

✅ DLSがうたう“転職サポート実績と仕組み”

DLS は、単なる講座提供ではなく、「スキル習得＋キャリアコーチング＋転職支援＋卒業後フォロー」をワンストップで提供する体制を明示。講座の中で「転職成功までを徹底サポート」と記載。
キャリアコーチングでは、自己分析、目標設計、求人情報リサーチ、履歴書／職務経歴書の添削、面接対策、転職プラン作成など、転職活動に必要な支援が受けられる。
卒業後も、一定期間（卒業直後の3ヶ月間は毎週、以後は隔週ペースという継続フォロー）があるとの情報もあり、単発のスクール受講で終わらず「転職活動完了 or 就業定着まで」の支援がある点が特徴。
コミュニティ（データラーニングギルド）への参加権が受講生に付与され、卒業後もネットワークを通じた情報交換、案件紹介、チーム参画やポートフォリオ強化、職探しなどの機会が得やすい。これが、就職・転職先の確保や実務経験の“足がかり”になる、という説明。

→ つまり、DLSの転職サポート体制は「教えるだけ」ではなく、「就職結果まで見据えた包括的支援」を標榜している。

📊 アンケート結果など “成功傾向” のデータ

スクール公式が示すアンケートによれば、「受講修了後 3〜6か月以内に就職した」という受講生が最も多い、という報告がある。つまり、短期間で成果につながるケースが多いよう。
また、修了生に対するアンケートでは、「転職活動の円滑化」「社内外での評価向上」「待遇改善」など、具体的に“キャリア面での利益”があったという回答が報告されている。
スクール自体の満足度も比較的高く、口コミサイトでのレビュー平均が★4.67／5（※全6件の口コミサンプル）とされており、サポート内容や教材、サポートの手厚さは評価されている。

→ これらのデータは「一定数の受講生が、未経験からでもデータ関連職への転職またはキャリアアップに成功している」ことを示す“傾向の証拠”だと読み取れる。

⚠️ ただし「数値としての成功率」「保証」という意味では注意が必要

公開アンケートやウェブページでは「就職した／転職できた人が多数」「3〜6か月以内に就職が多い」という報告が見られる一方で、「受講生全体のうち何割か」「どのくらいの割合で成功／定着しているか」といった“分母”の情報は確認できない。つまり、「成功している人がいる」という実績は確認できるが、「成功率○%」のような“約束のある保証”ではない。
また、スクール側も「受講後に転職活動をする人」「スキルを活かせる求人・地域に住んでいる人」が対象と前提を説明していて、「受講すれば必ず転職できる」という保証はしていない。
地域や求人状況、個人のバックグラウンド、学習時間の確保、自主性などによって、転職成功の可能性は大きく変わる — つまり“スクール + 自分の努力・タイミング”という構造である。

🔎 “どんな人が比較的うまくいっているか” という傾向

公開情報や口コミなどから、「成功しやすい／サポートを活かせている」と見られる人の特徴は、おおむね以下のよう：

未経験でも「本気でスキルを習得 → ポートフォリオ制作 → 転職活動」を1年ほどかけて取り組めた人。
自己分析・キャリア設計ができていて、希望職種や働き方（勤務地、雇用形態、業種など）に柔軟性がある人 — スクールのキャリアコーチングを活かせる人。
ポートフォリオや実践的な成果物をきちんと作り、それを転職活動で活かした人。特に、同スクールのコミュニティでの活動、課題への参加、メンタリングを通じて実績を積んだ人。

🧑‍💻 私の見立て — “転職サポート実績”として見極める際の判断ポイント

DLS の公開実績・サポート体制を見ると、「未経験 → データ系職へのキャリアチェンジ」が十分可能なスクールである、というのが印象。ただし、それが“誰にでも”当てはまるわけではなく、スクールの支援を“使いこなす姿勢”と 「スキル習得 + ポートフォリオ + 転職活動能力」 の三つがそろう人にとっては、かなり現実的な選択肢。

逆に、「受講だけで何とかなる」「最低限の努力で転職できる」ような“魔法”は期待せず、自分自身の努力と行動が不可欠 — という“現実的な見立て”を持つことが重要だと思う。

入会方法はどのようにやるのか？

入会方法はどのようにやるのか？以下のリンクから公式サイトにアクセスをしてフォームから申し込みをしましょう。活用した感じで企業に就職するとかなり仕事で貢献や希望のキャリアが実現できます。他よりも高いスキルと多くの経験がつめるのでおすすめ。データラーニングギルドがあり技術や教育にも役立ち、評価も高いです。目標の詳細まで詰められるので独学よりも教育におすすめのコンテンツです。今、職業に興味があれば、それぞれ質問や相談からしましょう。

ゼロから学べるデータサイエンス

✅ DLSへの入会手順

DLSへの入会は、だいたい以下の流れで行うのが基本。

ステップ	内容
① 無料個別カウンセリング or オンライン説明会に申し込む	まず「自分にデータ分析学習・転職が向いているか」「スクール内容が自分にマッチするか」を確認するため、無料カウンセリングまたは説明会に参加。公式サイトから申し込み可能。
② 希望のプランを決める	DLSには複数プランがあり、自分の目的・予算・学習スタイルに応じて選ぶ。たとえば「コーチングのみ」「コーチング + メンタリング」「コーチング + 個別メンタリング」など。
③ 申し込み手続き & 契約	プランを決めたら、申し込みフォームから申請 → 契約書を取り交わす。必要に応じて支払い方法（一括 or 分割）や給付金の申請準備も行う。
④ 受講料支払い or 給付金申請	支払いまたは、条件を満たす場合は制度を使った給付金申請。給付金を使うなら、事前手続き（たとえば開始前に所定の手続きが必要）があるので注意。
⑤ 受講スタート	講座コンテンツ（動画／テキスト）アクセス、メンタリング・コーチングの開始。オンラインで完結するので、通学不要。