| 『Winスクール』の概要 | |
|---|---|
| 学習形式 | 教室 / オンライン |
| 学習内容 | Python / 機械学習 / ディープラーニング / 生成AI / データ分析 |
| 事前知識 | 必要なし 未経験OK |
| 料金（税込） | 単体コース 200,200円～216,700円 セットコース 368,500円～514,800円 |
| 給付金利利用 | 可能（最大70％返還） |
| 転職支援 | あり |
| 公式HP | https://www.winschool.jp |
『Winスクール』の特徴【対面とオンライン対応】
『Winスクール』の特徴は以下の4つです。
- 柔軟な学習スタイル【全国どこでも受講可能】
- ライフスタイルに合わせた予約システム【忙しい人でも安心】
- 一人ひとりに合わせた指導【初心者も安心】
- お得に学べる給付金【最大70%返ってくる】
教室とオンライン、選べる学習スタイル【全国どこでも受講可能】
『Winスクール』の特徴の一つが、対面授業とオンライン授業の両方を選べる柔軟な学習スタイルです。全国約50校の教室を展開しているため、近くの教室で対面授業を受けることができるほか、インターネット環境があれば自宅やカフェなど、どこからでもオンライン授業に参加できます。
対面授業、オンラインも授業はどちらも同じカリキュラムと指導内容で進められるため、オンラインだからといって質が落ちる心配はありません。
さらに、『Winスクール』では、これらの受講方法を自由に組み合わせることもでき、基本は教室で学びながら、空いた時間オンラインで授業を受けるといった利用も可能です。
自分のスタイルに合わせた学び方ができるのは、大きなメリットですね。
ライフスタイルに合わせた予約システム【忙しい人でも安心】
『Winスクール』の授業は予約制で、「曜日固定」「事前予約」「自由予約」の3つのスタイルが用意されています。たとえば、毎週同じ曜日と時間に受講したい方は「曜日固定」を、あらかじめ全てのスケジュールを決めて計画的に進めたい方は「事前予約」を選ぶことができます。
一方で、忙しい方や不規則なスケジュールの方には、好きなタイミングで予約を入れられる「自由予約」がおすすめです。また、「曜日固定」と「自由予約」は組み合わせることができます。
例えば休日は固定で授業を受け、平日は時間に余裕がでたとき都度授業を受ける、といったことができます。なお、予約のキャンセルは予約日前日の23:59分まで可能です。
この予約システムのおかげで、忙しい社会人でも無理なく学び続けることができます。
一人ひとりに合わせた指導【初心者も安心】
『Winスクール』では、講師一人が平均3名、最大で5名までの生徒しか受け持たないため、一人ひとりの理解度や進捗にしっかりと目を配ることができます。これは、特に未経験者や初心者にとって安心して学べる仕組みとなっています。
授業は「個別指導」「課題実施」「理解度確認」の3つのSTEPを繰り返して進行します。このプロセスを通じて、受講生はスキルを着実に身につけながら、理解度を深めることができます。
プログラミングやAIなどの専門性が高い分野では、基礎をしっかり理解していることが重要です。分からない部分をそのままにせず、しっかりと理解して進めるこのような指導体制は非常に効果的です。これは少人数制だからこそ可能な指導スタイルといえます。
少人数制ならではのきめ細やかな指導により、初心者でも安心して学習できる環境ですね。
お得に学べる給付金【最大70%返ってくる】
『Winスクール』では、「教育訓練給付制度」や「リスキリング支援事業認定制度」が利用でき、最大で受講料の70%が返ってきます。
この制度を活用することで、経済的な負担を大幅に軽減しながらスキルアップを目指すことが可能です。それぞれの制度について解説しますが、詳細な条件や手続きについては、申し込みや無料カウンセリングの際に聞かれてください。
教育訓練給付制度
「教育訓練給付制度」は、一定の条件を満たした対象者が『Winスクール』の対象講座を受講・修了すると、受講料の最大20%（上限10万円）が支給される制度です。
・初めて制度を利用する場合
雇用保険に1年以上加入していることが条件となります。現在就業中の方だけでなく、離職後1年以内であれば利用可能です。たとえば、派遣社員や契約社員、アルバイトの方でも、雇用保険に加入していれば対象となります。
・過去に制度を利用したことがある場合
前回制度を利用した際の受講開始日から3年以上経過していることが必要です。つまり、再利用するには一定の期間を空ける必要があります。
・雇用保険未加入の場合
本制度は雇用保険に基づく支援制度のため、雇用保険未加入の方や、加入期間が1年未満の方は対象外となります。
講座修了後に受講料の20%（上限10万円）が給付。
リスキリングを通じたキャリアアップ支援事業
• 講座開始前に開催されるオンライン事前説明会と個別相談会に参加していること。
• 個別相談会の時点で在職中であること（正社員、契約社員、派遣社員、パートやアルバイトを含む）。
• 雇用主の変更を伴う転職を目指していること。
• 公務員または自営業の方はこの制度の対象外。
• 対象講座で修了判定を得る。
• カリキュラム修了後に、受講料の50%（上限40万円）が給付。
• 『Python Winner』を通じて転職し、1年間継続して就業した場合には、追加で受講料の20%（上限16万円）が給付。
• 合計で最大70％が給付。
『Winスクール』のAI講座一覧【セットでお得】
『Winスクール』には、Pythonを活用したAIプログラミングやAIエンジニア養成講座など、AIスキルを学べる講座があります。これらの講座では、Pythonを使ってAIシステムの開発やデータ分析の実践的なスキルを身につけることができます。
『Winスクール』にあるAI関連の講座は、以下の6つです。
- AIプログラミング実習（機械学習＆Deep Learning）講座
- AIプログラマ講座
- Python＆AIデータアナリスト
AIプログラミング実習（機械学習＆Deep Learning）講座
| AIプログラミング実習（機械学習＆Deep Learning）講座の概要 | |
|---|---|
| 受講時間 | 30時間 |
| 受講期限 | 3か月 |
| 学習内容 | 人工知能を体験する / 人工知能（AI）概論 / 人工知能とPython / 機械学習の種類とデータの重要性 / AIの制作手法 / 機械学習で利用するPythonライブラリ / データ分析手法 / scikit-learnを用いた機械学習の実装 / PyTorchの基礎 / 機械学習とディープラーニング / PyTorchを用いたニューラルネットワークの実装 / PyTorchを用いた畳み込みニューラルネットワークの実装 / 画像認識 / AIの利活用 / AIの未来と課題 |
| 受講費用 （税込み） | ・受講料：196,900円 ・入学金：19,800円 ・教材費：4,400円 合計：221,100円 |
| 対象者 | Pythonの利用経験がある方 |
Pythonが使える方なら、機械学習やディープラーニング、画像認識のシステム構築まで、AI技術をしっかり学べる講座です。
AIプログラマ講座
| AIプログラマ講座の概要 | |
|---|---|
| 受講時間 | 66時間 |
| 受講期限 | 6か月 |
| 学習内容 | Pythonプログラミング講座 Python入門 / 数値と文字列、変数 / データ構造 / 制御構造 / 関数 / モジュール / クラス / プログラムのデバッグ / ライブラリの利用 / 文字列処理 / ファイル入出力 / その他のよく利用するライブラリ / Webからの情報取得 AIプログラミング実習（機械学習＆Deep Learning）講座 人工知能を体験する / 人工知能（AI）概論 / 人工知能とPython / 機械学習の種類とデータの重要性 / AIの制作手法 / 機械学習で利用するPythonライブラリ / データ分析手法 / scikit-learnを用いた機械学習の実装 / PyTorchの基礎 / 機械学習とディープラーニング / PyTorchを用いたニューラルネットワークの実装 / PyTorchを用いた畳み込みニューラルネットワークの実装 / 画像認識 / AIの利活用 / AIの未来と課題 |
| 受講費用 （税込み） | ・受講料：372,900円 ・入学金：19,800円 ・教材費：7,700円 合計：400,400円 |
| 対象者 | 初心者からOK |
この講座はPythonを基礎から学べる「Pythonプログラミング講座」とAIプログラミング実習（機械学習＆Deep Learning）講座がセットになったものです。
AIスキルをPythonの基礎から学びたい人におすすめです。
Python＆AIデータアナリスト
| Python＆AIデータアナリストの概要 | |
|---|---|
| 受講時間 | 90時間 |
| 受講期限 | 8か月 |
| 学習内容 | Pythonプログラミング講座 Python入門 / 数値と文字列、変数 / データ構造 / 制御構造 / 関数 / モジュール / クラス / プログラムのデバッグ / ライブラリの利用 / 文字列処理 / ファイル入出力 / その他のよく利用するライブラリ / Webからの情報取得 AIプログラミング実習（機械学習＆Deep Learning）講座 人工知能を体験する / 人工知能（AI）概論 / 人工知能とPython / 機械学習の種類とデータの重要性 / AIの制作手法 / 機械学習で利用するPythonライブラリ / データ分析手法 / scikit-learnを用いた機械学習の実装 / PyTorchの基礎 / 機械学習とディープラーニング / PyTorchを用いたニューラルネットワークの実装 / PyTorchを用いた畳み込みニューラルネットワークの実装 / 画像認識 / AIの利活用 / AIの未来と課題 Pythonデータ分析（統計検定2級対応）講座 Pythonを用いたデータ分析 / 統計に必要な知識 / データの取得方法 / 統計分析の流れ / NumPyを用いたデータ操作 / データの種類 / 尺度の違い / pandasを用いたデータの読み込みと操作 / 1変数の基本的なグラフ / 2変数の基本的なグラフ / 質的データの分析 / matplotlibを用いた可視化 / 分布の特徴 – 3つの代表値 / 分布の特徴 – 5数要約 / 分布の特徴 – 散らばりの程度 / 一変数の記述統計 / 分布の特徴 – 2つの変数の関係 / 二変数の記述統計 / 標本分布の考え方 / 仮説検定の基本 / 標本問題 / 適合度検定と独立性の検定 / 一元配置分散分析 / 仮説検定 / 線形回帰モデル / 回帰分析 / ベイズ理論 / ベイズの定理の利用 / ベイズ理論の応用 / ベイズ統計の利用 |
| 受講費用 （税込み） | ・受講料：484,000円 ・入学金：19,800円 ・教材費：11,000円 合計：524,800円 |
| 対象者 | 初心者からOK |
この講座は以下の3つの講座がセットになったものです。
・Pythonプログラミング講座
・AIプログラミング実習（機械学習＆Deep Learning）講座
・Pythonデータ分析（統計検定2級対応）講座
Pythonの基礎をはじめ、データ分析、AIスキルを身につけられる講座です。
Python＆AIデータサイエンティスト講座
| Python＆AIデータサイエンティスト講座の概要 | |
|---|---|
| 受講時間 | 102時間 |
| 受講期限 | 9か月 |
| 学習内容 | Pythonプログラミング講座 Python入門 / 数値と文字列、変数 / データ構造 / 制御構造 / 関数 / モジュール / クラス / プログラムのデバッグ / ライブラリの利用 / 文字列処理 / ファイル入出力 / その他のよく利用するライブラリ / Webからの情報取得 AIプログラミング実習（機械学習＆Deep Learning）講座 人工知能を体験する / 人工知能（AI）概論 / 人工知能とPython / 機械学習の種類とデータの重要性 / AIの制作手法 / 機械学習で利用するPythonライブラリ / データ分析手法 / scikit-learnを用いた機械学習の実装 / PyTorchの基礎 / 機械学習とディープラーニング / PyTorchを用いたニューラルネットワークの実装 / PyTorchを用いた畳み込みニューラルネットワークの実装 / 画像認識 / AIの利活用 / AIの未来と課題 Pythonデータ分析（統計検定2級対応）講座 Pythonを用いたデータ分析 / 統計に必要な知識 / データの取得方法 / 統計分析の流れ / NumPyを用いたデータ操作 / データの種類 / 尺度の違い / pandasを用いたデータの読み込みと操作 / 1変数の基本的なグラフ / 2変数の基本的なグラフ / 質的データの分析 / matplotlibを用いた可視化 / 分布の特徴 – 3つの代表値 / 分布の特徴 – 5数要約 / 分布の特徴 – 散らばりの程度 / 一変数の記述統計 / 分布の特徴 – 2つの変数の関係 / 二変数の記述統計 / 標本分布の考え方 / 仮説検定の基本 / 標本問題 / 適合度検定と独立性の検定 / 一元配置分散分析 / 仮説検定 / 線形回帰モデル / 回帰分析 / ベイズ理論 / ベイズの定理の利用 / ベイズ理論の応用 / ベイズ統計の利用 Python3エンジニア認定データ分析試験対策 機械学習の位置づけと流れ / データ分析に使う主なパッケージ / 実行環境構築 / Pythonの基礎 / JupyterLab / 数式を読むための基礎知識 / 線形代数 / 基礎解析 / 確率と統計 / NumPy / pandas / Matplotlib / scikit-learn / 模擬試験 |
| 受講費用 （税込み） | ・受講料：550,000円 ・入学金：19,800円 ・教材費：14,300円 合計：584,100円 |
| 対象者 | 初心者からOK |
この講座は以下の4つの講座がセットになったものです。
・Pythonプログラミング講座
・AIプログラミング実習（機械学習＆Deep Learning）講座
・Pythonデータ分析（統計検定2級対応）講座
・Python3エンジニア認定データ分析試験対策講座
Pythonの基礎をはじめ、データ分析、AIスキルを身につけられます。
AIエンジニア・データサイエンティスト養成講座
| AIエンジニア・データサイエンティスト養成講座の概要 | |
|---|---|
| 受講時間 | 96時間 |
| 受講期限 | 3か月 |
| 学習内容 | Pythonプログラミング講座 Python入門 / 数値と文字列、変数 / データ構造 / 制御構造 / 関数 / モジュール / クラス / プログラムのデバッグ / ライブラリの利用 / 文字列処理 / ファイル入出力 / その他のよく利用するライブラリ / Webからの情報取得 AIプログラミング実習（機械学習＆Deep Learning）講座 人工知能を体験する / 人工知能（AI）概論 / 人工知能とPython / 機械学習の種類とデータの重要性 / AIの制作手法 / 機械学習で利用するPythonライブラリ / データ分析手法 / scikit-learnを用いた機械学習の実装 / PyTorchの基礎 / 機械学習とディープラーニング / PyTorchを用いたニューラルネットワークの実装 / PyTorchを用いた畳み込みニューラルネットワークの実装 / 画像認識 / AIの利活用 / AIの未来と課題 Pythonデータ分析（統計検定2級対応）講座 Pythonを用いたデータ分析 / 統計に必要な知識 / データの取得方法 / 統計分析の流れ / NumPyを用いたデータ操作 / データの種類 / 尺度の違い / pandasを用いたデータの読み込みと操作 / 1変数の基本的なグラフ / 2変数の基本的なグラフ / 質的データの分析 / matplotlibを用いた可視化 / 分布の特徴 – 3つの代表値 / 分布の特徴 – 5数要約 / 分布の特徴 – 散らばりの程度 / 一変数の記述統計 / 分布の特徴 – 2つの変数の関係 / 二変数の記述統計 / 標本分布の考え方 / 仮説検定の基本 / 標本問題 / 適合度検定と独立性の検定 / 一元配置分散分析 / 仮説検定 / 線形回帰モデル / 回帰分析 / ベイズ理論 / ベイズの定理の利用 / ベイズ理論の応用 / ベイズ統計の利用 修了テスト |
| 受講費用 （税込み） | ・514,800円 ※入学金、教材費込み ・受講修了時の返金額： 234,000円 ・転職後1年経過時の返金額： 93,600円 実質負担額： 187,200円 |
| 対象者 | 初心者からOK |
この講座は以下の3つの講座がセットになったものです。
・Pythonプログラミング講座
・AIプログラミング実習（機械学習＆Deep Learning）講座
・Pythonデータ分析（統計検定2級対応）講座
そしてリスキリングを通じたキャリアアップ支援事業認定講座なため、修了テストが最後にあります。
AIシステム開発の実習に加え、統計学の基礎から応用的な知識習得とPythonを用いたデータ解析システムの構築まで行える講座です。
生成AI（ChatGPT・Copilot）講座
| 生成AI（ChatGPT・Copilot）講座の概要 | |
|---|---|
| 受講時間 | 4.5時間 |
| 受講期限 | 1か月 |
| 学習内容 | AIの進化と生成AI（AIの概要と歴史 / AIの構成要素 / 生成AIの登場）、 生成AIを活用するためのポイント（DXと生成AI / 生成AI利用の基礎：プロンプト / 生成AIとセキュリティ）、 生成AIの技術（大規模言語モデル（LLM） / 生成AIサービス / 画像・映像・音楽の生成）、 代表的な生成AIサービスの利用（ChatGPTの利用 / Copilot in Windowsの利用） |
| 受講費用 （税込み） | ・受講料：26,400円 ・入学金：9,900円 ・教材費：2,200円 合計：38,500円 |
| 対象者 | 初心者からOK |
生成AIのテキスト生成や画像生成など、具体的な活用例を学びながら、業務の効率化を目指せる講座です。
『Winスクール』の卒業後はどうなる？【就職支援】
『Winスクール』では、業界未経験の受講生が90%以上を占める中、驚異の就職率96%を誇ります。この高い実績を支えているのが、充実した卒業後のサポートです。
卒業後、受講生には専任のキャリアアドバイザーがつき、履歴書や職務経歴書の添削、模擬面接の実施、転職市場での強みを引き出すためのカウンセリングを行い、一人ひとりに合わせたアドバイスを行います。
さらに、Winスクールが提携する業界最大級の転職サービス企業と連携し、10万件以上の求人情報から、受講生のスキルや希望に最適な求人を紹介します。
特に注目すべきは、企業との間に採用プロジェクト担当者が入り、求人への応募後の調整や交渉までサポートしてくれる点です。これにより、「一人で就職・転職活動を進めるのは不安…」という方も安心して就職・転職活動を進められます。
就職率96%という高い数字は、現場で即戦力となるスキルを身につけられるカリキュラムと、手厚い就職サポートを行っている証左です。
『Winスクール』を受講する方法
『Winスクール』では、受講前に無料カウンセリングを受けられます。この無料かカウンセリングでは、専任のカウンセラーが、受講目的に合わせて最適なコース・講座を提案します。
また、無料カウンセリングは、オンラインと実際に教室に足を運ぶ2つの選択肢があります。オンラインでは、資料や実際に使用するテキストを画面共有しながら、説明が進められます。教室に行く場合は、スクール講師の案内による教室の見学が可能です。
無料カウンセリングを受けるには『公式ページ』にアクセスし、以下の画像の黒丸の部分をクリックして、必要事項を記入してください。
無料カウンセリングを受けるには『公式ページ』にアクセスし、以下の画像の黒丸の部分をタップして、必要事項を記入してください。
無料相談のときに確認しておきたいこと
無料相談では、次のようなポイントを確認しておくことをおすすめします。
- どんなカリキュラムか
ネットで調べれば出てくるような表面的な情報ばかりでは、独学と変わりません。実践的な内容や具体的なスキルが学べるカリキュラムかをしっかり確認しましょう。
- 学習の進め方
講座の進め方が自分の生活スタイルやペースに合っているかを確認するのも大切です。仕事や学業と両立する場合、無理なく続けられるかが重要です。
- 初心者でも大丈夫か
AIやプログラミングの経験が全くなくても大丈夫かどうか、未経験者へのサポート体制をしっかり確認しましょう。安心して学べる環境かがカギです。
- メンターの質はどうか
現役のエンジニアがメンターとして対応してくれるかは重要なポイントです。ただし、実務経験の浅いメンターでは質の高い学習を期待するのは難しいため、メンターの経験や実績についても質問してみましょう。
- 卒業後のサポート
卒業後のサポートが充実しているかも重要です。就職・転職支援があるか、学んだスキルをどう活かせるかなどを相談してみてください。
学習には人生の貴重な時間を使うわけですから、必要なことはしっかり確認しておきましょう。
『Winスクール』の評判・口コミ
※AI関連以外の講座の内容を含みます。
