中央競馬における騎手の入着率予測モデル
データサイエンティスト育成講座
どのようなお仕事をされていますか？
主に事業部のリソース配分について施策を立案し、運営する業務を担当。
データサイエンスを学ぼうと思ったきっかけは何ですか？
同じ部署内にPythonを使ったデータ分析ができるメンバーがおり、彼らのスキルを理解し部署の業務に活かせるように運営していくため。
また、自身のスキルアップのため。
数あるデータサイエンス教育サービスの中で、データミックスを選んだ理由を教えてください。
社内に受講経験者が何人かおり、好評だったため。
データミックスのスクール形式にはどのような印象を持ちましたか？
少人数クラスのため講師とのコミュニケーションがとりやすく、また緊張感も持って受講できた。
予習や復習が必要だったと思いますが、どのように時間を確保しましたか？
自分としてはデータサイエンスを学ぶことが楽しかったので、その日の会社業務が完了したご褒美として予習復習をとらえていた。
結果として会社業務への集中力や効率化にも繋がった。
卒業課題ではどのようなテーマに取り組みましたか？（そのテーマを選んだ理由や解決したい課題について教えてください）
『中央競馬における騎手の入着率予測モデル』に取り組んだ。
本来は「自社製品別の活動チャネルマネジメントによる納入実績増加予測モデル」を作成し分析したかったが、自社データの社外利用が社内規で禁止されているため、同様の流れで予測できる別のテーマで分析を進め、その手法を実務で応用しようと考えたため。
9ヶ月間の受講を終えて、どのような成果を感じていますか？（自身の成長を実感したエピソードがあれば教えてください）
プログラミングを用いた機械学習モデルでの分析について、流れの理解と結果の解釈をなんとなくの感覚で行っていたが、仕組みと実際の進め方について自ら手を動かして学ぶことができ、具体的に実務へ活かしていく分析の提案や結果説明ができるようになった。
受講後、実際に製品の納入実績推移とデジタルチャネルの活動データ等を用いた時系列分析を行い、ブランドチームへ分析結果から読み取れるデジタルチャネル活動の効果について説明できた。
スクールで学んだことは、実務でどのように活かされていますか？または今後、どのように活かしていきたいと考えていますか？
上記のように、より納得性のあるデータ分析の実施と説明を通じ、効率的かつ納得性の高い事業部運営を進めていきたい。
率直に、少なくない受講料と、多くの時間を投資して受講をする決意をされたきっかけやモチベーションは何だったのでしょうか？
自身が社内で果たしたい役割を成し遂げるために必要と感じたため、時間を割くことにはあまり迷いはなかった。
また、上記の点について社内でも私に対し同様の提案があり、費用は部内の研修費として会社から出していただいた。
これからの受講を検討している人に一言お願いします。
講師の皆さんは実際のビジネス現場でデータサイエンスを使われており、単にプログラミングを学ぶのではなく、ビジネスにおけるデータ分析の意義がまずあって、その中でどう使っていくのかという観点から教えていただけるので、私は「実務でどう活かすか」ということをイメージしながら学べました。
生成AIがコードを書いてくれる時代になっても、分析の仕組みや進め方を知っているうえで行うのとそうでないのとではデータ準備の仕方や結果の理解などで大きな差があることを実感しています。
実務上スキル習得が必要な方、興味を持たれている方は積極的に受講されることをお勧めします。
