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スクール

データサイエンティスト育成コース本講座~2020年2月卒業発表会~

9月13日(日)
2020年2月期「データサイエンティスト育成コース」卒業発表会を、今回もオンライン配信という形で実施いたしました。

2020年2月期の皆さん、7ヶ月間、お疲れ様でした。

この卒業発表会は、ご自身で決めた研究課題を講座で学んだスキルを使って研究し、その成果を発表する場であり、この卒業発表を以って「データサイエンティスト育成コース本講座修了」となります。

今回も発表者の方への質問や、既にデータサイエンティストとして活躍している方からのアドバイス、似た課題解決に取り組まれている方からの応援のコメントなどがチャット上に溢れ、活気に満ちたオンライン卒業発表会となりました。

今回、発表者は5名。テーマは以下の通りとなります。(ブログ公開許可済みのみ)

自然言語処理による製品分類
~クチコミデータでコンビニスイーツをクラスタリング~

コンビニスイーツが自分の好みに合うか判断するレコメンドシステムを作成。
皆さんは、一見すると好みに合いそうなコンビニスイーツが、食べてみると好みの味ではなかった、またその逆のような体験をされたことはないでしょうか?データの収集方法、スイーツをどのようにグルーピングしたのか、その結果は必見です。

Issue対応期間の予測による業務効率化

機械学習アルゴリズムを用い、新しく発生した業務の工数を予測するモデルを作成。
特に技術系の企業で多く行われている業務の工数見積もりを、どのようなデータから、どのような工夫の元に業務に落とし込んでいったのかは、多くの方の参考になる内容でした。

病院経営(病床稼働率に影響を及ぼす要因の分析)

病院の経営改善のため、病床稼働率に影響を及ぼす要因の分析。
クラスター分析・決定木を利用して特徴把握を行い、重回帰分析を利用して経営改善の施策の提案を行っています。分析結果からアクションへのイメージができる、丁寧でわかりやすい分析アウトプットでした。

自然言語処理を用いた銘柄選択~テキスト情報から取材対象企業を絞り込む~

機械学習アルゴリズムを用い、日本株の銘柄選定を自動で行う予測モデルを作成。
どのようなデータを用い、どのような形で機械学習を用いることで銘柄選定を実現したのかが分かりやすく資料にまとめられています。モデルを通して最終的に選定された銘柄の発表もあるので必見でした。

おわりに

5名とも7ヶ月間の学びの成果を存分に発揮いただいた発表でした。発表者の方に7ヶ月の感想などをお聞きすると、講師陣としっかり相談ができる環境が本当に良かった、コロナの影響でオンラインでの授業に切り替わっても、しっかり講師とコミュニケーションが取れたことなどを上げていただきました。

7ヶ月間、本当にお疲れ様でした。皆様の「データサイエンティストへの道」をデータミックス一同、引き続き応援してまいります。次回の卒業発表会は「卒業生」として是非、ご参加いただければと思います。

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