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～データサイエンティスト育成コース～2019年4月入学(第9期生)卒業発表会

2019年11月10日、データサイエンティスト育成コース2019年4月入学（第9期生）の卒業発表会＆懇親会を開催しました。

今回、会場としてベルサール九段をお借りし、約100名の皆さまにお越しいただく準備を進めておりましたが、なんと申込み締め切りを待たずして満席となってしまいました。
卒業生の発表を楽しみにされている方が本当にたくさんいらっしゃることが、運営チームとしてもとても嬉しかったです。

発表形式は2種類！
一つ目は、一人で全体に向けて発表するプレゼンテーション形式。こちらは25名の卒業生の中から選ばれた5名のみが行います。
もう一つは、ポスターセッション形式です。18名の皆さんを更に4グループに分け、同時に会場内に設けたブースにて、発表を行ってもらいました。

気になる発表テーマは、レコメンデーションエンジンの開発、教育分野(EdTech)やSalesTechなど多種多様でした。
また「廃棄物焼却設備における温室効果ガスの要因特定」や「eスポーツの勝敗予測」など、それぞれのバックグラウンドを活かした分析が多く、非常に興味深い分析ばかりでした。

発表後の質疑応答の時間では、「高度な分析手法を非データサイエンティストと共に業務で活用するためには、どのような工夫が必要ですか？」という活用シーンまで言及した質疑応答が行われました。

　　

個性的なプロジェクトテーマがずらり！どれもとても興味深かったです！

この発表会は、6ヶ月のデータサイエンティスト育成コースの集大成として、受講生が最後の1ヶ月間で取り組んだプロジェクトを発表する場です。
受講生は、この1ヶ月間、仕事の合間やプライベートの時間を削りながら、技術を磨き、データと向き合い、そしてビジネス上の成果は何かという問いに向き合ってきました。

そして、その多くの苦労を乗り越え、晴れて最終発表の日を迎えました！

さあ、全体プレゼン形式に選抜されたテーマとは・・・？

数々のプロジェクトの中から、全体プレゼンに選抜されたテーマをご紹介します！

1.外構工事マッチングサービスにおける 紹介工事会社の契約確率予測

  • 外構工事マッチングサービスにおける紹介工事会社の契約確率の予測モデルを構築しました。
    ビジネス課題にあった形でのモデル選択やリアルで地道なデータ前処理は必見でした。 果たして予想されるビジネスインパクトは如何に…！！

2.認知症診断の要因分析

  • 機械学習モデルを用いて、高齢者が認知症になるか否かを予測するロジックを構築しました。
    学習時に使用している脳画像検査の結果等の各特徴量が、認知症になるかの予測結果にどの程度影響するのか、
    またそれの持つビジネス的意義についてわかりやすくまとめられた内容となっておりました。

3.月間総労働時間の予測 稼働予測

  • 自社エンジニアの稼働予測をテーマにした分析です。
    ビジネスインパクトを丁寧に設定し、分析自体はデータ収集から開始して、様々な機械学習手法にチャレンジされました。
    今後も分析を続けていくとのことで、卒業発表後も引き続き目が離せません！

4.Open Poc Project

  • 外壁塗装業者紹介サービスの成約率向上を目指した、案件の成約率予測モデル構築を行いました。
    更に構築モデルを使用し最適化のモデル構築までを行なっています！その結果、成約率はどのくらい向上したのでしょうか…！

5.自然言語処理で おいしいピッツァレラを探してみた

  • 自然言語処理手法を用いておいしいピッツァレラをレコメンデーションするロジックを構築しました。
    食べログデータのスクレイピングから始まり、データ可視化、仮説立て、そしてレコメンデーションエンジンの開発と、１ヶ月という短期間とは思えない分析内容となっておりました。

　　　

ポスターセッション形式のプレゼンも大盛況でした！

ポスターセッション形式のプレゼンは下記のテーマで行われました。みなさんいろいろな挑戦をされており、プレゼンも上手で、会場は大盛りあがりでした。

【第1部】

①小売店の売上商品数を予測するための機械学習モデルの構築

②外壁塗装業者紹介サービスの成約率向上を目指した、案件の成約率予測モデル構築とCSメンバー分析

③小売業でのマーケティング施策効果の検証 ～機械学習の活用～

④学生の興味にあった授業を推薦するレコメンデーションエンジンの開発

⑤過去の天候、感染症データを参考にしたクリニックへの来院者数の予測

 

【第2部】

⑥株式投資分析業務の効率化 〜勝ち組候補銘柄をスクリーニング〜

⑦機械学習モデルを用いた、廃棄物焼却設備における温室効果ガスの要因特定

⑧電車遅延を予測するための機械学習モデルの構築

⑨外壁塗装業者紹介サービス事業における紹介CVR向上におけるデータ分析

⑩Google Analyticsの顧客収益予測 ~G storeの顧客がいくら使うかを予測する~

 

【第3部】

⑪インバウンド誘致に向けたインフラの整備状況および観光資源の活用状況の分析

⑫日経225平均の次月の騰落を当てるための機械学習を用いた予測モデル構築

⑬LEAGUE OF LEGENDS ~ 機械学習による勝敗予測 ~

⑭Expediaの上位人気ホテルを当てるための機械学習を用いた予測モデル構築

 

【第4部】

⑮バラスト水加工処理システムにおけるフィルタ目詰まりの兆候分析

⑯うどんチェーン店の単価向上施策に関するデータ分析

⑰学生の満足度とストレスについての分析

⑱健康診断結果から三大疾病の発症リスク予測

　

発表会の後には・・・

発表会後は、場所を移動し、懇親会を行いました！

卒業生・在校生の皆さまのコミュニケーションの輪が広がり、終始笑顔が絶えませんでした。

そして、今回卒業を迎えた皆さま、7ヶ月間本当にお疲れ様でした！

これからも一緒にデータサイエンス業界を盛り上げていきましょう！！

 

 

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