異常検知モデルの理解と評価アプリの作成
データサイエンティスト育成コース本講座卒業（中小企業支援機関）
卒業発表は職場の課題解決をテーマに
データミックスを知ったきっかけは知人からの紹介でした。実際にオンライン説明会に参加をしてみて、その時に見た散布図行列を使ったデータ分析等を自分でもできるようになりたいと思い、データサイエンティスト育成講座の受講を決めました。
卒業発表のテーマは、職場で人手不足や生産性の観点から、検査工程を効率化かつ省力化したいという現場のニーズを聞いていたため「異常検知モデルの理解と評価アプリの作成」にしました。統計学や機械学習の基礎もしっかり身につけることができたため、卒業発表をする頃には先端アルゴリズムを扱うこともできるようになりました。
講座全体を通して、「何でやるの？（目的）」と「どうやって目的の達成を確かめるの？（定量評価）」という観点から組み立てる手段としてのデータ活用を身につけることができました。そして卒業発表ではモデルを使う形にすることに楽しさを感じ、形にしたものを人に伝えるスキルを身につけることができたと思います。
今ではデータ活用に関するコラムを書くまでに
データミックスで受講する前は「AIってどうやるの？」「データってどこがサイエンスなの？」みたいな状態でしたが、今では大阪中小企業診断士会で「データドリブンとはどういうことか」と題して一般向けコラムを書かせてもらえるほどデータサイエンスに関する理解が深まりました。
はじめはPythonもまともに使えなかったのに、今ではstreamlitを使ったアプリを制作したり、git、docker等の様々な周辺ツールも使えるようになりました。（コードは githubで公開しています）
それからTableau Public の存在を知り、これまでExcelで行っていたアンケート調査の可視化に活用したり、様々なところでスキルを活かせています。
データミックスの無料eラーニングも活用
Python入門、データサイエンス入門セットといった無料講座を活用することで、データサイエンティスト育成講座への理解も深まりました。無料講座もしっかり活用するといいと思います。講義の一コマ一コマではそこまで感じませんでしたが、終わってみるとアドバンスステップまでの要所要所で確かな基礎が身についていたのが実感できます。これからデータミックスでの受講をされる方には、その成長の実感とモデル化やモデルを使う楽しさをぜひ味わってほしいと思います。
