市販ゲーミングPCの市場調査
データサイエンティスト育成コース本講座卒業（エンジニアリング会社／プラント設計・建設の分析担当）
社内でDXの機運が高まる中、自身のスキルでは限定的な分析になってしまっていた
社内でDX (デジタル・トランスフォーメーション) の流れが活発化しており、統計分析や機械学習を取り入れて、プラントの設計、材料調達、建設などの様々な場面で起こる意思決定のプロセスを効率化するような取り組みが行われ始めています。
私も普段の業務の中で、建設プロジェクトで必要になるお金や遂行計画にかかわる情報を扱い、過去の実績と照らし合わせながらプロジェクト計画の妥当性を評価するのですが、これらを限定的な知識のもとで行っていました。
そこで、自分自身もデータサイエンスの知識をより深く理解することで、より適切かつ柔軟なアプローチで分析業務に向き合えるようになりたいと考え、データサイエンティスト育成講座を受講するに至りました。
自身の趣味を題材にしたデータサイエンスプロジェクト
卒業課題で取り組むテーマは、最初は実際に業務で抱えている課題を題材にしようと考えましたが、扱っている情報がお金やスケジュール情報といった非常に秘匿性の高いものなので外部へ公開することは控え、業務外のデータを題材にする方針にしました。
そこで、せっかくなら自分の興味のある分野で、かつ現在の業務にも転用出来得るようなデータ分析をしたいと考え、自身の趣味である”パソコン”の”お金”の情報を題材にすることに決めました。
一連の分析作業を経験し、実際のビジネスシーンでのデータ活用イメージを明確化
卒業課題の取り組みでは、収集したデータへの理解、仮説の立案、分析方針の決定、そして分析結果の評価といった一連の流れを適切に行えるよう、まず収集したデータへの理解については注意深く行いました。また、実際のビジネスシーンに役立てる際に様々なポジションの方々へ説明することを想定し、できるだけシンプルかつ理解し易いような分析手法をとることを意識しました。
結果として、難しいアルゴリズムを用いた分析は行っていないものの、データセットや分析結果を精査することで、十分有益な知見を得ることができたので、非常に楽しみながら分析を進めることができました。加えて一連の分析作業を経験できたことで、各ステップで留意すべき点がより具体的に見えてきたため、実際の業務での活用シーンもイメージできるようになりました。
データ分析プロジェクトの計画立案から実装までを行えるまでに成長
受講前はRやPythonを触ったことがなく、これらのツールに対して「機械学習などができるもの」という漠然としたイメージしか持っておらず、独学で学ぼうにもまず何から手を付ければ良いのかすら全く分からない状態から学習を始めました。
しかし、授業を通してステップ・バイ・ステップで統計や機械学習の基礎を学ぶことができ、さらには分析課題をこなすことでプログラミングの技術や分析手法に対する理解を深堀していくことができました。
また、他の受講者様の分析結果の発表を聞く中で、自分の分析で甘かった部分を反省することも出来たため、受講前より確実に統計分析や機械学習への理解が深まり、自分が持っている分析手法の引き出しが増えました。最終課題が終わる頃には分析計画の立案やアルゴリズムの実装などもある程度一人で行えるまでになり、これ以降は文献などを参照しながら独学でも理解を深めていけるレベルまで成長できたと感じています。
