ファッショントレンドの分析モデルとトレンドをおさえたコーディネートのレコメンド
データサイエンティスト育成講座卒業（ウェブマーケター）
ウェブサイトの制作・運用、Googleアナリティクスなどによるサイトのアクセス解析
自己学習の限界、自身のキャリアを動かすきっかけにしたいと受講を決意
もともとデータサイエンティストとしてのキャリアを志望していたこともあり、資格の勉強などを通してデータサイエンスに関する知識を身に付けていました。しかし、知識が身につくばかりで実践的な経験は得られず、このままではデータサイエンティストとしてのキャリアをスタートできないと頭打ちになっていたところ、SNSでデータミックスの広告を発見し、「データサイエンティスト育成講座」のことを知りました。
実践的な経験とデータサイエンティストに必要なスキルを身に付けることができるのではという期待と、自身のキャリアを動かすきっかけにしたいという思いで受講させていただきました。
学生時代のアルバイト先で感じていた課題感
卒業プロジェクトのテーマは「ファッショントレンドの分析モデルとトレンドをおさえたコーディネートのレコメンド」にしました。
学生時代にアパレル店でアルバイトしていたのですが、ファストファッションブランドであることから、日々多くの購買データが蓄積されているものの、それらデータを十分に活用できていないと感じていました。特にマネキンのコーディネート選定においては、感性に頼ることも多く、売上が伸び悩むことも多々ありました。
また、日常生活にも、コーディネートに悩む人は少なくありません。
トレンド、季節、天候、好みなど、様々な要素が絡み合って決まるコーディネートをデータに基づいて選定することができれば「コーディネートで悩まれている人の課題解決のきっかけになるのでは」と考え、このテーマに取り組むことにしました。
また、私自身もファッションへの興味・関心が高く、ファッションを楽しむ人が増えていくことを望んでいます。
データサイエンスだけではなく、ビジネススキルも磨かれた半年間に
卒業発表では、機械学習のモデルだけでなく、スクレイピングや画像処理、自然言語処理など、学んだ内容を総合的に活用するテーマだったため、この取り組みを通してこれまでの学習内容をより深く理解することができました。
最初は画像処理と自然言語処理に苦手意識を抱いていましたが、限られた時間の中で成果を出すことができ、とても大きな達成感と成長を実感しています。今回はファッショントレンドに焦点を当てましたが、今後は天気や好みなども考慮した変数を追加し、市場への適応性を高めることに挑戦したいと考えています。
さらに、ビジネス課題を把握することから始まるデータ分析プロジェクトの進め方を学ぶことができ、データサイエンスのスキルだけでなく、ビジネスにおけるスキルも磨くことができました。
ただの知識としてではなく、実践的なスキルとして身につき、そして学び続ける意欲が湧いた
データサイエンスの各手法やアルゴリズムについて、最初は教養として知っている程度だったものが、学習を重ねるごとにその背後にある論理や仕組みを理解できるようになり、自ら考えて扱えるようになりました。
資格取得のために半ば義務的に覚えていた知識について、より実践的なスキルとして理解を深めることができ、また、それらを用いて一連のデータ分析プロジェクトを経験する中で、徐々に楽しいと感じるようになっていきました。
特に、卒業発表で利用した学習済みモデル「YOLO」に出会ったときは「面白い！もっと他にも知りたい！」と興奮したのを覚えています。
新しい技術の面白さに魅了され、さらなる学びを求める意欲が湧きました。
データサイエンスが楽しいと感じられるようになったことだけでも、この講座を受講した価値を十分に感じています。
ありがとうございました。
