データサイエンティスト育成コース本講座~2020年8月期卒業発表会~

2021年3月7日（日）

2020年8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しました。

2020年8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、ご自身で決めた課題を、講座で学んだスキルを使って分析し、その成果を発表する場であり、この卒業発表をもって「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。

今回の発表は、特に優秀と評価された卒業生5名と、データミックス卒業生有志で学習を継続しているデータミックスゼミからでした。テーマは以下の通りです。

1. コンタクトセンター向けレコメンドエンジンの作成
2. 睡眠の質改善のための特徴分析
3. 春夏シーズンにおけるニュースレター運用分析
   他社例を参考にしたトピック選定の考察
4. 企業Youtubeチャンネル分析プロジェクト
5. クレジットカード解約顧客の特徴
6. BERTを活用したメンタルカウンセリングテキストのセンチメント分析（データミックスゼミ）

シニア層の旅行客に対して、旅行先の宿をレコメンドするシステムを構築されていました。

システム構築のみならず、今後、既存のオペレーションに組み込んでいく上での工夫点やハードルについても言及した興味深い発表内容となっていました。

ウェアラブルデバイスから取得したご自身の睡眠データを用いて、どのような要素が睡眠の質に影響を与えているのかを分析するモデルを作成されていました。発表の中では、睡眠の質に影響を与える要素の特定に加え、具体的な対策方法を明らかにしていました。睡眠に悩みを抱えている方には特に必見の内容でした。

Gメールからニュースレターのメールを取得し、他社がどのような戦略でニュースレターを運用しているのかを分析されていました。新商品の入荷やキャンペーンのお知らせなど、他社がどのようなメールを多く配信しているのか把握することで、自社の戦略を立て易くするという内容でした。

集客を目的に自社チャンネルを運用している会社が増えてきており、そんな中、チャンネル登録者数を増やすためには、どのような要素が影響しているかを分析されていました。普段、YouTubeの動画視聴をされている方には、非常に身近な内容でした。

顧客のクレジットカード解約を防ぐことを目的に、過去の解約顧客像の傾向を分析するプロジェクトです。データ分析から解約顧客の属性・行動それぞれの傾向を明らかにした上で、分析結果をもとにした今後の具体的アクションを示す発表内容となっていました。

日常的に自身のメンタル状況をチェックするツール作りを目指し、実際のカウンセリング記録データからクライアントのネガティブ感情を捉える「センチメント分析」を自然言語モデル「BERT」により実施する内容となっていました。

2020年8月期卒業生の5名と、データミックスゼミの方々がこれまで学んできた成果を存分に発揮いただいた発表会でした。皆様、本当にお疲れ様でした。

皆様のご活躍をデータミックス一同、引き続き応援してまいります。また、2020年8月期の皆様は、次回の卒業発表会に「卒業生」として是非、ご参加いただければと思います。