データサイエンティスト育成コース本講座~2021年2月期卒業発表会~

データサイエンス

2021.09.14

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データサイエンティスト育成コース本講座~2021年2月期卒業発表会~

2021年9月5日(日)

2021年2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。
2021年2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す。
今回の発表は、特に優秀と評価された卒業生5名の方が行い、発表テーマは以下の通りです。

 

  1. ・日本人の声の意識改革
  2. ・深層学習(と私は)「なんとなく好き」を分類しその根拠を可視化できるのか?
  3. ・物流センターにおける物量予測による作業人員数の低減
  4. ・求人サイトで自社求人を上位に表示させるには?
  5. ・ECサイトにおける予測モデルの継続的インテグレーション

1.日本人の声の意識改革

普段みなさんが話している声は自分自身に合った声でしょうか?声の出し方に詳しい方にインタビューしながら、仮説をたて、

自分自身に合った声を分析から見つけていただきました。音声データの変換から統計手法を用いた分析の発表でした。

2.深層学習(と私は)「なんとなく好き」を分類しその根拠を可視化できるのか?

写真を見たときに、「なんとなく好き」こんな感情を持つことはありませんか?

「なんとなく好き」を言語化し認識するそんな素晴らしいことに取り組んでいただきました。

DeepLearningを用いて、その結果を可視化することで根拠を確認してくれた発表でした。

3.物流センターにおける物量予測による作業人員数の低減

よくテーマとして雑誌やメディアで見かける物量予測。こちらは会社で物量予測システムを導入するプロジェクトを推進していました。

ブラックボックス化しているということもあり、ご自身で精度高く予測をと考えて取り組んだ発表でした。

4.求人サイトで自社求人を上位に表示させるには?

求人サイトにおける上位表示の要因探索を行っております。

要因探索するだけでなく、その分析のアウトプットを元に、実業務の中で実験をしております。

はたしてこちらの自社求人は求人サイトで上位表示されるのでしょうか?!実業務の分析・実験結果を聞けた発表でした。

5.ECサイトにおける予測モデルの継続的インテグレーション

予測モデルの作成に留まらず、モデルの更新・テスト・監視といった2021年2月期データサイエンティスト育成コースでは

触れていなかった「MLOps」に取り組んでいます。これから機械学習プロダクトに関わっていこうと考えている方にとって必見の発表でした。

おわりに

5名とも7ヶ月間の学びの成果を存分に発揮いただいた発表でした。皆様、本当にお疲れ様でした。
発表者の皆様は、「緊張しました」と仰っていましたが、発表者同士の会話も弾み、緊張しつつも楽しんでいただけたようで、スタッフ一同嬉しく思っております。
限られた期間でのプロジェクトでしたので、時間が足りないと感じている方もいらっしゃいましたが、今後の課題として前向きに捉えている様子が印象的でした。

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、2021年2月期の皆様は、次回の卒業発表会には是非、「卒業生」としてご参加いただければと思います。

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