データサイエンティスト育成講座：矢野 陽一朗 様

どのようなお仕事をされているのでしょうか？

現在担当しているのは、ECサイトの広告効果の分析です。社内のデータサイエンティストとコミュニケーションを取りながら、クライアントにデータを通じて新たな示唆を提供する役割を担っています。

データサイエンスを学ぼうと思ったきっかけは何でしょうか？

これまで業務でデータの抽出や分析をしていて、より深くデータについて学習したいと思いました。また、データサイエンスの部署に異動が決まり、データサイエンスに関して一通りのことを理解しておく必要があったためです。

なぜ、データミックスのスクール形式を選ばれたのですか？

データミックスが提供されている資格試験である『データ分析実務スキル検定（プロジェクトマネージャー級）』の対策をしていた際、Udemyの動画コンテンツがとてもわかりやすくかったことが理由の1つです。また、データサイエンティスト育成講座のカリキュラムを確認した際に、今後これをe-learning等を活用して独学し続けるのは困難だと感じました。本講座はオンラインとオフラインのハイブリットで開催されているため、その時の都合に合わせて受講する場所を選択できるのも決め手になりました。

データミックスのスクールの印象はいかがでしたか？

仕事の都合等で受講できなかった際に、別のクラスに振替えたこともあり、合計で3名の講師の方から教えていただきました。データミックスの講師は日中はデータサイエンスに関する実務をされている方も多いためなのか、講師全員のデータサイエンスに関する知見が高いと感じました。実社会での事例を交えて説明してくださり、スムーズな理解に繋がりました。

予習や復習も必要になったと思いますが、どのように時間を使われたのですか？

各講座の過去動画をZoom録画で視聴できます。移動中などに音声のみを1.5倍速で聴いて、後から重要なところ、理解できていないところを動画を観て確認しました。事前に音声を聴いておくことで、復習の際の理解度の向上に繋がったと感じています。

卒業課題ではどんなテーマに取り組みましたか？

卒業課題は『広告効果の検証および購買予測』です。人々がモノやサービスを購入するにあたり、それぞれの広告の寄与度が曖昧であることは、広告業界の長年の課題として存在しています。本講座で学んだ機械学習アルゴリズムを活用することで、ある程度明らかにすることができるのではないかと思いました。また、現在携わっている業務にも適用したいと考えてこちらのテーマを選定しました。

7ヶ月間の受講を終えられて、どのような成果を感じましたか？

世の中に溢れているインターネットサービスでAIが活用されていることは知っていましたが、実際に自分たちのプロダクトに取り入れるにあたり、どのようにプロジェクトを進めていくのかについてよくわかっていませんでした。本講座の最後のステップでは、データの収集からモデル作成、アプトプットまでの一連の流れを経験することができます。この経験を通じて、各モデルの特長を理解できたことはもちろん、学習させるデータの質や量、前処理の内容でモデルの精度に差が出ることを体感できました。

スクールで学んだことは、実務でどのように活かされていますか？

統計学を学んだことで、データの特性や分布、関連性を理解し、それらが自分たちのKPIにどのような影響を与えるかについて、より把握できるようになりました。そして、分析結果から以前よりも多くの示唆を得られるようになったと実感しています。また、データサイエンティストに具体的な要求や期待を明確に伝えることで、コミュニケーションが円滑になりました。今後はプロジェクトマネジメント全体にも活かしていきたいと考えています。

これからの受講を検討している人に一言お願いします。

近年、大学等でデータサイエンスの学部が新設されていることからもデータサイエンスに対するニーズが高まっていることは明らかです。また、生成AIの登場により、プログラミングの知識がなくてもAIモデルを作成することが容易になりつつあります。自分でAIモデルを作成して分析できるようになれば、意思決定の精度や提案の説得力の向上に繋がります。データミックスには無料オンライン体験講座もあるようですので、少しでもご興味のある方は、受講されてみるとよろしいかと思います。