みなさん、こんにちは！ 

ブレインパッドの土屋です。

2019年も半分終わってしまい、いよいよ後半戦がスタートしました。

皆さま、いかがお過ごしでしょうか。

ブレインパッドの公開講座も順調に多くのお客様にデータをビジネス活用するための基礎知識や独自ノウハウのご紹介、そして実践型の演習体験をご提供させていただいております。

そんな本日は、先日4種類全ての開催を終えた、2019年06月度の公開講座の開催レポートをご紹介します。

弊社の公開講座はその価格帯が12万円～22万円のレンジで、ウェブページ上の概要説明やカリキュラム紹介だけでは、受講を判断いただくのが難しいかもしれません。
本当にその価格帯に沿う研修カリキュラムなのかという疑問や不安にお応えするために、ある受講者の声を紹介します。

弊社の研修の特徴は、座学だけでなく実践型の演習までご体験いただくことで、実業務に戻った際に即効性をもたらす学びをご提供していることです。

その効果は、先日公開させていただきました「受講生の声」のオリックス株式会社様のデータサイエンティスト職の方にも実感として体験談をご共有いただいております。

それでは、開催レポートをご紹介します。

このレポートでは、講座の受講をご検討の方に向けて、どのような方が受講されているのか？、

どのような目的をお持ちで受講されたのか？、そして演習を通じて講座でどのような気づきを得たのか？をお伝えしたいと思います。

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１．「SQLによる集計・分析」講座

開催日程：2019年06月13日～14日

大量データを扱う上で、必要となるデータベースを思い通りに操作、活用する技術を学びます。また、データ分析業務の標準プロセスに沿って 大量データを加工・集計し、ビジネス改善に繋げるスキルを学ぶ講座です。

講座の受講メリットや学習目標などの詳細は、『「SQLを用いた集計・分析」講座のプログラム概要など』からご確認ください。

【受講者の業務内容】

・戦略・事業推進職

・企画・アナリスト職

・バックオフィス職

【ご受講目的】

・デジタルマーケティングやCRM活用のためのデータ分析スキルを習得すること

・すでにデータ分析業務に携わっているが、全体的に業務精度を向上すること

・分析プロセスにおけるデータ抽出方法を、現場を想定したステップで理解すること

【実践演習を通じて得られた気づき】

・データ特性を単に表現することが分析のゴールと思っていたが、データからビジネスの課題を見つけ出し、施策へとつなげることこそがデータ活用のゴールであることを理解できました。 実務に戻ったら、分析目的を意識します。正しい視野の広げ方を学びました。

・プロジェクトの工程を細分化（データ特性の把握や分析結果からの仮説検証、施策提案）し、役割分担しました。一つのプロジェクトとして、各工程でどこまでの成果やメッセージを出せばよいのか、 そして実際に手を動かすことでどの工程で手戻りが多いのかなど、非常にリアルな体験をしました。

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２．「Rによる統計解析」講座

開催日程：2019年06月17日～19日

R言語を用いて、統計学の基本的な考え方と確率モデルについて学びます。
また集大成として実践的な総合演習により、結果を統計的に正しく理解し、意思決定に向けた提案実施をご体験いただく講座です。

講座の受講メリットや学習目標などの詳細は、『「Rによる統計解析」講座のプログラム概要など』からご確認ください。

【受講者の業務内容】

・エンジニア職（SE、開発）

・戦略・企画職

・営業職

【ご受講目的】

・統計解析/データ分析プロセスの基礎を理解すること

・データサイエンスに関する今後のスキルアップのイメージをつかむこと

・どのような社内データを変数として分析すればよいのかの知見を得ること

・自社の売り上げを最大化するための分析企画の知見を得ること

【実践演習を通じて得られた気づき】

・演習課題のデータの理解に想像以上に時間がかかってしまいました。 分析設計を立てる重要性を頭では理解できていたが、実際作業してみると意識できなくなることを痛感しました。実務ではプロジェクトの全体像を捉えて、リソース配分していきたいと思います。

・私のグループでは演習課題データの「地域差を分析する」という方針で進めました。最終発表会で同じ方針で進めたチームがありましたが、「どういう差があるか？」という仮説の置き方が異なっていたため、分析に用いる指標（例えば実量（ボリューム）なのか、比率なのか）が違いました。分析方法の幅の広さを実感したとともに、説得力のある分析プロジェクトを極めていきたいと思いました。

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３．「機械学習による問題解決実践」講座

開催日程：2019年06月20日～21日

ビジネス課題の解決に機械学習をどう用いてアプローチしていくかを、講義とケーススタディを通じて学びます。機械学習を扱う上で重要となる知識の習得と演習を通じて、活用シーンや方法を習得する講座です。

講座の受講メリットや学習目標などの詳細は、『「機械学習による問題解決実践」講座のプログラム概要など』からご確認ください。

【受講者の業務内容】

・エンジニア職（SE、NE、研究開発）

・マネージャー職

・企画・アナリスト職

【ご受講目的】

・機械学習の体系的な理解をすること

・機械学習を用いることでどのようなビジネス課題を解決できるのか体験すること

・実際の分析業務で活かすために、機械学習プロジェクトを一通り回してみること

・自社の研究開発への取り入れ方を検討するための知識を得ること

【実践演習を通じて得られた気づき】

・演習で作ったモデルは、実際の業務で使うとメンテナンスが日々必要となると、講師から指摘を受けたことが大きな気づきでした。単に予測精度の高いモデルをつくれば良いのではなく、実務でモデルを使っていくことで初めてビジネスに貢献できることを意識できました。ビジネス活用を目的に、機械学習プロジェクトの全体を体験できた経験は大きいです。

・予測モデルの設計や実装については思い描いていた通りの出来になりましたが、偽陽性率が高く、実用化するのは難しいものになってしまいました。モデルの予測精度だけではなく実用性についても考えることができたので、実務に活かしていきたいです。

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４．「Pythonではじめるディープラーニング実践：画像解析入門」講座

開催日程：2019年06月25～26日

「そもそも人工知能とは何か？」というテーマに始まり、ニューラルネットワークの歴史、ディープラーニングの大きな流れを作った画像解析の分野（画像解析や時系列データの解析を例に自然言語処理や音声認識等）などに触れて、実際に操作をしながら体験し、広くビジネス現場でディープラーニングを活用するためのヒントをご紹介する講座です。

講座の受講メリットや学習目標などの詳細は、『「Pythonではじめるディープラーニング実践：画像解析入門」講座のプログラム概要など』からご確認ください。

【受講者の業務内容】

・エンジニア職（SE、NE、研究開発）

・データサイエンティスト

【ご受講目的】

・ビジネスへのAI適用を会社として検討するための知識を得ること

・分析対象のデータを与えられたときに、AIをどう活用するのか、そしてどういう結果を得られるのか、その過程を理解すること

【実践演習を通じて得られた気づき】

・独学を始めたばかりのディープラーニングですが、体系的な理解を求めて受講しました。加えてPythonもまだ初心者レベルで講座についていけるのか不安でしたが、単元ごとに講義と演習がセットになった進め方だったので問題なく理解することができました。ディープラーニングに対する理解が難しいという漠然としたイメージを払拭することができました。学習ペースにいいリズムがつきました。
・顧客にディープラーニングを活用したツールやその仕組みを説明する仕事をしています。講座では受講者が積極的に質問をしていて、その質問内容からは「顧客が疑問に思うこと」への気付きがあり、講師による回答からは「こういう理論的な説明をすると理解しやすいということ」を学びました。

以上、2019年06月度公開講座の開催レポートとなります。

いかがでしたでしょうか？皆さまのご参考になりましたら幸いです。

それでは、最後に直近の開講カレンダーをご案内します。

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直近開催のブレインパッド講座「データサイエンティスト入門」のご案内

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　・2019年09月09日（月）～10日（火） 『SQLによる集計・分析』

　・2019年09月11日（水）～13日（金） 『Rによる統計・解析』

　・2019年10月17日（木）～18日（金） 『機械学習による問題解決実践』
　　※本講座の9月開催分は、満席となりました。

　・2019年10月03日（木）～04日（金） 『Pythonではじめるディープラーニング入門実践：画像解析入門』

では、また！