皆さんこんにちは！ブレインパッドの小林です。

本日は12月1日（水）～14（火）に行われたデータサイエンティスト入門講座（公開講座）の開催の模様をお伝えします。

昨今のDX人材（データ活用できる人材）に対する需要増加を背景に、ブレインパッドではデータ活用人材を目指す方がデータ分析・データ活用を行うためのコアスキルを形成し、その後も継続して学ぶことができる実践的な人材育成プログラムを提供しています。

ですが、受講者の方の中には

「分析初心者だからついていけるか不安…」

「グループワークで足を引っ張らないか不安…」

「オンライン会議で慣れてきてはいるものの、やっぱりオンライン研修は不安…」

といった不安を抱えている方もいらっしゃるようです。

そこで、今回のレポートでは『受講に際しての不安解消や受講ハードルを下げるために工夫している事』について紹介します。

1．事前学習課題の配布

プログラム体系的に入門（最初）に位置する『これからはじめるデータサイエンス入門』では、スキルに不安がある方を対象とした事前学習課題を配布しています。

実際の講義では、Excelを用いて、データサイエンスの基礎やデータの統計的な見方・見せ方、特徴の捉え方をお伝えするのですが、

「Excelそんなに触ったことない…」

「Excelのピボットテーブル操作は初めてだ…」

とExcel操作に慣れていない方もいらっしゃいます。そこで、当社の研修ではエクセル操作に慣れていない方を対象に1時間程度で取り組める課題を配布しています。

事前学習のテキスト例

課題内容は当日の講義でも取り組む操作なので、わからない点は当日の講師の操作を見て解消、もしくは講義中に質問しても構いません。あらかじめ不明点を把握しておくと、受講の際に自分がより注目して聞くポイントの明確化、わからない所がわからない状態で講義に取り組むリスク低減にもつながります。

2．グループワーク前のアイスブレイクの実施

1グループ5名程度で受講者の方を講師の方で割り振り、ZOOMのブレイクアウトルーム機能を用いて、講義のはじめ10分ほどアイスブレイクをしています。

アイスブレイクでは、「グループ内の自己紹介（受講目的や経緯も話してもらいます）」「リーダー決め」「グループ名決め」の3つを話してもらいます。

アイスブレイクをする目的として、以下の4つがあります。

1．緊張を和らげる

2．コミュニケーションが円滑になる

3．相互理解を深められる

4．出席者に積極的な参加を促す

初対面、且つ、年齢も経歴も勤め先も異なる方々の集まりです。緊張感漂う堅苦しい雰囲気では、建設的なグループワークは難しい…ですので、オンライン上でも受講者同士が安心してグループワークに取り組んでいただけるように、コミュニケーション上でも工夫をしています。

3．グループワーク時の様子

「グループワークで足を引っ張らないか不安…」

「オンラインでのグループワークってどうやってやるんだろう？」

といった不安の声に答えるべく、次にグループワークの様子をお伝えします。

講義の後半では、グループに分かれて総合演習に取り組んでもらいます。グループワーク中は画面共有しながら議論して進めていくやり方が多く見られます。

総合演習：グループワークの様子

議論が進み、タスクが洗い出された後は作業分担し各々で集計・分析を進めていきます。

ただ、人によっては「集計方法が思いつかない（コーディングどう書けばいいかわからない）」と作業が止まってしまう方もいらっしゃいます。ですが、グループ内の詳しい方が教えてくれたり、使いまわしできる部分はメンバに共有して作業効率化を図ったりと、助け合いながら進んでいくことがほとんどですのでそこまで心配せずとも大丈夫です（もちろん我々もフォローします！）。

4．グループワーク時のフォロー体制

最後にグループワーク中の講師・TA の様子をお伝えします。

講師・TAは各グループ用のPCを用意し、それぞれのグループの状況を巡回しながら進捗確認しています。

総合演習：講師側の様子

グループ数が多い場合でも、担当する講師・TAが複数人で皆さんのワークを見守っていますので、気軽に質問・相談等して下さい。また、質問をチャットに投稿しておく、ZOOMの挙手ボタンを押してアピールする等してもえますとスムーズなフォロー対応につながりますのでご参考までに。

その他にも、総合演習時に必要になるであろう集計コードや前処理コードを用意しています。こちらも合わせてご参考ください。

参考スクリプト例

さて、総合演習ではデータ分析の一連の流れを体験するコンテンツですので、コーディングだけ出来れば良い、というものではありません。

「色々集計したけど、これから言えることって結局なんだろう？」
「この仮説を裏付けるための分析って何をしたらいいんだろう？」

「モデルの精度を図るための指標ってどれが適切なんだろう？ 」

と、分析面についても疑問が生じる方もいらっしゃいます。

下の画像は実際のグループワークの様子で、

「分類モデルを作ったけど、これは『正解率』『検出率』『適合率』『F値』、どの指標で評価すべきなんだろう？」

と悩んでいる様子です。

総合演習：分析面でのフォローの様子

ここで講師が「○○です」と答えをそのまま伝えてしまうと、受講者の方は適切な指標の選び方・基準を学習できずに終わってしまいます。そこで当社の研修では、講師から「演習の課題・背景に照らし合わせてどの指標が適切なのか考えてみましょう」と受講者の方が自分で答えを導くことができるようなアドバイスをするよう心掛けています。

総合演習は講義で教わったスキルを活かして取り組むものですが、『知る/理解した』つもりでも、実際に『使ってみる』と「あれ、これって結局何が言えるんだっけ？」と詰まってしまったり、理解しきれていない部分が見つかるものです。自分がどこで詰まったのか、見落としていたフローなどの落とし穴を体験し、この総合演習を通じて学んだことを実業務の分析で活かして頂けると幸いです。

いかがだったでしょうか。本レポートで皆様の受講に際する不安が解消され、モチベーションアップにつながれば幸いです。

次回のデータサイエンティスト入門講座（公開講座）の開催は3月になります。

データを活用して業務上の課題解決やプロジェクトの推進等に取り組みたいとお考えの皆様のご受講を、当社スタッフ一同、心よりお待ちしております。

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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研修」のご案内　◆◆

・2022年3月02日(水) 　　　　　　　 『これからはじめるデータサイエンス入門』
・2022年3月03日(木)～3月04日(金)  『SQLによる集計・分析』
・2022年3月07日(月)～3月09日(水)  『現場で活かせる統計解析実践』
・2022年3月10日(木)～3月11日(金)  『機械学習による問題解決実践』
・2022年3月14日(月)～3月15日(火)  『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』

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