１．受講前に皆さまからいただく質問・悩みをご紹介

では早速、これまでにいただいた質問や受講者の悩み、相談の一部※1をご紹介します。

・データ分析の活用例、事業/業務へ反映するための考え方を知りたい（男性・システム開発）
・過去のデータやアンケート結果などのデータはあるが、活用の仕方が分からない（男性・電機メーカー）
・データの分析方法・活用例（どのような切り口があるのか）を知りたい（女性・金融）
・データ利活用の実績がなく、どこから始めたら良いか、どのようにしたら活用できるか見出せない（女性・保険）
・pythonの知識はあるが、現場でどのように活用できるか学びたい（女性・保険）

いただく質問としては「材料となるデータはあるが、活用方法が見つからない」「分析をどう活用していくか分からない」といった声が多いです。ビックデータやDX推進が注目され、企業としても取り入れたいものの、どう取り入れれば良いか…といった悩みは業界問わずいただいております。

２．受講者の皆様からいただいた質問・悩みに対する回答は…

弊社からの回答としては「データ分析プロジェクトを実際に体験する中で考えて、理解していただく」になります。

弊社の講座の特色として、講義パートで知識を得る/深めるだけでなく、得た知識を実際に使わせる「演習パート」があります。

この演習は実際のプロジェクトをベースとして作成されており、扱うデータも生データ（未加工データ）で演習に取り組んでいただきます。

ですので、下記に示す「ビジネスの理解」～「展開」まで、実際のデータ分析の流れを体験することができ、学んだ分析スキルがどう活きるか、どう使うかといった実践力を鍛えることができます。

講座テキストより抜粋

では「機械学習による問題解決実践」講座を例にご紹介します。

①ビジネスの理解
家計簿スマホアプリを運営する部署のデータ分析チームの一員という設定のもと、「アプリデータの蓄積に伴い、このデータを用いて提携先の小売店に何か提案できないか」というお題に取り組んでいただきます。今あるデータと機械学習を組み合わせて何が提案できるか、どんなビジネスインパクトのある施策を提供できるか考えていただきます。

②データの理解＆③データの準備
アプリから抽出したデータを確認し、分析可能なレベルのデータ量なのか、異常値/外れ値はあるか等を確認し、必要に応じてデータ加工しデータマートを作成していきます。
また、今回は機械学習を用いた施策を提案、ということでデータ間の関係性（軽食を購入する人は美容健康関連の商品も購入する傾向にある等）を確認し、モデルに組み込む特徴量の選定も行っていただきます。

④モデル作成＆⑤評価
②③で作成したデータマートを用いてモデル作成に取り組んでいただきます。「モデルを作って終わり！」ではなく、このモデルがきちんと使えるか、どれくらいビジネスインパクトがありそうかも評価していきます。訓練とテストデータにきちんと分割して検証できているか、評価指標を適切に読みとれているか、精度を上げるにはどうしたらいいか等、試行錯誤して取り組んでいただきます。

⑤展開
最後に分析結果のまとめとして、提携先の小売店向けに報告書を作成していただきます。どういった考えの元モデルを作成したのか、今回の施策でどのくらいビジネスインパクト（効果）があるのか等をまとめていきます。運用設計や導入計画までは時間の関係上対応できませんが、分析結果の報告に関する部分「結果を伝える力」の実演をこのフェーズで実践していただきます。

３．受講いただいた方の声

４．他講座について

今回は「機械学習による問題解決実践」をベースにお伝えしましたが、他の講座についても下記にまとめますので、受講を検討する際にご参考下さい。

【これからはじめるデータサイエンス入門】
データサイエンスの基礎知識として、データサイエンスの概要や統計学の初歩を解説するだけではなく、データの見方や特徴の捉え方のコツをはじめ、データ分析の初学者でもすぐに活用できるデータ集計・可視化のノウハウをExcelを用いてご紹介します。
演習パートでは、家計簿アプリデータを用いて、特定の小売店の売上拡大に向けた施策立案に取り組んでいただきます。課題設定からビジネス理解・データ理解、データの集計、そして集計結果に基づいて課題特定や要因探索を行う所まで、データ分析の一連のプロセスを体験いただけます。
このような方におすすめ：
　・ビジネス課題を集計・可視化を用いて課題解決に取り組みたい方
　・これからデータサイエンスを活用していきたい方

【SQLによる集計・分析】
データ分析に必要なデータを抽出・加工する技術や分析アプローチについて、ケーススタディを通じ学んでいきます。
演習パートでは、アプリ運営会社の事業担当者になった想定でデータ分析に基づく新規事業の改善提案に取り組んでいただきます。SQLによる集計をはじめ、外れ値/異常値の対処など「データの理解」「データの準備」フェーズを重点的に体験いただきます。
このような方におすすめ：
　・データベースから分析対象となるデータを抽出・加工し、分析（主に集計）する方法を学びたい方
　・ビジネスでSQLを活用するための実践力を養いたい方

【現場で活かせる統計解析実践】
データサイエンティストとして分析結果を統計的に正しく理解し、適切な意思決定支援を行うために必要なスキルを、ケーススタディを通じ学んでいきます。データ分析の各プロセスに従いながら、モデル（予測、分類、連関、時系列）の作成方法や評価方法について、基本的な一連の流れを身につけることができます。
演習パートでは、アプリ運営会社の分析担当者になった想定でデータを分析し、 小売店に向けた販売促進案の作成に取り組んでいただきます。表記ゆれや外れ値/異常値への対処、モデル作成および結果の解釈など「データの準備」～「展開」フェーズを重点的に体験いただけます。
このような方におすすめ：
　・単純な集計から統計解析を活用した分析手法を習得したい方
　・ビジネスでPythonがどう活用されるか学びたい方

5．最後に

いかがだったでしょうか。弊社が提供している講座（座学＋演習パート）を通じて、皆様の日々のお悩みや課題解決の一助になれると我々としても大変嬉しい限りです。

分析に限らず、学んだ知識は継続的に活用していかなければ衰えていく一方です。弊社の他講座を受講してさらに知識を得るも良し、プライベートで自身の興味ある分野のデータで分析してみるも良し、自身の現場に持ち帰って分析するも良し、今後も継続して活用し、さらなるデータ利活用力を培っていただければ幸いです。

次回の開催は12月です。詳細なスケジュールは下記リンクからお確かめ下さい。皆様のご参加をお待ちしております。

◆◆　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　◆◆

・2023年12月05日(火)～12月06日(水) 『これからはじめるデータサイエンス入門』
・2023年12月07日(木)～12月08日(金) 『SQLによる集計・分析』
・2023年12月11日(月)～12月13日(水) 『現場で活かせる統計解析実践』
・2023年12月14日(木)～12月15日(金) 『機械学習による問題解決実践』

お問い合わせ・お申込みをお待ちしております。

※1：事前アンケートから一部編集して抜粋

※2：受講後アンケートから抜粋