イベント通信
公開講座（2024年3月）開催レポート
2024年04月12日
こんにちは！春の訪れと共に、新たなエネルギーと活力が湧いてきますね。
さて本日は、3月5日（火）～19日（火）に開催されたデータサイエンティスト入門研修（公開講座）の開催模様をお伝えします。
トピック:
・受講目的
１．受講者アンケート結果
3月開催公開講座受講者の皆様にご回答いただアンケートの集計結果をご紹介いたします。
■受講目的
・ データサイエンスやデータ活用の基礎を学習するため。（これからはじめるデータサイエンス入門 ）
・ データ分析を業務に活かすため。（SQLによる集計・分析）
・ 統計の正しい知識と使い方を身につけて、分析の際に数的根拠に基づいた有用な示唆を出していきたいため。（現場で活かせる統計解析実践）
・ 機械学習を業務で行うためのスキルを身に着けるため。（機械学習による問題解決実践）
・ 画像認識に対する知識獲得、課題理解を深めることができること。（Pythonではじめるディープラーニング実践）
■カリキュラム内容の満足度【座学パート】
講座別に「【座学パート】カリキュラム内容」の満足度をみると、Top2ボックス(「かなり満足」＋「やや満足」の計)は概ね8割を超えました。特にエントリー講座である「これからはじめるデータサイエンス入門」で高く、次いで「SQLによる集計・分析」「機械学習による問題解決実践」も高いスコアとなっています。
Pythonなどのプログラミング言語を扱う講座では、プログラミングに不慣れな方も多くいらっしゃり苦戦されている様子が見受けられましたが、徐々にコーディングに慣れていただくことで確実に実力を付けていただけたのと、ビジネス現場のような実践で使える知識・技術が身につけていただけたのではと考えられます。
【受講者からのコメント】
・エクセルの扱いが未熟でしたが、データからいろいろな考察ができて結論や提案に導く事がゲーム感覚で非常に興味が深まった。（これからはじめるデータサイエンス入門 ）
・実際にSQLの動きを確認することで、処理についての理解がしやすかった。（SQLによる集計・分析）
・座学→演習のような形でコードが身につくような構成で学習できたため。（現場で活かせる統計解析実践）
・座学内容が分かりやすかった。（機械学習による問題解決実践）
・教科書的な内容以外にも、実際のプロジェクトでの取り組み方など様々なことを伺えた。（Pythonではじめるディープラーニング実践）
■カリキュラム内容の満足度【総合演習パート】
講座別に「【総合演習パート】カリキュラム内容」の満足度をみると、Top2ボックス(「かなり満足」＋「やや満足」の計)は概ね過半数以上となる結果となりました。
総合演習では、座学パートで学んでいただいた内容に加えて、ビジネス目線での仮説立案・分析・考察が求められるため、さまざまな実践的な演習をご体験いただけた方に満足いただけたようです。
【受講者からのコメント】
・実際に手を動かすことで理解度が深まったため。（これからはじめるデータサイエンス入門 ）
・単に聴講するだけでなく、グループでディスカッションしながら演習することで、他のメンバーの考え方やデータの扱い方など参考にできることが多かった。（SQLによる集計・分析）
・実際に手を動かして演習する時間をなかなかとれないため、研修中に作業ができて良かったです。（現場で活かせる統計解析実践）
・チームメンバーの知識やスキル、バックグラウンドが違う中、演習進めるのは難しい箇所もありましたが、具体的課題に則した演習で他のメンバーから新しい刺激もあり、非常に有益だった（機械学習による問題解決実践）
・演習を通じて実験管理やケアすべき点等の理解を促進することができた。（Pythonではじめるディープラーニング実践）
■担当講師・ティーチングアシスタントに関する満足度【座学パート】
講座別に「【座学パート】担当講師・ティーティングアシスタントの満足度」を見るとTop2ボックス（「かなり満足」＋「やや満足」の計）で9割を超えて高いスコアが得られています。
講座内では、テキストの内容やソースコードの説明だけではなく、講師・TA陣がビジネス現場で経験した失敗談や、過去のプロジェクトでえた問題解決のコツなどもお伝えしています。講座に直接的に関係しないご質問も受け付けています。
【受講者からのコメント】
・質問にも的確に回答いただいたため。（これからはじめるデータサイエンス入門 ）
・非常に分かりやすかったため。（SQLによる集計・分析）
・受講者の質問に対して的確な回答をしていたため（現場で活かせる統計解析実践）
・単純な座学だけでなく、実際にデータサイエンティストとして現場で経験したフィードバックもあり、分かりやすく大変理解に有益だった（機械学習による問題解決実践）
・本筋から逸脱した質問でも、私の理解が乏しく素人質問でも、快く回答いただけた（Pythonではじめるディープラーニング実践）
■担当講師・ティーチングアシスタントに関する満足度【総合演習パート】
講座別に「【総合演習パート】担当講師・ティーティングアシスタントの満足度」を見るとTop2ボックス（「かなり満足」＋「やや満足」の計）で概ね8割を超えて高いスコアが得られています。
当社の講座では、講師＋TAがきめ細やかなアドバイスやフィードバックから新して気づきや発見をして受講前よりも一層レベルアップされる方もいらっしゃいます。
【受講者からのコメント】
・どの部分がどうだったのか、実際にやってみるというところまでフォローいただけたため。（これからはじめるデータサイエンス入門 ）
・グループワーク中もブレイクアウトセッション内でサポート頂けて良かった。（SQLによる集計・分析）
・グループワーク中に困ったときにちょうど良い感じでヒントを出してくれたため。（現場で活かせる統計解析実践）
・実際にコーディングなど丁寧にレクチャやリードしていただき課題解決の考え方の理解が深まり有益だった。（機械学習による問題解決実践）
・説明や時間配分等はちょうどよかった（Pythonではじめるディープラーニング実践）
■講座の総合的な満足度
講座別に「講座の総合的な満足度」を見るとTop2ボックス（「かなり満足」＋「やや満足」の計）で8割を超えて高いスコアが得られています。
当社の講座では、知識の習得をする座学パートだけでなく、その知識を実践する演習パートも含めて、バランスよい時間構成となっています。座学では見えなかったことも実践を通じて見えるケースもあるため、より実務で使える知識や経験を得るために当社の講座をお選びいただいている方も多いのが当社の講座受講者の特徴です。
【受講者からのコメント】
・いろいろな技を教えて頂きました。仕事上で役立てたいと思います。（これからはじめるデータサイエンス入門 ）
・SQLによる集計の基本的なところはしっかり学べたので、ある程度は調べながらクエリを書けるようになったと思うため。（SQLによる集計・分析）
・演習時間もしっかり取ってもらえたため。（現場で活かせる統計解析実践）
・機械学習による課題解決のアプローチや考え方、推進プロセス、難しさなど、どれも実際の現場に即戦力として役立つ満足感高い研修でした。（機械学習による問題解決実践）
・社内業務を進めるにあたっての十分な知見を得られたと感じているため。（Pythonではじめるディープラーニング実践）
２．講師・ティーチングアシスタントからの総評
今回の座学は、ビジネス現場での実践を意識されている方が多かった印象があり、「実際の現場感」についてのご質問やご意見が全体を通して多かったと感じました。
これからはじめるデータサイエンス入門では、データを活用した問題解決プロセスである「PPDACサイクル」に関する説明の中で、併せてこのフレームワークから見た「失敗パターン」についても紹介しています。その中で「案件失敗パターンのうち、現場で最も多いのはどれですか」「自分のところもこの課題（データはあるけど使い道がない等）持ってます」といったお声を多数いただきました。
前職の経験を元に回答させていただきましたが、現場に近い形での案件ベースの演習を経ることで、受講者自身で解消方法の発見やつまづきポイントの気づきを得ることができたのでないでしょうか。よって、当社の講座では後半のグループ演習を通じて、受講者の皆様が実際の分析プロジェクトに近い感覚で、新しい体験や気づきを得ていただくことも大切にしています。百聞は一見にしかずのことわざの通り、実際に経験してみて得られる気づきもあるかと思いますので、ぜひ当社の講座を通じて実体験から得られる学びを感じ取っていただければ幸いです。
３．次回公開講座の開催日程
次回の開催は6月です。詳細なスケジュールは下記リンクからお確かめください。皆様のご参加をお待ちしております。
・2024年6月04日(火)～6月05日(水) 『これからはじめるデータサイエンス入門』
・2024年6月06日(木)～6月07日(金) 『SQLによる集計・分析』
・2024年6月10日(月)～6月12日(水) 『現場で活かせる統計解析実践』
・2024年6月13日(木)～6月14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。