Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

ぶんちん流データサイエンス教育のコンセプト

ぶんちん
October 05, 2023

 ぶんちん流データサイエンス教育のコンセプト

ぶんちん

October 05, 2023
Tweet

More Decks by ぶんちん

Other Decks in Education

Transcript

  1. 従来型教育の課題 4 基礎統計? データサイエンス? 外部講師 だから何なの? 役に立たない 業務内容と 合わない 使い道が

    わからない 大きなコストをかけたにも関わらず、ほとんど成果につながらない 適用できる 綺麗なデータがない
  2. 教育コンセプトの見直し 5 技術知識 規模重視 実務能力 歩留重視 技術知識 規模重視 実務能力 歩留重視

    • 講習会形式で学ぶ • 知識面の”技術”指導が中心 • 教育の達成目標が抽象的 従来:初級者向け研修 新規案:実務研修 • 自身の業務課題をOJT形式で取り組む • 業務面の”技能”指導が中心 • 基本的な業務遂行が可能で、不足する技術 は自身で学習したり専門家と連携できると いった実務能力(が身についた自信)の獲 得を目標 対象者:別分野の専門家
  3. 指導カリキュラム <前半> メインコンテンツ 重要!  データ分析ツールによるGUIによるデータ可視化  コーディングによるデータも網羅的な可視化  これまで使えてこれなかったデータの特徴量化

     追加した特徴量を合わせた網羅的なデータの探索  業務適用 <後半> おまけ  機械学習の基本的な知識に関する講習  機械学習モデルの作成・評価体験  実課題に対して機械学習を適用検討 6 小規模でも確実な成果 機械学習 安直な認識を叩き潰す
  4. 基本的な手法 • そこそこの性能 • 使いやすい 少し高度な手法 • 性能向上 • デメリット追加

    高度な手法 • さらに性能向上 • さらなるデメリット データサイエンス技術適用の構造 7 高度な手法は基本的な手法の 単純な上位互換ではない! 課題 技術的に高度になるほど扱いづらくなっていく →案件ごとに全体最適のバランス調整が重要 座学だけでの指導は無理
  5. 実課題を使った高速課題解決ループ 残課題の 具体化 対応指導 課題対応 8 品質不良の要因分析系テーマ 1. 楽にデータ可視化したい →データ分析ツールの使い方指導

    2. 一気にデータを可視化したい →簡単なコーディング 3. 大量のデータを見切れない →見るデータの優先度の決め方 ・・・ 予測モデルによる業務支援テーマ 1. 何をしたら良いかわからない →業務フローの整理 2. 何ができるかわからない →類似事例を表示しては? 3. 類似の定義は? →単純な方法から ・・・ 受講生自身の担当課題を使ったOJT教育 実際はもっと 細分化して実施 超絶基本的な段階から とにかく高速にまわす 重点的に強化