ぶんちん流データサイエンス教育！非専門家でも業務で使えるスキルを習得する方法

発表のハイライト

• 従来のデータサイエンス教育は、専門知識を詰め込む一方、実務に活かしにくいという課題がありました。
• ぶんちんさんは、OJT形式で業務課題に直接取り組む実務研修を提案し、非専門家でもデータサイエンスの基礎を身につけることを目指しています。
• 短期で成果を出し、自信とスキルを同時に得られるカリキュラムで、社員のモチベーション向上にも繋がります。

ぶんちんさんの自己紹介とデータサイエンス教育への想い

VRChatのデータサイエンティスト集会で、ぶんちんさんは「ぶんちん流データサイエンス教育の基本コンセプト」というテーマで発表を行いました。

ぶんちんさんは、複合経営企業でデータ分析担当者として活躍されていましたが、成果を出すために同じ作業を繰り返すことに飽きてしまい、他者に任せればもっと成果が上がるのではないかと考えました。

これが、非専門家向けのデータサイエンス教育に力を入れるきっかけになったそうです。

従来の社員向けデータサイエンス教育の問題点

従来の社員向けデータサイエンス教育では、専門的な講習や教育を受けさせることで、高度な技術習得と即戦力を期待する傾向がありました。しかし、ぶんちんさんは、そのような教育は必ずしも効果的ではないと指摘します。

具体的には、以下のような問題点があると言われています。

• 専門知識ばかりが先行し、実務に活かせる場面が少ない
• 業務内容と合致しない内容の講習
• 高額な費用をかけても、成果に結びつかないケースが多い

せっかく時間とお金をかけて教育を行っても、社員が学んだ知識を活かせなければ、企業にとって大きな損失になってしまいます。

ぶんちん流データサイエンス教育のコンセプト

ぶんちんさんは、従来の教育方法の問題点を克服するために、実務に焦点を当てた新しい教育コンセプトを提案しました。

対象者を「別分野の専門家」と捉える

ぶんちん流では、データサイエンスの専門知識がない社員を「別分野の専門家」と捉えます。

例えば、製造業であれば、製造に関する深い知識を持つ社員が、データサイエンスの基礎を学ぶことで、業務の効率化や品質向上に繋げることが期待できます。

従来の初級者向け研修では、講習会形式で知識を詰め込む傾向がありましたが、ぶんちん流では、OJT形式で実務課題に直接取り組むことを重視します。

実務研修で「技能」を習得

ぶんちん流では、データサイエンスの知識だけでなく、業務で使える「技能」を習得することを重視します。

具体的には、社員が自身の業務課題をテーマに、データ分析ツールを用いたデータ可視化や機械学習モデルの構築などを実践的に行います。

この過程で、社員はデータサイエンスの基礎的な知識を学びながら、同時に業務課題の解決にも取り組むことができます。

指導カリキュラム：短期で成果を実感！

ぶんちん流の指導カリキュラムは、短期で成果を実感できることを目指しています。

前半は、データ分析ツールを用いたデータ可視化に焦点を当て、後半は機械学習の基礎を学ぶという構成です。

• 前半：データ分析ツールの活用
• GUIツールを用いたデータ可視化
• コーディングによるデータ分析

• これまで活用できなかったデータの可視化

• 後半：機械学習の基礎

• 機械学習の基本的な知識習得
• 機械学習モデルの作成と評価
• 実課題への適用検討

このカリキュラムを通して、社員はデータサイエンスの基礎を理解し、自身の業務に活かせるスキルを習得することができます。

データサイエンス技術の適切な活用

ぶんちんさんは、データサイエンス技術の活用において、高度な手法が必ずしも最適なわけではないと指摘します。

基本的な手法でも、業務課題によっては十分な効果を発揮することがあります。

そのため、案件ごとに全体最適のバランスを考慮しながら、適切な技術を選択することが重要になります。

まとめ

ぶんちん流データサイエンス教育は、従来の教育方法とは異なり、実務に焦点を当てたOJT形式を採用することで、非専門家でも短期間でデータサイエンスの基礎を習得し、自信とスキルを身につけることを目指しています。

社員のモチベーション向上にも繋がり、業務効率化や品質向上に貢献する、新しいデータサイエンス教育のあり方と言えるでしょう。

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