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

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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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。