我々が考えるデータサイエンス教育は，解析の主担当者であるデータサイエンティストの育成だけではなく，プロジェクトの立案・運用ができるリーダー，評価・管理ができるマネージャ―など，データサイエンスを利用した事業を成功させるための人材を広くカバーし，「個々人の育成」にとどまらず「組織を育成」するものとなっています．
データサイエンス教育の３つのフェーズ
我々が考えるデータサイエンス教育は，データサイエンスに強い「組織」を育成するために，次のような３つのフェーズに分けられています．
第１フェーズ：幅広い方々向けの導入セミナー
- 金融業界向けに必要となるホワイトボックス型AI（透明性と説明可能性を持つAI）に関する説明と，ホワイトボックス型AI開発を支えるデータサイエンスの紹介．
- ミスリードを招かないデータ処理に関する注意を喚起．
- データサイエンスを支える基本的な考え方と論理展開について説明
第2フェーズ：選抜された開発関係者向けのAI・データサイエンスの事例学習
- 様々なデータに，複数の解析手法を用いた解析フローを学習することで，総合的なデータ解析力を向上．
- 従来のセミナーでは，1つの解析手法を学習する際に，当てはまりやすいデータを対応させる1対1形式のものが多く，実際の課題をうまく対処できない場合が多い．弊社セミナーでは1つのデータに対し，複数の解析手法を当てはめ，総合的に判断するフローを体験することで，実際の課題に対する応用力を深める．
第3フェーズ：選抜された開発関係者向けの実践的なデータサイエンス演習
- 自社が抱える課題，取り組んでいる問題について，講師が助言をしながら実際に解析に取り組む
- 問題設定，データ収集，解析，発表のフローを実践することで，学んだ知識を実務に活かす経験を積む．
- 外部への研究委託ではなく，自社社員が課題に取り組むことにより，社内に知見が蓄積される．