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
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。
1
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
2
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
- 様々なデータに対し、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させる
- 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
3
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対し、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し、得た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