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データサイエンティスト育成コース本講座~2020年10月期卒業発表会~

2021年4月25日(日)

2020年10月期「データサイエンティスト育成コース」卒業発表会を、今回もオンライン配信という形で実施しました。

2020年10月期の皆さん、7ヶ月間、お疲れ様でした。

この卒業発表会は、ご自身で決めた課題を講座で学んだスキルを使って分析し、その成果を発表する場です。

今回の発表は、特に優秀と評価された卒業生5名の方が行い、発表テーマは以下の通りです。

  1. 個人投資家の意思決定を支援する
  2. 食材レスキュー
  3. 不夜城打破!見積業務立上げを効率化
  4. トマトの等級判別自動化(データ収集から判別予測結果まで)
  5. 音楽教室向け 生徒モチベーション診断/価格予測モデル

1.個人投資家の意思決定を支援する

個人投資家の意思決定支援のために、投資物件の収益力を予測する機械学習モデルと、同モデルの予測結果を使った投資家向けのレポートを作成されていました。

投資家から高い評価を得たレポートをどのように作成・改善してきたのか、今後同レポート作成をどのようにビジネス展開していくのかという展望についても言及されていて、機械学習を使ったビジネスの創出に興味がある方にとって見所の多い発表内容でした。

2.食材レスキュー

普段の生活の中で、「冷蔵庫に食材が残っているけれど、何を作ろうか?」と考える際に、残りの食材から料理を考えるモデルを、数理最適化を用いて作成されていました。

生活の中で身近に感じている課題を、データサイエンスを用いて解決するというこれからもさらに広がりがありそうな発表でした。

3.不夜城打破!見積業務立上げを効率化

プラントの見積業務の時間短縮のために、見積業務の一部である「図書精査の責任部門決定作業」を、機械学習を用いた予測モデルを作成することで自動化するという内容でした。

自動化によるビジネスインパクトや、現場において予測モデルを活用するための工夫が盛り込まれており、機械学習の手法を活用した業務改善に興味を持つ多くの方にとって参考となる発表内容でした。

4.トマトの等級判別自動化(データ収集から判別予測結果まで)

トマトの画像から等級分類を行う機械学習モデルを作成、トマトの等級判別を自動化するという発表でした。

画像分類問題に起こりがちなデータ集めの難しさを、実際に集荷場へ行き、トマトを撮影することで乗り越えるなどDeep Learningの技術を身近な場面で活用したい方にとっては特に示唆の多い内容でした。

5.音楽教室向け 生徒モチベーション診断/価格予測モデル

音楽教室を運営する上で課題となる以下に着目した分析でした。

・生徒との顧客関係維持が難しい
・適正価格の設定が難しい

1つ目の課題に対しては、音楽講師が生徒一人一人に見合った指導を行うことを可能にした、生徒のやる気可視化ツールを作成。2つ目の課題に対しては適正価格を診断するアプリを実装されていました。

実際に、音楽教室の先生にシステムを評価してもらうなど今後の展開にも期待のできる発表内容でした。

おわりに

5名とも7ヶ月間の学びの成果を存分に発揮いただいた発表でした。皆様、本当にお疲れ様でした。

皆様のご活躍をデータミックス一同、引き続き応援してまいります。また、2020年10月期の皆様は、次回の卒業発表会に「卒業生」として是非、ご参加いただければと思います。

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