GCI 2023 Summer 第1回を受講しての感想
以前から「データサイエンス」という言葉には、そこはかとなく興味をいだいてきたが、特段勉強するといったことはなかった。そんなときに知り合いの紹介でGCIを知り、なんとなく申し込んでみた。
GCIとは？
「東京大学グルーバル消費インテリジェンス寄附講座」の略。
東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻 松尾研究室および東京大学メタバース工学部リスキリング講座運営事務局が主催するデータサイエンス入門講座で、中学生〜社会人学生まで幅広く受講生を募集している。
PythonやSQLなどを触りながらデータサイエンスを基礎から学ぶことができ、マーケティングへの応用についても触れる模様。課題やコンペなどもあり、アウトプットの場にも事欠かない。
初回の講義は主に以下のような内容についての講義だった。
そもそもデータとは
データ分析・データ活用の障壁となるものとは
データ分析の目的
講義の感想
まず、未知の領域に足を突っ込むワクワク感を久しぶりに感じたのが個人的に嬉しかった。ことITに関してはWEB系の勉強しかしてこなかったので、これから実際に手を動かすのが楽しみだ。
データの実体
まずデータサイエンスとは何かということすら曖昧な状態で受講したが、前提知識から丁寧に説明されたため非常に理解しやすかった。世の中にどのようなデータが存在していて、そのデータはどのような形式をしているか、それを活用するにはどのような手順を踏む必要があるのかなど、具体的にイメージすることができた。
目的を明確にすることの重要性
漠然とデータ活用したいと考えている企業が多くある中、データ分析はあくまで「手段」のひとつに過ぎないということを改めて強調する必要があると気づいた。目的のないままにデータ活用しようとしても、どのようなデータを収集するべきか、どのように分析してどんな出力をすればいいのかといった定義が曖昧になってしまう。したがって、「売上を上げたい」「コストを削減したい」などといった目的を達成するための意思決定に役立つような形でデータを分析する必要があるのだと学んだ。
データサイエンティストを目指す学生のネクストアクション
強調されたのは「現場で働いてみる」こと。いくら講義で学んでサンプルデータをいじっても、実際に現場で得られる知見には遠く及ばないだろう。確かなスキルを身につけるには、講義でもあったように共同研究やバイトに応募するなどのアクションが求められそうだ。
また、IPAの資格試験なども有効活用すると体系的に知識をつけることができるそう。
次回以降
今後はNumpyなどのPythonのライブラリを使用して実際にデータを扱って学習を進めるようだ。楽しみ。
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