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ビジネスドリブンなデータサイエンティストを育てる、第4回DataRobot AI アカデミーのご紹介

今回は DataRobot のデータサイエンティスト養成プログラム、「DataRobot AI アカデミー」をご紹介します。現在7月開始の第4期生を募集しており、6月11日に最後の説明会を予定しています。

なぜ DataRobot AI アカデミーなのか?

DataRobot は機械学習を自動化することで、データサイエンティストがいない組織でも、AI が使えるようになること可能にするプロダクトを提供していますが、実は昨年より4ヶ月集中型のデータサイエンティストの養成プログラムを提供しています。

このようなコースは他にもあると思われた方もいらっしゃるかもしれませんが、AI アカデミーは、ユニークな思想で生まれました。データ準備の実施方法やモデルの構築ももちろんカバーしますし、コース中には4回のオリジナルコンペへの参加が求められます。けれども私達が本当に育てたい人材は、AI テーマの創出からモデルのデプロイ・監視、そしてビジネスプロセスにおける運用化のノウハウまで、真に技術を実世界に適用できる人材の育成です。

この講座では、いくつかのコースで DataRobot を使うこともありますが、基本的には DataRobot とは関係なく Python や SQL などのナマの技術を使いながら、データサイエンティストとして必要な知識を学びます。ここで読者の方には、「DataRobot はデータサイエンティストが不要でも利用できるのに、なぜ DataRobot 社はデータサイエンティストの養成に力を入れるのか?」と疑問を抱く方がいるかもしれません。実際によく似た質問を受けます。

機械学習の自動化ツールをお客様に提供する中で私達が学んだことは、「データサイエンティストのスキルは DataRobot 製品を企業活動に最大限に活かすのに非常に効果的」ということです。DataRobot だけでも十分にビジネスに適用できるレベルの予測モデルは作成することはできます。しかし、より技術への深い理解と経験を持ったデータサイエンティストがいる組織ほど、独自性の高い AI の活用を高い確率で成功させています。また、企業おける AI 技術の定着化と人材育成の道筋をつけていく上では、少数でも自社にデータサイエンティストを抱えていることは、成功への近道です。

DataRobot AI アカデミーで学べること

「DataRobot AI アカデミー」では、機械学習を企業がビジネスに活用するために必要なプロセスを網羅的に学びます。以下が各講座内容の抜粋です。

  1. テーマの創出方法
  2. データの取得と準備
  3. 特徴量エンジニアリング
  4. 予測モデルの構築(回帰・分類
  5. Deep Learning モデルの構築
  6. 時系列モデルの構築
  7. モデル解釈から得られるインサイト
  8. レポーティングとビジネスプロセスへの展開
  9. モデルのデプロイとシステム実装
  10. モデル実運用時の管理と監視

機械学習を多くの企業に導入してきた DataRobot のナレッジがぎっしり詰まったカリキュラムとなっており、座学だけでなく演習を多く含む実践形式のコンテンツとして提供します。

講師陣を務めるのは、DataRobot にて CFDS(カスタマーフェーシングデータサイエンティスト)として、日々顧客とデータサイエンスの課題解決に取り組むデータサイエンティストです。中には現役 Kaggler として活躍している者や、金融、保険、製造、製薬、小売など、各種のインダストリーのスペシャリストのメンバーが、それらの事例も惜しみなく提供します。最新のデータサイエンススキルや、あらゆる業種、業界での事例を学べることも、本アカデミーが他のデータサイエンス講座と一線を画しているポイントです。

講座で学んだ知識を座学に留めるのではなく、コースにおいては卒業プロジェクトとして、自社の企業データを活用したプロジェクトに取り組むことが求められます。ここでも予測モデルの構築を目的とせず、実ビジネスにおける運用シナリオまでを作りきり発表していただきます。

このように、コースの網羅性と、ビジネス志向の実践的内容により、AI アカデミーはかつてないスピードで現場に貢献する力を持ったデータサイエンティストを育成して行くことのできるコース担っています。

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第1回AIアカデミーでの卒業プロジェクト発表

過去のDataRobot AI アカデミーでは

第1回のDataRobot AI アカデミーは、実験的に弊社のパートナー様を対象に、昨年5月に開催いたしました。通常業務をしながら、週2日以上を割いてデータサイエンティストになるための修行をする4ヶ月間は大変ではありましたが、機械学習のライフサイクルを一通りハンズオンで身に着けることができ、受講生の皆様からは非常にご好評でありました。参加された日鉄ソリューションズさんの卒業生のインタビューもこちらからご覧いただけます。

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第1回AIアカデミーでの授業風景(モデルインサイトの授業)

前回の大成功を受け、第2回の AI アカデミーは対象をエンドユーザー様にまで広げました。第3回の AI アカデミーは始めてのリモート開催となり、現在受講生は最後の卒業テーマ発表に向けて準備を進めています。上記インタビュー以外に受講生の方からは以下のようなコメントをいただいています。

受講生からのコメント

“超濃密な4ヵ月でした!! 大人になってまさかこんなに勉強するとは思いませんでした(笑)。これだけ短期間で AI プロジェクトの「始まりから終わり」まで通しでやる機会はない思います。AI の技術的な部分に関する書籍はたくさん売られていますが、ビジネスへの実践を意識した AI を学べるのは、この AI アカデミーだけではないでしょうか。”

“前提知識がない中で、テーマ創出からプロジェクト管理まで、AI に関する一連のことが学べて、充実したプログラムでした。データサイエンティストとしての自信がつきました。他人にも推薦できるプログラムだと思います。”

“Kaggle は AI アカデミーで初めて参加しましたが、非常に楽しかったです。今までトライしてみたかったけどできていなかったので、いい機会でした。”

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第2回AIアカデミー受講生

第4回 AI アカデミー開催のお知らせ

AI アカデミーは次回も開催します!

  • 対象者:データサイエンティストとしてのスキル向上を目指されている方
  • 場所:Zoom でのリモート開催とさせていただきます。
  • 期間:7/1 〜 10/21(予定)
  • 講義数:10セッション
  • 受講形態:毎週1日の講義と課題の提出
  • 修了条件:全ての講義の受講と講義後の課題の提出、筆記・実技試験、卒業テーマ発表  ※ 修了条件を満たした方には認定証を授与します
  • 定員:30名  ※ 事前にスキルチェックを行います。スキルが満たない方、応募者多数の場合は今回の参加をお断りすることもあることをご了承ください
  • 登録方法:「参加申込書」をAIアカデミー事務局(ai-academy-jp@datarobot.com)にご連絡ください
  • 受講費用:75万円/人
  • 募集締め切り:6/17(水)

第4回アカデミーの最後の説明会を6/11(木)17時からリモートで開催いたします。こちらから参加登録可能ですので、ぜひご参加ください。

バーチャルカンファレンス
DataRobot AI Experience Japan

変化の時代にAIのインパクトは加速する

執筆者について
Akira Shibata New
シバタアキラ(Shibata Akira)

チーフ・データサイエンティスト

DataRobot Japan チーフ・データサイエンティスト。ロンドン大学高エネルギー物理学博士課程修了。ニューヨーク大学でのポスドク研究員時代に加速器データの統計モデル構築を行い「神の素粒子」ヒッグスボゾン発見に貢献。その後ボストン・コンサルティング・グループでコンサルタントとして、主に TMT/製薬業界でのデータ分析業務に従事。AI 型情報キュレーションを提供する白ヤギコーポレーションの創業者兼 CEO を経て2015年に DataRobot Japan の立ち上げに一人目のメンバーとして加わり現職。個人ブログにhttps://ashibata.com/、共著に「データ活用実践教室」(日経BP社)など

 
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Keisuke Kamata
鎌田 啓輔(Keisuke Kamata)

データサイエンティスト

DataRobot データサイエンティスト。主にヘルスケアや小売のお客様をサポート。大学院ではヘルスケア領域で機械学習を活用した研究を実施。前職では外資系企業でコンサルタントとして、主に小売の効果検証を専門としており、因果推論に精通。

鎌田 啓輔(Keisuke Kamata) についてもっとくわしく
Takayuki Kawano
河野 恭之(Takayuki Kawano)

AI サクセスマネージャー

DataRobot AI サクセスマネージャー。生産管理システムの開発や金融 SE、ミドルウェアのプリセールス SEとして AP サーバや仮想データベースのプリセールス、コンサルタント業務に従事。DataRobot では、主にヘルスケアのお客様の AI 活用のサクセス支援を担当。

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Hikaru Fuji
藤井 光(Hikaru Fujii)

AI サクセスマネージャー

DataRobot の AI サクセスマネージャー。IT コンサルタントとして20年の経験を持ち、金融、小売、通信、製造業のシステム構築プロジェクトに従事。特にここ10年は製造業分野に特化しており、主に欧州と日本で製造業のデジタル化と IIoT ソリューションの導入を支援している。2017年に DataRobot に製造業 GM として参画。グローバルの製造業において DataRobot 利活用を支援。ドイツ、アメリカ、タイ、シンガポールそして日本での展示会の企画、基調講演などを行う。2019年より AI サクセスマネジャーとして日本の製造業の現場に密着した導入支援を行う。

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Takahiro Matsumoto
松本 崇宏(Takahiro Matsumoto)

データサイエンティスト

DataRobot データサイエンティスト。主に金融企業(特に保険業界)のAI プロジェクト促進の技術サポート。元法人向け保険のアンダーライターで、前職はモビリティの IT 企業で新規ビジネス開発・サービス開始・データ分析等を行う。バックグラウンドは経済学、コンピュータサイエンス。

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