DataRobotトレーニングのカリキュラムが新しくなりました

こんにちは、データサイエンティスト＆地域教育担当の中山です。

これまでに何百人ものDataRobotユーザーさんにご受講いただいてきた DataRobot University のカリキュラムが刷新されます。今回の変更の主な狙いは

• レベルアップのステップを明確化し、ユーザーさんが自ら学習目標を建てられるようにする
• データ準備から実運用化までのエンドツーエンドのトレーニングプログラムの提供
• データサイエンティストのユーザーさん向けのセルフラーニングの充実
• DataRobot の多数の新機能を盛り込んだコンテンツのアップデート

となっています。

また、今回の変更に合わせ、これまで使っていたトレーニングプラットフォームから、SkillJar に移行することで、ユーザーの皆さんが直接トレーニングにご応募いただくことができるようになります。

1. DataRobot University トレーニングの実績

2017年に日本オフィスを開設して以来、今日に至るまで、数100回開催し、数1000人の方に受講していただきました。

終了後のアンケートにより受講生の皆さんからフィードバックを頂戴していますが、お陰様で、以下のようなコメントを数多く頂戴しており、ご満足いただいていると考えております。

単なるハンズオンにとどまらず、データ入力から最後の施策検討まで体験出来たことがよかった。

統計的な知識が少なくても、このコースの中で学んだ最小限の知識＋DataRobotで、素人でもそれなりにデータから気付きを見いだせる。

機械学習の基礎的知識を習得しつつ、DataRobot での実現方法やビジネスへの活かし方を理解することできた。良かったのは、データサイエンティストとして未経験の人のレベルに合わせ、基礎的なところからゆっくり進み、質問にも丁寧に答えてもらえたこと。理解が大変深まった。

この3年間、DataRobot は大きく進化し、Data Prep や MLOps といった新しい製品が追加されると同時に、AutoML、AutoTS にもさまざまな機能が追加されてきましたが、特に「エッセンシャル トレーニング」に関しては、その内容はあまり変わっていないのが実状でした。

そこで、今回、「エッセンシャル トレーニング」を含むカリキュラム全体を見直し、刷新することに致しました。

2. 新カリキュラムの構成

今回導入される新しいカリキュラムの体系をご紹介します。

横軸は、DataRobot の4つの製品を機械学習のプロセスの順番に並べています。コースは、それぞれの製品ごとに用意します。

縦軸は、それぞれのコースを修了することにより達成できるスキルレベルです。上に行けば行くほどレベルは高くなります。

基本的にはインストラクターによる講義形式で提供します。

各コースの目的は、単に DataRobot の操作スキルを覚えていただくことではありません。どうしてそうした操作をするのか、その操作をするときに注意しなければならないことは何か、を知っておかないと、応用が効かなかったり、おかしな使い方をしたりしてしまいます。身につけたスキルを正しく効果的に使うためには、その背景となる知識が不可欠なのです。

また、DataRobot は、本来機械学習課題においてデータサイエンティストが実施する作業のほとんどを自動化しています。ユーザーさんは、ボタンを何度か押すだけで、モデルを作って、デプロイまでできてしまいます。車が動く仕組みをご存じなくても、アクセルとブレーキとハンドル操作さえできれば、オートマの車を運転できてしまうのと同じです。しかし、DataRobot をブラックボックスとして使うだけでは、企業において理解を得ることはできません。。そのため、DataRobot が何をしたのか、どういうモデルができたのか、つぶさに分かるようにしています。そして、DataRobot が自動で行っていることを十分にご理解いただいた上で、ご利用いただきたいと考えています。

そこで、DataRobot University では、ハンズオンで実際に操作スキルを身につけていただくと同時に、その操作スキルに関連する知識をスライドなどを使ってお教えするようにしています。そして、そのことが DataRobot University を受講する価値になるとも考えています。

ただ、そうした知識を既にお持ちの方に対しては、操作スキルだけをセルフラーニング形式で学ぶことができる HowTo コースもご用意します。HowTo コースは、「Ⅰ」とついているコースの操作スキルの部分だけを取り出したものと考えて下さい。

DataRobot の機能はとても豊富で、その全てを講義形式でお教えすることは不可能です。

そこで、どの AI 課題でも共通して必要となる機能に関する操作スキルと関連知識を「Ⅰ」とついたコースでお教えします。これで、ユーザーの皆さんが直面する課題の多くに対処できると考えています。ただ、残念ながら、現実はそれほど単純ではありません。応用が必要となる課題、独創的な発想が必要となる課題など、難しい課題も少なくありません。そこで、そうしたよりアドバンストな機能に関する操作スキルと関連知識を「Ⅱ」とついたコースでお教えします。

それでもカバーできない機能に関しては、セルフラーニング形式（自習型）のトレーニングをご提供します。

また、これまで師範レベルのデータサイエンティストの養成講座として「AI アカデミー」を提供して来ました。DataRobot の利用にこだわらず、Python や SQL などのナマの技術を使って、データサイエンティストとして必要な知識を習得できるコースです。詳しくはこちらをご覧ください。

なお、一部のコースは、下表のように、現在のコースと１:１に対応していますので、これまでの受講履歴が無駄になることはありません。

3. 今後の予定

まず、エッセンシャル トレーニング関連を以下のスケジュールで、新コース体系に移行します。

他のコースに関しても年末にかけて順次移行予定です。

4. プラットフォームの変更

カリキュラムの刷新と同時に、コースを提供するプラットフォームも SkillJar に変更し、ユーザーさんおひとりおひとりにマイページをご用意します。

これにより、ご自分で、お好きなコースに申し込むことができます。

ご自分がどのコースの受講済みで、どのコースが未受講なのかがお分かりいただけるようにしますので、ご自分でご自分のスキルパスを管理していただけるようになります。

申し込み方法は以下の通り簡単です。

1. まず、こちらにアクセスし、画面右上の「サインイン」をクリックして、
   1. フリートライアルなどで DataRobot のアカウントを既にお持ちの方はサインインしてください。
   2. DataRobot アカウントをお持ちで無い方は、DataRobot アカウントを作成してから、サインインしてください。

「DataRobot University」と書いてある大きなタイルをクリックして、お好きなコースにお申し込みください。
コースは、Data Prep、AutoML、AutoTS、MLOpsの各製品ごとにご用意しています。

執筆者について

中山 晴之（Haruyuki Nakayama）

データサイエンティスト＆地域教育担当

DataRobot データサイエンティスト。某ファミリーレストランチェーンにてデータサイエンティストとして、需要予測、出店計画、新商品の需要予測、退職者予測などのプロジェクトをデータ準備からデプロイまで実施した経験を活かし、主に流通・外食の AI 活用をサポート。

直近の注目記事
データサイエンティストでない人に、データサイエンティストっぽく働いてもらおう（atmarkIT）

中山 晴之（Haruyuki Nakayama） についてもっとくわしく