データ分析コンペを通じた実践型AI・データ分析研修

実践型オンライン研修で
貴社のビジネスに即戦力の人材を育成
Nishika kenshu

データ分析コンペ研修とは

初学者OK
実践型
テレワーク対応
意欲的に参加
定量評価

データ活用が進む現代において、AIはビジネスパーソンの基礎的教養とされ、企業としてもAI、統計、データ分析、ディープラーニングなどにおける従業員の知識向上は、デジタルトランスフォーメーションの鍵になると言われ​ています。

当社のデータ分析コンペ研修では、AIの基礎学習コンテンツに沿って「基礎的データ分析の手法」と「モデルの構築までの流れ」を学んだ後、全ての受講者に対して同じ分析課題とデータセットを提供し、受講者はPythonを使って実際にAIモデルを開発します。数値化される予測精度をランキング形式で競い合い、各々のソリューションをディスカッションの場で共有することで、飛躍的にAIへの理解を深めることができます。

Python、AI、データ分析を基礎から学べる
事前のプログラミング知識不要
AI職種以外でもわかりやすい講座体系
why competition ?

コンペ型研修がなぜビジネスに役に立つのか

データ分析コンペティションでは、与えられたテーマに対して、仮説構築、データ分析、モデリング、検証という実際のビジネスで必要とされる分析サイクルを繰り返すことにより、実践的な知識の定着が期待できます。

自ら仮説を構築し、実践し検証する力を養う

  • コンペティションの肝は、試行錯誤を繰り返しながらモデル精度を上げていく過程にあります。

  • 与えられたテーマに対して、自ら仮説を構築し、その仮説に基づいてデータの分析・作成を行い、モデルを構築し予測結果を検証する、という実際のビジネスで求められる実践的な力を養うことができます。

座学で得た知識を、実践(モデリング)を通じて定着

  • データサイエンスには、基礎となる統計学や数理学の知識が必要不可欠であり、同時にアルゴリズムを構築するコーディングの力も必要とされます。

  • 普段アルゴリズム開発などに携わらない方も、AI×データが動く裏側を実践を通じて自ら手を動かすことにより、座学のみでは得られない深い理解を定着させることができます。

AI人材の育成、形式だけの研修になっていませんか?

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FEATUREs

Nishikaのコンペ型研修の特徴

AI・データ分析初学者も受講可能

ビデオ形式でPythonやAI、データ分析について学ぶハンズオン形式の座学研修を準備しているため、エンジニアやアナリスト以外のデータ分析に全く触れたことのない非技術者人材も研修受講が可能です。

いつでもどこでもオンライン受講可能

基本的にWebで完結する内容のため、インターネットに接続できる環境があれば研修受講が可能です。

実践型研修で即戦力人材が育つ

コンペティションの仕組みを活用して実データを用いて受講者がアルゴリズムの開発までを行うことにより、実ビジネスの流れを追体験することができます。

ゲーム性の高いコンペで受講者が意欲的に参加

受講者ごとに開発したアルゴリズムの精度がランキングとして公開されるため、受講者の意欲的な参加が見込めます。

受講者ごとの成果を定量的に把握可能

Nishikaのデータサイエンティストが質問に直接回答することにより、受講者のつまずきや離脱を防ぎます。

Python、AI、データ分析を基礎から学べる
事前のプログラミング知識不要
AI職種以外でもわかりやすい講座体系
PROGRAMS

研修の流れ

01

題材の設計

  • 無料コンサルティング

コンペティションのテーマ・使用データ・ルールなどを貴社の目的に沿って設計いたします。Nishika保有のテーマ・データの無料利用も可能です。

02

基礎研修

  • ビデオ座学研修

Eラーニング形式で機械学習の基本から、データ分析コンペティションにおける一連の流れをハンズオンで学びます。

03

コンペ開催

  • 質問回答サービス

データ分析コンペティション形式で生データとPythonを活用する実践型の研修に取り組みます。取り組む中での疑問については弊社データサイエンティストが回答します。

04

ランキング発表

  • ソリューション解説

最終ランキングを発表するとともに、お手本となる上位ソリューションの解説をいたします。

05

終了後フォロー

  • レポーティング

貴社における今後の課題や受講者満足度などについて、コンペティションの結果や受講者アンケートをもとにレポーティングいたします。

セキュリティを担保したクローズドなデータ分析コンペ研修が可能です

コンペの内容やデータなどについては貴社の研修受講者のみ閲覧可能なセキュリティ設定のため、機密性は担保されています。また、研修受講は原則受講者の端末で行うため、外部システムのインストールなどは不要です。

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事前のプログラミング知識不要
AI職種以外でもわかりやすい講座体系
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コンペ課題の例

製造業など

異常検知

センサーデータから生産設備の異常や不良を自動で検知したり、クレジットカードの不正利用を自動で検知する

小売・卸売業など

在庫・需要予測

過去の販売実績データなどを元に今後の需要動向を予測できるモデルを構築する

不動産業など

不動産価格予測

販売実績データやマーケットデータなどを元に、不動産など需給関係により価格が変動するものの将来価格を予測する

製造業など

画像解析

画像や動画を解析して特定の物や人を特定したり、新たに画像を生成できるモデルを構築する

全業種

テキスト解析

インターネット上の書き込みなど、様々なテキストを自動解析し、不適切な書込などを検出するモデルを構築する

全業種

音声解析

音データを音響・言語などに変換し、音声の識別・検知などに活用するモデル

IT向け

解約可能性予測

顧客の属性データ、購買履歴などの行動データから解約可能性のある既存顧客の特定を自動で出来るモデルを構築する

金融業

不正検知

過去の取引履歴からクレジットカードなどの不正利用を自動で検知するタスク

FAQ

よくある質問

弊社のデータを利用してコンペ型研修を開催する場合、追加の費用はかかりますか?

ご依頼いただけます。弊社の過去コンペティションを題材にする場合は特段の準備や追加費用なく研修を開催することが可能です。

自社でデータやタスクを準備できないのですが、Nishikaに依頼することはできますか?

貴社データを利用してコンペティションを企画する場合は、データ加工や評価指標の設定などに対する費用をいただきます。お見積もりの詳細についてはお気軽にお問い合わせください。

データの秘匿性の高い場合、セキュリティを維持した形でのコンペ型研修は開催可能ですか?

コンペ型研修のコンペページについては閲覧権限を設定する形となり、研修参加者以外がデータにアクセスすることはありません。なお、データに対してマスキング・グルーピング(年齢を年代でまとめるなど)といった処理を施すなど、更なるデータセキュリティを高めた上でコンペを開催することも可能です。

大学などの教育機関の授業として利用することは可能ですか?

可能です。教育機関の授業に特化した”Nishika for Class"のご用意がございます。詳細についてはお問い合わせください。