%E3%81%AE%E3%82%B3%E3%83%92%E3%82%9A%E3%83%BC.png)
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
.png)
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。
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
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
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
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
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
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
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
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
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。
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。
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。
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。
