受講生からの質問や分析演習の発表を聞くことで、自分の知識の整理や新たな発見につながる

井田 佳祐

  • 経歴

    早稲田大学文学研究科人文科学専攻博士後期課程 単位取得満期退学。博士(文学)。博士後期課程在学中に日本学術振興会特別研究員(DC2)に採択。2018年4月ALBERT入社。2021年4月より中央大学 全学連携教育機構 兼任講師(非常勤教員)。

  • 主な担当講座・カリキュラム

    Python基礎、Pythonデータ処理・可視化、AI・分析プロジェクトの進め方、機械学習入門(教師あり学習)、分析演習 購入者予測(教師あり学習)

データサイエンティストを
志した理由

データサイエンティストという職業を知らずに就職活動を始めたので、当初から明確な意志を持っていたわけではありませんが、この職業を選んだ理由は2つあります。1つ目は、データを見ることが好きだったためです。特に、データを集めて適切に処理を行うことで、傾向や特徴が浮かび上がってくる過程が面白いと感じています。2つ目は、大学院で身に付けたスキルを活用できるためです。大学院では、実験で得られたデータを分析していました。その際に勉強した統計学の知識やプログラミングの経験は今でも役に立っています。

これまで担当した
プロジェクト

通信向けとメーカー向けの分析プロジェクトを経験しました。どちらもテーブルデータを使ったプロジェクトで、機械学習・統計モデリングによる予測や効果検証を行いました。データサイエンス教育部に異動後は、講師を担当するほか、公開講座の企画・運営、講義で使用する資料の作成・修正、新卒研修の企画・運営等、様々な業務を担当しました。

講師を始めた
きっかけ、理由

両親が教師であり、親戚にも教育関係の仕事に就いている人が多かったので、高校生くらいのころから漠然と教育関連の仕事に就くことをイメージしていました。ALBERTに入社後、データサイエンティストとしての経験を積む一方で、教育に関連する業務に携わりたいという考えは依然としてありました。データサイエンス教育部ができる際、他部署から教育に興味を持っているメンバーを募集していたので、その際に自分の意思を伝えて当時の部署からデータサイエンス教育部に移動し、講師を担うことになりました。

講師の仕事で感じる
醍醐味

受講生が分析のスキルを身に付けていく過程を見られることです。基礎的な講座から分析演習までの一連の講義を受講いただく場合、分析の経験がなかった方でも、分析演習の最終報告では聞いている人を納得させるプレゼンテーションを行うレベルまで成長することがあります。「今まで理解できなかったことが講師の説明を聞いて理解できるようになった」「Pythonのコードの書き方が徐々にわかってきた」「実務で分析をするイメージができた」などの受講生のコメントがあると、非常に嬉しく思います。また、様々な業界・年齢層に向けて講義をしていますが、受講生からの質問や分析演習の発表を聞くことが、自分の知識の整理や新たな発見につながることもあります。講義中、受講生からの質問に回答していく中で、講義資料に追加すべき内容や、わかりやすい説明の仕方が明確になることがありました。受講生からの質問にうまく回答できないこともありましたが、回答できなかった内容について調べる中で、自分の中の知識が体系化されて理解が深まったこともあります。さらに、分析演習まで受講された方の中には、想定を超えるクオリティの高さの最終報告資料を提出された方、私が思いつかなかったアプローチで進めた方、ドメイン知識を活用した分析結果の解釈により新たな知見を見出した方などもいらっしゃいました。こうした発表を聞くのは自分にとって刺激になりますし、勉強に対する意欲が高まります。

MESSAGE

受講生へのメッセージ

統計学や機械学習についての知識の習得や、Pythonによるプログラミングはハードルが高いように感じるかもしれません。私も数学やプログラミングが得意というわけではなく、統計学や機械学習の書籍に出てくる数式やPythonのコードの書き方を理解するのに苦労しました。ただ、数学やプログラミングが得意ではなかったからこそ、初心者がどの部分で躓きやすく、どのように説明すれば理解しやすいかについての知見があると思っています。受講生の皆さまに納得して理解していただけるよう、講義資料の開発・改修を進めるとともに、自分自身も勉強を続けていきます。そして、一人でも多くの方に、データ分析の楽しさを伝えることができればと思っております。