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ヤマハ発動機流データ分析の民主化

データサイエンティストと一緒に仕事ができる人を育てる──データ分析活動のCheckとActionとは

第4回

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誤算が大きかった「Do」フェーズ。学びを生かして次年度の研修を企画

 続いて第5週の内容について少し触れたいと思います。第5週はPDCAサイクルの中のDoにあたり、実際に手を動かしてデータ分析をしてみる内容でした。具体的にはPythonを使っていくつかサンプルコードを動かしてみることで、データ分析実務の“体験”をしてもらうことを想定し、有償オンラインプログラムを利用しました。

 これが結局、我々にとって誤算が大きかった部分です。端的にいえば、本カリキュラムの中には入れ込むべきでなかった。参加者自体のレベルがかなり幅広かったこともありましたし、そもそも「データサイエンティストと一緒に仕事ができる人をもっと増やそう」というコンセプトの講座です。Plan、Check、Actionと、考え方やアプローチの仕方を学んできた中で突然Pythonが出てきたことで、「ついていけない」とモチベーションが下がってしまった受講者が出てきてしまいました。

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この記事の著者

大西 圭一 (オオニシ ケイイチ)

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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