株式会社D・N・エー（DeNA）は11月5日、12月から「DeNAのKagglerと共謀で学ぶデータサイエンス実践講座」を開催すると発表した。 申し込みは11月25日まで。 募集人員は10人〜20人を予定しているという。 参加費は50万ウォン（1人/税別）。
DeNAの内部には、多くのKagglerが在籍している。 その知識は、DeNAで展開しているゲームは、ライブストリーミング、スポーツなど様々な事業に活用されていること。 本講座では、DeNAの多様な事業でのデータ科学の活用実績があり、Kagglerの中でも上位にランクするKaggle Masterから直接学ぶことができる。
データ科学をするには座学で機械学習を学ぶだけでなく、さまざまなデータを扱って引き出しを増やすことが重要になる。 業務以外でそのような経験を積む場所にKaggleのSIGNATEような機械学習コンクールへの参加を挙げることができる。 競争に参加しながら学んでいく、過去に使用された方法と共謀特有のノウハウなど、事前の知識のために膨大な時間が必要である。
本講座は、勝負を競うだけのためのコンペではなく、教育を目的に設計され良問に公募の参加を通じて、効率的に機械学習の実践経験を積んでいる機会にしたいとする。
本講座を受講終わる頃には、指示されたデータの分析をこなすレベルとだけ興味のある技術を適用してレベルを脱しテーブルデータを見ると、何をすればいいか、一定の目標がつき、複数の方法を考えることができるようになるという。
また、KaggleとSIGNATEなどの機械学習公募に参加することができるようになるだけでなく、実務でもいくつかのモデルを構築するか、どのような評価をすればいい、頻繁に確認することができるようになるも期待できるとのこと。
公募回想は2回にわたって実施講師はKaggle Master
日程は次のとおりです。 機械学習モデル入門講義が12月2日19時00分〜21時00分。 公募回想は12月9日19時00分〜21時00分および12月23日19時00分〜21時00分2回に渡って実施される。
事前の知識は受講を妨げるものではないが、「Pythonを利用した基本的なデータ処理（NumPy、pandasなど）」「基本的な数学・統計知識（指数とログ、p値など）」「機械学習モデルを構築する練習を通じた経験」について学習したとして講座を進行する。必要に応じて事前に自習すると、より効果的に学習することができること。
講師は、AIシステム部のデータ科学第1グループグループマネージャーを務めた原田聡氏とAIシステム部のデータ科学第2グループの坂見耕輔氏。 2人ともKaggle Masterの称号を得ている。
11月6日と11月11日無料事前説明会を開催
また、11月6日13時〜14時と11月11日13時〜14時は、本講座をよりイメージの事前説明会を開催する。 参加費は無料です。
その他詳細については、プレスリリースを見てみたい。
>>プレスリリース
データ科学者に必要な技術とニーズは？
また、Ledge.ai編集部では、データの科学者に必要なスキルやニーズ、推薦資格6線について説明している。 気になる人は、次の記事をチェックしてほしい。
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