DataDramers紹介資料

金沢工業大学夢考房 データサイエンスプロジェクト Data Dreamersについての資料です。

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1. 金沢工業大学 研究夢考房 Start Up Project Data Dreamers 紹介資料
2. Data Dreamersとは ▪ Data Dreamersは夢考房に所属するプロジェクト • 正式名称は「夢考房 データサイエンスプロジェクトData Dreamers」 ▪ 2023年度春に研究夢考房として発足 2024年度より夢考房プロジェクトへと昇格 夢考房プロジェクトの1つ
3. Data Dreamersを立ち上げたきっかけ ▪ 2020年から実施しているコーオプ教育の特徴 • 社会に根差したデータサイエンティストの育成 • 企業での「報酬あり・4か月」の実務体験 ▪ 業務内容(CX向上に関する分析業務) • アナリスト業務 • VOC(顧客の声) 分析 • コンサルタント業務 • 日々の打ち合わせへの参加・提案・顧客調査 ▪ 分析対象 • アンケートデータ・通話データ・FAQ・チャットボット など きっかけはNTT西日本でのコーオプ教育への参加
4. Data Dreamersを立ち上げたきっかけ コーオプ教育は人数・学年ともに制限が多かった • データサイエンティストとして活躍したい • データサイエンスについて話せる仲間を作りたい • データサイエンスで社会課題を解決したい このような思いを持つ学生を大規模に集め 社会課題を解決できるデータサイエンティストを育成したい という信念から増田と陸田の二人で立ち上げました。 データサイエンティストを増やしたい
5. Data Dreamersの目的 1. データ分析を扱う技術向上の機会を得られる場の構築 2. オープン・クローズドな実データを扱った社会課題の解決 この2つのテーマを軸にした活動で 社会課題を解決できるデータサイエンティストを育成 学内におけるデータ分析に関するプロジェクトの構築
6. 活動時間・場所 ▪ 活動時間 • いつでも • コアタイム毎週月曜日 17:00~19:00 ▪ 活動場所 • Challenge Lab 2F • 教室 • Discord 落ち着いた雰囲気な場所で活動しています
7. Data Dreamersの活動内容 ▪ 活動内容 • データ分析 コンペティションへの参加 Kaggle/Signate等 コンテストへの出場 • データ活用人材の育成 DX人材育成プログラムへの 参加 先輩・OBからの ノウハウの共有 ハッカソンへの参加 コアタイムでの勉強会
8. プロジェクト構成 取り組む分野ごとにチームに分かれて活動を行っています 計44名 学部2年生:12名 学部3年生:11名 学部4年生:10名 修士1年生:4名 修士2年生:6名 博士2年生:1名 PM(彦坂) グループ1 勝木(B4) グループ2 原(M2) グループ3 皆川(B3) グループ4 彦坂(M1) グループ5 干場(M1) グループ6 堀(M1) グループ7 大竹(M1) グループ8 赤丸(B4) グループ9 吉本(B4) アドバイザー(鈴木先輩、増田) 顧問(狩野剛准教授)、副顧問(山本知仁教授) サブPM(干場) 顧問: 情報フロンティア学部経営情報学科 狩野剛准教授 副顧問: 工学部情報工学科 山本知仁教授
9. 活動方法 ▪ プロジェクト参加後に3回の研修を実施 ▪ 研修後に興味のある分野でグループ分け ▪ グループ内で普段は勉強会やコンペ参加などを実施 ▪ ハッカソンやイベントにはグループの垣根を越えて参加 個人のニーズに合わせた柔軟な活動を実施
10. webコンテンツ 広告 画像 金融 オープンデータ 行政 スポーツデータ オールジャンル チーム選び 興味のある分野に分かれてチーム活動を実施 グループ4 グループ3 グループ1 グループ2 グループ8 グループ7 グループ5 グループ6 グループ9 LLM コンペ参加メイン データ分析メイン コンペ参加メイン データ分析メイン コンペ参加/勉強会等 データ分析メイン データ分析メイン
11. オールジャンル(グループ1,グループ8,グループ9) ▪ ジャンルを問わずにコンペティションへ参加するグループ ▪ 総合力や分析力を身に着けたい人向けです ▪ メンバーの希望に応じて2週間~1か月単位で色々なコンペティショ ンに挑戦しています。 あらゆる分野のコンペティションに出場 これまでに取り組んだコンペティションの例 糖尿病予測、渋滞予測、個人ローン審査予測、企業ローン審査予測
12. オープンデータ・行政（グループ２） データ収集・可視化スキルを身に着けたい人向け データ解析を通じて地域課題の改善を目指す ➔ データコンテストへの参加 オープンデータを使用 • ポータルサイト・APIを用いてデータの収集 • 場合によってはwebスクレイピングも使用 収集したデータは加工し解析 • 加工・解析にはPythonを使用 • 可視化にはBIツールであるTableauを使用
13. 画像・DeepLearning・数理統計(グループ3) ▪ 主に画像系のコンペティションへ参加するグループ ▪ AIを開発する時に必要になる基礎的な数学・統計知識の習得 ▪ 画像処理や理論背景を重視し、説明性の高いものを作りたいとい 人におすすめです 画像コンペティションや数学的素養を高める
14. 金融(グループ4) ▪ 主に金融データの解析を行うグループです ▪ 現在は「会社の財務データから伸びる業界の分析」と「仮想通貨 の価格予測」に取り組んでいます ▪ 時系列データの知識を身に着けたい人向けです 金融データの解析を行う
15. webコンテンツ、広告(グループ5) ▪ YouTubeなどのwebコンテンツの解析を行うグループ ▪ Kaggleなどにあるデータセットや、APIから取得したデータを 用いて、解析を行う ▪ その他コンペティションで関連のあるものにも参加 ▪ 普段から触れることの多いwebコンテンツに関心がある人向け webコンテンツや、広告の解析を行う
16. スポーツ(グループ6) ◼ フットサル、野球、バスケ、テニスの解析を行っているグループ ◼ チーム活動では、進捗共有や意見交換を行っている ◼ スポーツが趣味、時系列解析が行いたい人向け スポーツ解析を通して、解析能力を身に付ける ｚｚ フットサル 野球
17. NLP・LLM(グループ7) ▪ 勉強会の開催や関連コンペへの参加をするグループ ▪ 自然言語処理, 大規模言語モデルに関心がある人向けです 自然言語処理、大規模言語モデルについて学び, 活用する
18. 活動方法 ▪ イベント情報などをDiscordで共有 ▪ 情報の共有と参加者の可視化で、参加障壁を軽減 ▪ 同じ目標を持つ仲間がたくさんいる ▪ 仲間集めに困らない Discordなどを活用してイベントに参加
19. DDPでの分析について 分析に慣れたらイベントに参加 Data Dreamersとして参加している外部イベント・コンペに参加 1. GCI(東京大学・松尾研) 毎年春・冬に開催 授業形式でデータサイエンスについて学習可能 1. マナビDXクエスト(経済産業省主催) 毎年夏~冬に開催 PBL形式の一部と企業協同の二部がある 1. 機械学習コンペティション(Signate,Kaggle) ハッカソン
20. 育成方針 データサイエンティストとしてのビジョンの明確化・再現性の担保 • OB&先輩による「学部時代から就職までの軌跡」についての交流会でイメージの強化 • OB&先輩たちの就活で身に着けたノウハウをプロジェクト内で共有 ビジネス力 • マナビDX Questなどの企業協働&チームマネジメントで身に着ける • 地域の企業との連携によって実務に即したビジネス力を身に着ける データサイエンス力・データエンジニアリング力 • コンペティション参加&ハッカソン&GCIで身に着ける • 同じ目標を持つ仲間と学ぶことによって得られる相乗効果 3つの力を身に着け、DSとしての総合力を鍛える
21. 先輩たちの就職先 24卒、25卒の先輩たちの就職先 24卒 25卒 株式会社NTTドコモ R&D (データサイエンティスト) 富士通株式会社 SE ソフトバンクグループ株式会社 エンジニア LINEヤフー株式会社 データサイエンティスト 株式会社インテック エンジニア 日本電気株式会社 SE職(データサイエンティスト) TOPPAN株式会社 エンジニア 北陸電力株式会社 エンジニア
22. これまでの活動実績 23年度 ・GCI2023Summer 修了1名 ・マナビDXクエスト(経済産業省主催)、第1部・第2部Gold修了2名 ・AI課題優秀賞、総合課題優秀賞獲得 ・ Azure OpenAI Service大学生向けハッカソン(日本Microsoft・Sun*主催)優勝 外部公開可能な実績について記載
23. さいごに Data Dreamersは多くのデータサイエンティストを社会に送り込む Data Dreamersに関わるすべての人に「よかった」といってもらいた い Data Dreamers出身メンバーで社会をデータサイエンスで変革させる 昨日よりももっといい明日をデータサイエンスで