データサイエンス学習者と学習コンテンツのマッチングを最適化したい！

 

 

データラーニングギルドの村上と申します。

 

IT系で起業していた叔父の影響もあり、また「何かやるなら自分で作れた方が良い」と考えて情報科のある高校に進んでプログラミング・情報に関する勉強をスタートしました。

 

大学卒業後にデータサイエンス業界に飛び込み数社で経験を積んで技術を磨き、個人事業主として案件を依頼して頂いておりましたが、自分だけでなく周囲の人々も共に稼げるようになって欲しいと2018年5月に株式会社データラーニングを設立しました。

 

そして今ではデータサイエンティストスクール「データラーニングギルド」を運営する会社のCAOを務めるまでになりました。

 

 

私自身がデータサイエンティストやデータエンジニアを始めとするデータ×AI人材として活動を行うにあたって、必要となる知識や情報が膨大であるにもかかわらず、それらの知識に適切にたどり着けずに苦労するという場面に度々直面しました。

 

データ分析人材コミュニティの運営を通じて同業者の方と話をするうちに、データ×AI人材として活躍している方の共通認識として、学びたいことを的確に学べる仕組みがないという課題があることが分かってきました。これを解決するために今回本プロジェクトを立ち上げさせていただきました。

 

データ×AI人材として現在働いている方々やこれから参入する方々にとってより濃く深く学べて共に成長出来る仕組みを作り、データ×AI人材をサポートしていきたいと思いますので、皆様のお力添えをお願い致します。

 

 

「データ×AI人材」とは簡単に言うとデータからビジネスに活用する知見を引き出す中核人材です。

 

 

実は誰もが普段の生活で行っているこの行動ですが、どんなデータを集めるか・それをどの様に活かすか・そして的確な解決法をどう作成するかに知識や経験・センスが問われるものなのです。

 

そんなデータ×AI人材を目指し、私は2012年にデータ分析業界に飛び込みました。まだ認知度が低い頃からがむしゃらに働いてきた結果、しっかりとした成果を作り出せる実力を得られました。しかし、私一人だけではなくこの仕事で共に活躍する人材を輩出する環境を作りたいと思い会社を設立し、今では育成をする立場となりました。

 

スクールでは文系・理系、経験の有無を問わずしっかりと学べる講座や実践に即したカリキュラムを用意し、私自身も約100名の受講生へ教育を行いました。

 

そんな中、データ×AI人材として必要な知識や情報の膨大さに、何を学べばいいのか・データを手軽に集めるにはどうしたらよいのか・知識を深めるために適した教材はどれなのか、という私自身も感じた声が集まってきました。

 

こういった課題を解決するためには、体系立った資料や学習環境が必要不可欠です。一人でも多くの方にデータ×AI領域で活躍できるようになって頂きたいといった想いから本プロジェクトを立ち上げました。

 

 

まず私はIT業界で働くための基礎を学生時代に学び、就職をきっかけにデータ×AI人材への一歩を踏み出しました。色々な経験をしましたが、どの会社でも学びがあり、またどの様に研鑽を積み自分を前進させるかを周囲の素晴らしい方々を真似し続けて今の自分を作っています。

 

そんな私が感じているのはデータサイエンティストとして情報を的確に選び出す目線や、進化し続ける知識への適応力を磨き続ける必要性です。それには膨大な情報量が立ちはだかります。もちろんすでに使えなくなっている情報もありますが、それを上回る勢いで今この瞬間も情報が供給され続けています。

 

そのためにデータサイエンティストが｢今の自分に｣必要な情報・知識を得、深める手段としてデータラーニングギルドを作りましたが、まだまだ不足していると感じています。

 

本プロジェクトでデータサイエンスを学ぶコンテンツを体系的に整理・まとめ・レビュー情報を提供するWebサイト/ナレッジベースを構築することで、現在、そして、これからデータ×AI人材となる方がますます輝いていく、それが私が叶えたい事です！

 

データ×AI領域を学ぶ上で、コンテンツが散在しており学習者フレンドリーではないことに課題感を感じていました。

 

実際にギルドに在籍している、データ×AI人材の方々にアンケートを実施したところ、実に半数以上の方が同じ課題をお持ちであることが分かりました。

※どちらのデータもn=21 

 

また、自分自身の経験や、スクールの卒業生や現在学んでいる方々から

 

 

といったお声をいただいて、これは是非改善したいと思いました。

 

そのために

 

・各種データや教材をまとめたコンテンツ作成および検索システムの構築

・それぞれのレベルに沿う細やかなラーニングシステムの開発

 

を行いたいと思っています。

 

そうして必要なデータや教材の明確化や現状に見合った適切な学習が出来ることにより、データ×AI人材を目指す方達の確実なステップアップをサポートします。

 

今回、このプロジェクトを通じて製作する「Data Learning Bibliography」は、学習コンテンツのレビュー、紹介を見ることができ、自分の学習したい領域に合った書籍を検索できるナレッジベースになります。

 

Data Learning Bibliographyには、データ領域のコンテンツに関して、カテゴリー、必要となる前提知識、対象読者、書籍のレビューなどの、コンテンツが自分に適切なコンテンツなのか判断するための情報を整理した記事を蓄積します。

 

 

 

サイトのリリース時には、100記事分のコンテンツを作成して、データベース化したいと思っています。

 

まず、最初にデータベース化する分野としては、

 

・SQL

・微分積分・線形代数

・統計学基礎

・機械学習

・python

・データ活用に関するビジネス書

 

といった、データ領域で幅広く活用される領域を想定しています。

 

 

学習コンテンツをデータベース化する目的の一つが、コンテンツ検索の最適化です。データベース化した、タグを使ってスキルカテゴリや、サブカテゴリ、現在の自分の学習レベルに基づいて、自分に合った最適な学習コンテンツを検索できるようなサービスを構築します。

 

 

 

また、検索とは別に、データサイエンス入門以前、データサイエンス入門、ディープラーニング入門、マーケティング分析入門、ポートフォリオ作成パッケージのようなコンテンツプレイリストの記事もあわせて執筆します。

 

「Data Learning Bibliography」が完成することにより、データ×AI領域を学ぶコンテンツを体系的に整理・まとめ・レビュー情報を提供し、適切な学習が出来ることにより、データ×AI人材を目指す方達の確実なステップアップをサポートできると考えています。

 

自分がずっと思っていたこと、そして、そこに共感していただける方々のお力添えを経て、「Data Learning Bibliography」プロジェクトの公開までたどり着くことができました。

 

データ×AI領域のさらなる発展に向けて、このプロジェクトを必ず成功させたいと思っています。今回のクラウドファンディングで特別なリターンをご準備いたしました。共感を頂ける方はご支援頂けますと嬉しいです。

 

プロジェクト運営メンバー

 

ライター

応援メッセージ

※50音順

 

井原　渉様（株式会社澪標アナリティクス　代表取締役）

データ分析をできる人の需要は増えるが、人材は足りないと言われ続けています。一方で、「データ分析できる人」という言葉の定義がなく、様々な書籍や教材、教育コースが散在しています。自分が得意な分野のトレーニングばかり受けていて、「そこだけができる人だと需要がないんだけどな」と思う人がいいます。逆に広く勉強をしていて、「何を目指してるんだろうか」と思う人もいます。最終目的を見据えながら、自分に適した教材で勉強し、自分のスキルを全体から語れる人材になれるよう、応援しています。

 

上野佑馬（ウマたん）様（株式会社ダブダブ　代表取締役）

私自身データサイエンスやAIの学習には苦労してきた経験があり、その課題感からスタビジというメディアでデータサイエンスを分かりやすく伝えるコンテンツを作ってきました。しかし、それでもなお全ての人々にとって最適なデータサイエンス学習方法が提供できているとは言い難い状況です。そんな中、本プロジェクトを通して今回データサイエンスの学習教材とデータサイエンスを学びたい人のマッチングプラットフォームが立ち上げられるということで非常にワクワクしております。多くの人に最適な学習方法が提供され、多くのデータサイエンティストが生まれることを願ってます。頑張ってください！

 

勝又健太様（雑食系エンジニア）

私が専門としているWeb開発の世界も同様ですが、基礎分野の良質かつ安価な教材は既に大量に存在します。しかし、ある程度経験を積むとそういった教材の質を見抜く目は自然と養われるのですが、初学者の方が膨大の情報の中からそういったコンテンツの良し悪しを判断するのは非常に難しいというのが現状です。データラーニングギルドさんの「Data Learning Bibliography」が完成することにより、初学者の方たちがより効率的にデータサイエンス分野の学習を進めていけるようになることを期待しています！

 

後藤衞様（ブルベース株式会社　代表取締役, バレットグループ株式会社　取締役）

AI開発や活用が多くの人たちにとって当たり前になりつつある社会で、データサイエンティストが活躍するフィールドは今後も増え続けると言われています。一方で現場では人材不足が常に問題となり、個人や個社としてではなく社会全体として人材育成の必要に迫られていると感じます。その様な中で、長く深く活躍し続けるデータサイエンティストを輩出し続けていきたい！という考えとこの取組みの目的にとても共感します。応援していますので頑張ってください！

 

ゴン様（英語物語の開発者）

 英語物語という英語学習ソーシャルゲームの開発者、ゴンです。データ分析って、技術やサービスの進化が早く、 自社の状況によって最適解がかなり異なるので、 有識者の方に気軽に適切な書籍や基盤についてアドバイスがもらえる データラーニングギルドのおかげでとても助かりました。多くの人が気軽に見れるWebサイトがあれば、 今後ますます重要になってくるであろうデータサイエンスの領域が 初学者にとっても身近になると思うので、ぜひとも村上さん・塾生の皆さんには、 実務的で分かりやすいWebサイトを継続的に更新していってほしいです♪ 

 

里洋平様（株式会社Village AI 代表取締役, nat株式会社 取締役, 株式会社Lupinus 社外取締役）

データサイエンスやAIに関しての学習コンテンツは充実してきていますが、コンテンツが多すぎてどこから手を付ければ良いのか？今の自分にあっているものはどれか？というのが分かりにくくなっているとも感じています。データ×AI人材を目指す上で、本人にあった学習コンテンツとのマッチングはとても重要です。合っていないコンテンツで学習してもその効果は薄く、挫折してしまうケースもあると思います。本プロジェクトはそういった課題を解決してくれると期待しています。

 

永田ゆかり様（データビズラボ株式会社　代表取締役）

データ領域の仕事は、分析する人、解釈する人、設計する人、どのような立場の人であれ、学ばなくてはならないことが多く永遠に学び続けていかなければならない業界です。村上さんのこちらのプロジェクトで、多くの人がデータを使い、さらに価値にしていけるようになる社会が実現できるよう祈っています。

 

西内啓様（株式会社データビークル最高製品責任者）

このプロジェクトが実現することで、一人でも多くの人が自分の人生を変えるような知識と出会うきっかけになればいいと思います！

 

野島光太郎様（データのじかん編集長 兼 ウイングアーク１ｓｔ株式会社 メディア企画室 室長）

 

IPAのIT人材白書によれば、2030年には79万人のデジタル人材が不足すると言われ、あらゆるところで、デジタルトランフォーメーションを担うデジタル人材が求められています。そこで中核として期待されている人材が、データ活用による新たな顧客価値を創造し、複雑な経営判断を最適化していく、「データサイエンス」を積極的に活用する人材です。

 ただ、一言に「データサイエンス」言っても、統計学、基礎数学、プログラミング、データベースや情報処理技術、課題解決力、プロジェクトマネジメントと求められる領域は多岐に渡ります。村上さんの「Data Learning Bibliography」によって、最短・最適なルートで、デジタル人材のミスマッチが解消され、データ・デジタルによって幸せな社会を実現するきっかけになればと祈っています。

 

マスクド・アナライズ様（イキリデータサイエンティスト）

「データサイエンティストになりたいのですが、何をどうやって勉強すればいいですか？」このやり取りはネットとリアルを問わず、数限りなく繰り返されてきた。しかしながら、本人のスキルや適性などを考慮すると、一概に回答できないのもどかしさがあった。そこで本プロジェクトが実績のある人物から適切な学習方法を提供するプラットフォームとなり、巷にあふれる怪しいノウハウ系情報商材が一掃されることを期待したい。

 

宗像良様（株式会社ライカシャトル代表取締役）

 国内企業の多くがDX推進に取り組み始めた反面 データをどのように自社ビジネスに活かすのかイメージできないというケースが増えており データサイエンティストへの期待が高まっています。企業によりDX推進する目的も異なりアプローチ方法も様々ある中で、 データ分析の知識だけではなく多様な知識・経験が求められます。今回のプロジェクトが成功すればデータサイエンティスト自身の 目指したいキャリアパスを可視化でき、魅力ある人材の創出支援になると感じますし、 企業視点では 自社に必要な知識・技術を持つ人材か判断しやすくなりミスマッチの軽減に繋がれば 総じてコスト削減が可能になると思います。とても期待しております！ 

スケジュール

7月15日　プロジェクト終了予定

7月16日 　順次リターン発送予定　　　　　

　　　　　 コンテンツ制作開始

7月16日～8月31日　サイト設計

9月1日～11月30日　サイト開発

12月中旬　サイト公開予定

 

資金の用途としては、手数料を除いた金額を以下の用途に使用させて頂きます。

 

・コンテンツ執筆の執筆料金

・コンテンツ執筆の編集料金

・サイトデザインのデザイン料金

 

 

長文お読みいただきましてありがとうございました！

 

今回のプロジェクトをきっかけに「データサイエンス・サイエンティスト」の学びと成長を具体的かつ的確にサポートして、長く深く活躍し続ける人材を輩出し続けていきたいと思っています！

 

ご支援の程、何卒よろしくお願いします！