講義紹介(大阪大学/データサイエンス編)

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先日、かのDJ社長の動画を見ました。

少し前から彼は見かけによらず、的をついたことを言うなぁ。。と、思っていたのですが、

いやぁ〜、正直、とても感銘を受けました。

筆者は特に「生まれたときはみんな何もできひんかった」

「人間は何でもできるようになっていくもんや」

というところにとても勇気をもらいました。

「千里の道も一歩から」とはよく言ったもので、誰しもはじめは初心者だったという考えは、きっと皆さんにも勇気を与えてくれるものだと思います。

 

さあ、そんな話はさておき、今日のお題は「データサイエンティストになるには?」です。

少し自己紹介も交えますと、私は大阪の某大学の経済学部で日々研鑽している学生です。

大学では経済学・経営学両方の講義が受けれるのですが、

ついになんと今年から、やっとデータサイエンティスト系の講義が受けれるようになりました!!

 

というのも、学部2回生まではベーシックな内容の講義が多く、専門的な講義は3回生までお預けになっているのです。(そんな殺生な!!)

もちろん、少しぐらいは2回生でも受けれたりしました。(テキストマイニングの授業など)

しかしながら、統計ソフトや言語をフル活用した講義はこれから始まるというわけです。

というわけで今日は、今回取れるようになった講義やその他いろいろな講義について、

「現在大学ではどのようにデータサイエンティストにアプローチしているか」を知っていただきたく(大学でどのような授業が行われているかを知りたい高校生・社会人の方々は多くいらっしゃると思います)、この記事を書こうと思い立った次第です。

紹介したい講義は3つです!では、早速見ていきたいと思います。

 

1.【マーケティング2 英名:Marketing2

学習目標には、「統計分析ソフトウェアRを使ったマーケティングデータの分析ができるようになることを目指す。」と書いてあります。

いやぁ〜〜〜、どストライク。

ひとえにビッグデータを扱うと言っても、金融や国家統計などその使用分野は多岐にわたりますが、

筆者はもともとマーケティングにとてつもない関心を持っていたため、この授業は興味ど真ん中の講義でした。昨年に「マーケティング1」が開講されていたこともあって講義名は2となっていますが、Rなどを使って実践的に行うのが初めてになります。最後の方には消費者行動の分析や、市場動向の分析なども合わせて見ていくとのことです。これからが非常に楽しみです。

 

2.【テキストマイニング 英名:Text Mining

こちらの講義は筆者が去年に履修したもので、「仕掛学」を提唱したあの教授による、自然言語処理の授業です。去年の講義でシラバスがないのですが、「データマイニング」という講義と交互に、隔年で開講されています。もともと鬼の授業といわれていた(学生・教授本人両方から)講義でしたが、非常に興味深く、タメになる授業でした。

mecabという形態素解析(知らない方はググってください!)のソフトを組み込んだExcelTTM(教授が開発したソフト)を使った授業で、意識の高い方々はその解析結果をRPythonにかけて楽しんでいたそうです。(筆者は当時RPythonもよく知りませんでした、、、)ビッグデータでも主に”テキスト”に目を向け、例えばSNSや商品レビューなどを活用しようという方向ですね。

筆者は、みなさんもご存知、恋ダンスで大ブレイクした「逃げ恥」の中に出てくる日産車のCMについて、SNSを分析して、そのCMの是非と、売上高・株価の相関を調べたりしました。結構よくできたレポートだったと思ったんですけど、成績は惜しくもAでした。(厳しい!!!)。ともあれとても勉強になる講義でした。

 

3【特殊研究(データマネジメント) 英名:Workshop (Data Management)

この講義はなんと!!!

大学院生専門の講義です。それも経済研究科ではなくお隣の国際公共政策研究科。

筆者は、「大学院の授業は受けられません!!!」と言ってきかない教務達を押し切って、直接教授(教授かは定かではない)にアポを取りこの授業に参加しております!!(後日教務にも許可は得ています。)シラバスでPythonを使う講義を探していたところこの授業に出合ったことがきっかけでしたが、大学院の講義ということもあり外国人の学生も多く(半分ぐらいかも?)年配の方も受けていらっしゃいました。講義はもちろん英語で進められますが、内容上発言機会はそう多くないので、聞いて理解できる方はついていけるといった感じです。

しかしやはり大学院の講義、「とても専門的!!!!」という印象で、非常に興味深い内容です。学習目標は、データ分析に必要なPythonRのコーディングの習得はもちろん、それらを管理・共有する上で必要なソフトである、DropboxEvernoteGitHubReadcuteJupyter Notebook、なども使用し、とても実践的な内容になっていました。これからの授業が非常に楽しみです。

 

おわりに。

いかがでしたか?このほかにも、JuliaPythonを使う自然言語分析などの授業があるみたいですが、時間割の都合上履修はしませんでした。また今年から所属するゼミも、Rを使ったマーケティングサイエンスがテーマであり、講義との相乗効果が望めそうです。

と、このようにここに上げただけでも様々な講義で「データサイエンティスト」を匂わすような内容が繰り広げられています。他の大学などでのデータ分析系授業は一体どんなものがあるのでしょうか。筆者としてはとても気になるところです。また実際にデータサイエンティストやデータを使ったマーケターとして活躍されている方の、この授業に関する意見・感想もとても興味深いです。

データサイエンティストを目指す高校生の皆さんの資になることを願っています。

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