在校生・修了生インタビュー

上智大学大学院

 応用データサイエンス学位プログラム（修士課程）

「もっと機械学習やAIに関する知見があれば貢献できるのに」と仕事上で思うことが増え、最初は独学でデータサイエンスを学ぼうと試みました。しかし文系出身で数学的な知識が薄く、有識者のサポートが無い中での学習が難しく断念。そんな時同プログラムを知り入学を決めました。仲間とモチベーションを落とさず仕事と両立して学べる点はもとより、データサイエンスを体系的に学びベースとなる知識を得たうえで、ビジネスの応用・実践レベルまで引き上げてくれるカリキュラムに魅力を感じました。

学んで分かったのは、データサイエンスには多くの手法・製品がありますが、各々の特性を理解し整理して用いなければ効果を発揮することはできないということ。さらにプロジェクトの成功には、機械学習のモデルに詳しいだけでなく、課題特定の上手さやメンバーの得意分野を的確に分担する力など、多くの要素が必要だと痛感。こういった様々なハードルの越え方を、同プログラムの経験豊富な先生方が丁寧に教えてくれます。この学びをさらなる業務の効率化に活かしたいと思っています。

予測モデル構築

簡単な機械学習のモデルを打鍵しながらモデルの知識を修得。プログラミングをしたりデータサイエンスプロジェクトの進め方を体験したりする中で、データサイエンスに対する心理的なハードルが驚くほど下がりました。

政策・事業評価

計量経済学をベースにデータの因果関係を分析します。政策の効果検証が題材ですが、キャンペーン効果の判別などマーケティングにも活かせる内容。事例研究や実践を通して分析手法を学びデータ分析の質を高めました。

情報推薦

動画サイトなど身近なサイトで使われているレコメンドエンジンの仕組みを学修。レコメンドの精度を競う最終課題では、学習データの取得・成形法やレコメンドエンジンの効果的な使い方などを楽しみながら学びました。

スケジュールの調整や勤務制度を利用して仕事と両立しながら通学しました。その甲斐もあり、収入を維持しながら学費を支払うことができました。