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【コニカミノルタ様協力制作】新コース!データエンジニアリング講座徹底解説

皆さんこんにちは、Microsoft 認定トレーナーの小池です。

本日は先日リリースした、コニカミノルタ様と協力制作した新講座「データエンジニアリング実践講座」の概要について受講生のインタビューも含めてご紹介いたします。

データエンジニアリングとは?

読者の皆様に質問です。データエンジニアリングとはなんでしょうか?

単語は聞いたことはあるが何を指すのかわからないという方が多いかと思います。
データエンジニアリングとは分析のためにデータを収集して解釈、分析可能な形に加工し保存することです。もう少し簡潔に言いますとデータ活用の準備を行うことです。

近年、AI やディープラーニングといったデータ活用トピックがブームとなり多くの企業でデータ活用人材の育成が盛んになりました。
実際にデータ活用プロジェクトの半数が本番運用まで進んでいるなどと言ったアンケート結果もあります。(2018 年は本番運用まで進むプロジェクトが 10 %ほどでした。)
しかし、本番導入までデータ活用を行うことができてもその後の運用ができない、十分な利益を得ることができなかったという例がほとんどです。つまりデータサイエンティストがいても DX が進まない状態にあります。

なぜ、十分な成果を得ることができなかったのかというと適切な分析システムの設計ができていなかったためです。

本講座では適切な分析システム設計から Azure のクラウドサービスを使用した実装までデータエンジニアリングを幅広く学ぶことができビックデータを実務活用する人材を育成します。

講座の特徴

それでは弊社のデータエンジニアリング実践講座の特徴についてお伝えします。
本講座は分析システムの構築と運用に特化した講座です。

他社様でもデータエンジニアリング講座と記載されている講座はありますがほとんどが Python の前処理とデータサイエンス(分析)を組み合わせた講座であり、分析システム構築などに焦点を当てた講座ではなく、実務応用が難しかったりします。

弊社のデータエンジニアリング実践講座はコニカミノルタ所属のデータサイエンティストの方々の協力制作のもと、データレイクからデータウェアハウスへの加工と蓄積、機械学習モデルの運用にまで焦点をあてた実務ベースのデータエンジニアリングが学べる講座となっております。

データエンジニアリング実践講座の特徴
    • コニカミノルタ様と協力制作
    • 分析システムの構築、機械学習モデルの運用にまで幅広く学習可能
    • 実務現場の課題から逆算し作成した講座

受講後の研修到達目標は、下記になります。

  • ビッグデータアーキテクチャを構成する各要素を理解する
  • ビッグテータアーキテクチャの Azure での基礎的な開発ができる
  • ビッグテータアーキテクチャの設計と提案ができる

講座内ではデータエンジニアリングの基本概念のインプットからグループワークを通した設計、そして NY 市の Taxi の生データを使用した実装まで幅広く網羅的に学ぶことができ、上記のような人材を育成します。

より詳細なスケジュールや内容は下記です。
弊社ホームページからも確認可能です。
参考 データエンジニアリング実践コースページ

1日目

2日目

コニカミノルタ様へのインタビュー

最後に、講座制作に関してご協力頂いたコニカミノルタ様の山口さん、村下さん、坂巻さんの 3 名のデータサイエンティストの方々に実施したインタビューの一部をご紹介します。
また、本取組はコニカミノルタ様のブログにも掲載いただいております。ご興味ある方はぜひ下記リンクからご確認ください。
参考 新たな人財「データエンジニア」の育成検討コニカミノルタ様ブログ

対談者
コニカミノルタ株式会社より
データサイエンティスト
山口様(左) 主な業務:製造現場におけるデータ活用の実践と定着の支援
村下様(右) 主な業務:製造現場におけるデータ活用の実践と定着の支援
坂巻様(中央) 主な業務:データ分析技術を用いたサービス開発と立案

キカガク_小池

研修を検討しはじめた課題や背景はどういったものがありましたか?
弊社では、5 年以上前から ICT 人財の育成と認定活動の一環で、データサイエンスの社内外研修を実施しており、着実にデータサイエンティストを増やしてきました。しかし、データサイエンティストが本業の分析でなく前処理に多くの時間が割かれ、データ分析業務が進まないという課題がありました。

山口様

時間のかかっている前処理の例として、ほしいデータがきれいな状態で格納されておらず、データ分析の際に不要情報の削除や必要情報の抽出が必要でした。つまり人が見るには最適な情報でも、データ分析となると多くの加工や整備が必要な状態で、データ分析を視野にいれたパイプラインの設計・構築がまだまだできていません。そこで、更なるデータ活用の効率化を進めるためにも、データ基盤をしっかり設計・構築できる人材の必要性があり、昨年度から本格的にデータエンジニアの育成を検討し始めました。

村下様

キカガク_小池

ありがとうございます。データの活用方法はわかっているが、活用環境・データ整備にギャップを感じていられたのですね。
研修までの流れや研修内容はどのようなものでしたか?
まずは我々 3 名がトライアルという形で作成中の研修を受講させていただきました。そのトライアル受講を元にフィードバックや改善をしていただき、上記課題を解決できるような研修を本番で実施しました。キカガク様は最後まで本研修をよいものにするために伴走してくださり、社内受講生に対して期待する研修を提供でき、大変ありがたかったです。
研修の内容は、データエンジニアの一般的な基本知識や概念の整理から、クラウドの具体的な操作まで習得し、さらに自らの頭で活用シーンとアーキテクチャを考える、という要素からなっていました。各要素をバランスよく学習できたのが良かったです。

坂巻様

キカガク_小池

トライアル受講の際は的確な FB をありがとうございました。期待されていた研修を提供できたとのこと、大変うれしく思います。
受講生様からの研修の結果・反応はいかがでしたでしょうか?
クラウドの操作をハンズオンで学習するだけでなく、データエンジニアの定義と役割のような概論もバランスよく学べたところがよかったです。実際の受講生からは次のような意見があり、私達が受けた印象と同じ印象を受けたようです。

山口様

受講生からのコメント
    • すでにデータ分析のスキルは十分に持っていたが、データ分析を業務に活かしてより成果を出すために、どの様にデータを収集・整理して管理する仕組みを作るべきかを学べた。
    • データ関連の人財には定義が曖昧なものが多いが、講義の最初にデータエンジニアの定義を説明していただいたので、データエンジニア像を明確にすることができた。
    • データエンジニア概論だけでなくデータ分析パイプライン構築の一連のハンズオンを通し、データエンジニアの業務の見通しがたつものであった。本講座以外で、短期間でデータエンジニアの活動範囲の全体像を具体的に学ぶ機会がないと感じた。

キカガク_小池

本講座と通して、クラウドを用いて手を動かしながら実装することによって知識だけではなく実装、設計力を身につけていただけました。
沢山のコメントありがとうございます!

我々の身の回りでは AI を筆頭としたデータサイエンティストなどの育成に力を入れてきた企業が多いと思いますが、今後はデータ活用をより一層推し進めていくために、データエンジニア力が問われるようになります。
本記事を通し、データエンジニアの必要性を感じ本講座に興味を持っていただけますと幸いです。

また、本データエンジニアリング講座のような定期研修だけでなく、企業様の課題に沿った個者向けカスタマイズ研修の設計・実施も可能です。お気軽にお問い合わせください。
最後まで読んでいただきありがとうございました。


また、株式会社キカガクの紹介から、研修の提供事例まで幅広くのった資料をご用意しています。

企業様がどういった課題を抱え、弊社研修でどう効果をあげたか等の事例弊社講座一覧 e ラーニングについても載せておりますので、皆様のご参考になれば幸いです。