WorkShiftInstitute

株式会社ワークシフト研究所

〒106-0044 東京都港区東麻布1-7-3
第二渡邊ビル 7階

note

for Digital TransformationDX・データ分析人材の育成

Instructor教材開発・講師担当

高木 宏明

高木 宏明 Hiroaki Takagi

香川県出身

データ分析コンサルタント
ワークシフト研究所講師・研究員
フレイ・アンド・テクノロジーズ株式会社 代表

慶應義塾大学大学院 経営管理研究科(ビジネススクール・MBA)修了
国立 高松高専専攻科 機械電気システム工学専攻 修了

ビジネス理論から機械学習アルゴリズムまでわかりやすく解説することが得意です。
1400名以上の学生・社会人の方へ教えた経験があります。楽しく機械学習・データサイエンスを学びましょう!

(大学講師歴)
慶應義塾大学大学院 経営管理研究科 非常勤講師 「データサイエンス」(2019年度1学期~2023年1学期)
青山学院大学 社会情報学部 非常勤講師 「データマイニング」「データマイニング演習」(2018,2020,2021年度)

Voices参加者の声

  • 文系でもわかりやすく教えて頂いてとても良かったです。機械学習とは何かを教えて頂いたこと、演習が多い点が学びになりました。
    またフォローアップ日に詳細な質問をすることでさらに学びが深まりました。

    女性参加者

  • ド文系のため難しい箇所も多かったが、専門知識の習得というより、課題解決の視点で全体が構成されていたため、自分ごと化して取り組むことができたと思う。

    40代女性

  • わずか2日間という短い期間の中で機械学習のエッセンスが積み込まれた内容はすばらしいと感じました。
    プログラムなどの経験が無い者に対してR・Pythonなどを使用しないで、機械学習ソフトを用いたことで大幅な作業・気持ち的な負担感が軽減できたと感じています。
    テキスト/資料や講義での説明はポイントを絞った簡潔で、例えも交えた説明をして頂けたのでイメージができ、難しい機械学習の書籍を複数読むよりは、短時間で各段に理解が進んだと思います。
    また、別途フォローアップの場とセミナー録画で復習ができることは大変ありがたかったです。ありがとうございました。

    人事部門・男性参加者

  • 全体的に講義の説明やペースがちょうどよくでわかりやすかったです。
    機械学習の実際の活用の仕方のところが大変参考になりました。
    また、回帰編では変数選択のところが特に参考になると感じました。

    購買部門・男性参加者

  • 入門書や雑誌の特集を読んでなんとなく理解していたことが、ノーコードツールを使って自分でできたことが面白かったです。
    機械学習アルゴリズムの具体的な利用イメージがつくようになりました。

    DX企画・男性参加者

  • 機械学習自体は実務でこれから活かすところですが、分析者としてのスキルや度量が身に付き、実務で役に立ち成長を実感しています。具体的には数万~数十万件のデータが来ても全く動じない、ケーススタディを通じて「分析したいことはこれ」「報告したいことはこれ」「だからこう分析しよう」という発案まで迷わなくなりました。結果、出てきた結果を自信をもって会社に報告できるようになりました。

    40代女性

  • 教師あり、教師なしアルゴリズムの違いやデータ分析の目的、予測精度向上テクニックなど多くの点を学べました。
    私は文系卒ということもありPythonで独学しようとしてプログラミングで挫折していましたが、今回はバッチリついて行けました。

    女性参加者

  • 文系出身なので難しい数式を利用した講座は基礎知識ハンデが伴うが、そういった表現は少なく学びやすかった。とは言え、初見ではもちろんわかりにくいこともある。しかし、説明もわかりやすく、使用ソフトウェア(RapidMiner)を操作していくうちに理解できることも多い。また録画を後からも視聴可能なので、突然訪問されたり仕事で穴が開いたりPCが壊れたり…しても見返せるのが非常にありがたい。一緒に受講する方々の質問も参考になり、発表内容の個性によって「数値」という指数が変わっていくところがやはり使用する人間側の目的や見解によるもので左右され、数値で表わされるものの裏側を見抜いていくことや、何を基に導き出された結果か、何を選択するかを考察していくにはまだまだ人の力は必要だと感じた。

    40代女性

  • 以前から学びたいという気持ちはあったものの内容が難しく初心者にはハードルが高かったのですが、初心者にもわかるように教えていただき最後までなんとかついていくことができました。
    この分野の学習の敷居が少し下がったことが、参加して一番の収穫でした。
    分類や回帰など、データサイエンスにおける基本的な考え方を体系的に学ぶことができた点が良かったです。

    人事部門・女性参加者

  • データサイエンスを学んだ事がなかったため新鮮で楽しく受講できました。
    講師の方のレクチャーは初心者でもわかりやすいように簡潔かつ丁寧でとてもよかったです。
    講義の中で演習が多くあり、演習を通してデータの分析方法を肌で感じることができたことが特に良かったです。

    製品開発・女性参加者

  • 自分の業務への活用の仕方をイメージしながら受講出来た点がとてもよかったです。
    おそらく専門書から入ったら、実務との接点をつかめないまま門前払いになっていたと思います。データ可視化はすぐに実務で実践したいと思いました。
    また、予測精度や異常値の扱いなど機械学習の注意点やその影響範囲、データを眺めることの重要性など、機械学習を取り入れるにあたっての重要な前提を、実例をもとに学べた点がとてもよかったです。
    文系出身者にはなかなかイメージを持ちづらい部分をクリアにすることが出来ました。

    経営企画部・女性参加者

  • 受講前はかなり構えていましたが、(機械学習アルゴリズムとは?)に関する例え話の解説を聞いてから、肩の力を抜いて参加できました。
    機械学習で出来るところ、人間が指定するところ、人間が考えるべきところなどの区分けを随所で説明くださったのが理解に繋がりました。
    演習の途中、操作に迷った際も取りこぼされることなく繰り返し説明してもらえて、とても嬉しかったです。

    法人営業・女性参加者

  • 新しい知識や気が付かなかった視点などを学ぶことができたことと、最終課題にトライして思考錯誤を繰り返しながら手を動かしたことで、講座で学んだ知識・テクニック等がよりイメージでき身に付いたと感じています。

    60代男性

  • リアルタイムでの参加が難しかったにも関わらず、フォローアップの時間が設けられていて、感謝しています。気軽に聞ける環境下でとてもためになったと感じています。知識だけでなく演習(特にタイタニックの課題)を通して機械学習の経験を積めたことは大きな収穫でした。

    30代女性

  • データサイエンスの世界に軽いあこがれを持っている程度でしたが、受講したことで概要からトータルで理解することができ、非常に有意義で充実した内容と思いました。難しいところもありますが、先生の説明がわかりやすく面白く、知的刺激にあふれています。普段の業務の物の見方にも視点が活かせると感じており、自社の業務にどう活かすか、どんな新しいことが生み出せるかと考えると楽しみな気持ちになっています。講座の中で実際にソフトウェアを使った分析を行う点も、実務に活用したらどうなるのだろうと考えるヒントになっています。

    40代女性

  • 興味ある分野だったのでこれまで独学で勉強もしていましたが、勘違いしていた点など改めて勉強になりました。
    独学である程度勉強されている方にもおススメできる講座だと思います。

    ITエンジニア・男性参加者