データサイエンティスト育成講座 株式会社ブレインパッド

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2019年2月開講講座の受講者アンケート結果


2019年03月20日


みなさん、こんにちは!
ブレインパッドの土屋です。

 

日頃、ブレインパッドの公開講座のご紹介をしている際に、 「どのような方が主に受講しているのですか?」、「(ご自身が)講座の内容についていけるのか心配です」という、 受講生や講座の中身に関するご質問をいただくことがあります。

 

加えて、データ分析やAI・機械学習プログラミングに関する講座は、いずれも決して気軽に申込ができる価格感とは言い難いかもしれません。

 

そこで、お客様が自分のニーズに合った講座を安心して選べるように、講座選びのための充実した情報をできるだけ多く、そしてタイムリーな情報をご提供できるように、受講者の視点に立った情報発信に力を入れております。

2019年02月開講講座の開催レポートは、こちらから是非ご一読ください。
https://school.brainpad.co.jp/blog/2019/03/08/3212

 

それでは、本日は2019年02月に開催した公開講座の受講者アンケートの結果をご紹介します。

 

 

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1.講座内容に関する満足度

 

弊社の公開講座は、ビジネスの現場で活かすことができる実践力を身に付けられることが強みの一つです。

分析手段として欠かすことのできないプログラミングの基礎や分析プロセスの一連の流れを学び、実際に手を動かしグループディスカッションをしながら進める実践演習を行うという講座構成は、89%の受講者に満足いただくことができました。

 

ブレインパッドのデータサイエンティスト入門研修_講座の内容に関する満足度_201902

 

 寄せられたコメント:

 

【SQLによる集計・分析】

・「実データを使用してグループワークをすることで、チームの皆さんの知見などを学べて良かったです」

・「今後の業務に活かせると感じました」

・「実践的な演習課題がとても良かったです」

【Rによる統計解析】

・「データ分析設計からRによるデータ分析まで一通り学べました」

・「楽しんで理解できました」

・「実践的なデータ分析を体験することができました」

【機械学習による問題解決実践】

・「広範囲での知識を得たました。簡単ではあるが分析~提案までの体験ができました」

・「単なる技術だけでなく、ビジネス観点で分析、提案を行う実習があったり、より実務で使うことをイメージしやすい内容が良かったです」

【Pythonではじめるディープラーニング実践:画像解析入門】

・「ディープラーニングに関する基礎知識からどのように実現(プログラミングの知識など)していくかを十分に理解することができました」

・「本で独学した際に不明な点が多く解消できました」

2.講師に関する満足度

 

弊社講座を担当する講師は、データサイエンティストとして、実務でデータ分析を経験していることが特徴です。

特にグループワークにおける中間発表で、分析設計の細かい、ちょっとした盲点へのコメントやアドバイスは、実践演習ならではの醍醐味です。

また、最終発表では、更に説得力を増すデータの使い方/表現方法や、一歩踏み込んだ分析ロジックの展開をするためのヒントなどを講師がご紹介します。

2月の講座では、97%の受講者に満足いただくことができました。

 

ブレインパッドのデータサイエンティスト入門研修_講師に関する満足度_201902

 

 寄せられたコメント:

 

【SQLによる集計・分析】

・「全体的に理解することができました」

・「説明がわかりやすく、丁寧に教えていただきました」

・「丁寧に解説いただけたので、理解に苦しむところはなかったです」

【Rによる統計解析】

・「話が聞き取りやすく、説明も丁寧で親切でした」

・「グループワークでタイムリーに質問にお答えいただき有難かったです」

・「データ分析実務での体験を交えた学習内容でした」

【機械学習による問題解決実践】

・「受講者のレベルに合わせた進行と、データサイエンティストの現場状況を踏まえた補足がよかったです」

・「座学の内容、質問への回答ともに分かりやすかったです」

・「重要ポイントが分かりやすかったです」

【Pythonではじめるディープラーニング実践:画像解析入門】

・「こちらの業務で抱えていた疑問に対してわかりやすく回答してくれました」

・「質問にもただ回答するだけではなく、+αの部分も加えて回答をしていただけた」

3.講座の難易度と、講座の難易度に対する満足度

  

公開講座を運営する中で、最も頭を悩ませていることの1つが難易度の設定です。
弊社の講座は、限られた時間内で最大限の学習効果に高めることを最重要目標として、難易度を設定しています。

難しい内容は、テキストの解説を手厚くしたり、理解促進のための演習問題を実際に解いていただきます。

全ての受講者に満足いただけるような講座をご提供するために、講師やTA(ティーチングアシスタント)による個別フォローにも工夫を凝らしています。

 

ブレインパッドのデータサイエンティスト入門研修_講座の難易度_201902

ブレインパッドのデータサイエンティスト入門研修_難易度に関する満足度_201902

 

 寄せられたコメント:

 

【SQLによる集計・分析】

・「難易度については、思ったより難しくもなく、講義のスピードについていけるようなレベルだったので良かったです」

・「SQLの初心者向けに分かりやすかったです」

【Rによる統計解析】

・「(座学では理解できたものの)演習で実際に使いこなすのが難しかったです」

・「特に検定の箇所が初心者には難しかったです」

【機械学習による問題解決実践】

・「難しかったのですが、得たものがありました」

・「そこそこチャレンジングで良かったです」

4.講座全体の満足度

 

弊社の講座は、プログラミング基礎とデータ分析プロセスやテクニック、そしてノウハウを伝授することをゴール!としていません。

受講者の皆様が、勤務先に戻ってデータ分析業務を行う際に研修内容をもとにした分析プロセスを実践することで、より高度なビジネスをご展開していただけるようになることをゴールと考えています。

様々な業界・業種のクライアント企業様のデータ活用を支援させていただいているブレインパッドの経験値を最大限に活用して、ビジネスにおけるデータ分析・活用の本質を受講者に吸収していただけるような講座のご提供を心がけております。

 

ブレインパッドのデータサイエンティスト入門研修_講座全体の満足度_201902

 

 寄せられたコメント:

 

【SQLによる集計・分析】

・「SQLの初心者向けに分かりやすかったです。データ分析の理解を深めることが出来ました」

・「入門としては適切な難易度でよかったと思います」

・「全体を通して、不明点なく集計分析手法を理解できました」

【Rによる統計解析】

・「短期間で集中的に学べ、テキストコンテンツもしっかりしている点が非常に良かったです」

・「自力学習ではなかなか前に進めないので良い機会でした。テキストが大変ありがたいです」

・「統計に興味が湧きました(上司の指示で受講したため、実は乗り気ではなかったのですが)」

【機械学習による問題解決実践】

・「ワークショップによって、一通りの流れが理解できました」

・「実際にてを動かし、リトライできる環境で確認できました」

・「初めて知る内容が多かったです」

【Pythonではじめるディープラーニング実践:画像解析入門】

・「WEBで調べていても全く分からなかったディープラーニングについて理解することができました」

・「ディープラーニングに関する知識をこの研修で十分に理解できたと感じます」

受講者のアンケート結果はいかがでしたでしょうか?

年5回開催している公開講座には、毎回多くのお客様にご受講いただいています。

こうした盛況に、分析スキルの習得が多くの企業に共通した課題であること実感しておりますが、私たちが常々意識しているのは「分析スキルを身につけるだけでは不十分である」という事実です。

というのも、データ分析から導き出したインサイトをビジネスに還元する力があってはじめて、分析スキルが役に立つからです。

ブレインパッドでは、実際のビジネスシーンを想定した演習を取り入れるなど、単なる分析スキルの習得に終わらないカリキュラムを作成し、総合的なスキルアップを狙った研修を提供しています。

 

それでは、最後に2019年02月を受講いただいた方の「受講の目的」をご紹介します。

 

5.「〇〇がしたい!」~受講の目的~

 

 寄せられたコメント:

 

【SQLによる集計・分析】

・「いつも外部にデータ集計や分析を依頼していますが、自分でできるようになりたい」

・「すでにSQLを使ったデータ抽出と加工(可視化まで)を業務で行っていますが、データ分析と表現の幅を広げたい」

【Rによる統計解析】

・「データ分析の基礎知識について理解を深めることで、今後の事業実施にあたり、実際の分析および各種管理業務に役立てたい」

・「サービス企画、マーケティングの側面でより有効な施策に導けるよう最低限の能力を身に付けたい」

・「自らが携わる業務に利用できる具体的な分析手法を見つけたい」

【機械学習による問題解決実践】

・「機械学習プロジェクトの典型的な流れ、プロジェクトマネジメント、チーム編成、等に興味があり、実務の流れを一通り体験したい」

・「今まで独学で分析・機械学習を使用してきたため、系統立てて学んでスキルアップを図りたい」

【Pythonではじめるディープラーニング実践:画像解析入門】

・「今後、画像処理にて避けて通れないと思われるディープラーニングについての基礎と学習の方向を知りたい」

・「本を読んだだけではディープラーニングの理解に限界があるため」

・「ディープラーニングに触れてみたい」

 では、また!