第1回 DLG Cross

2020/04/19(日)13:30 〜 20:00 開催

ブックマーク

機械学習, Tableau, データ分析

イベント内容

本イベントは緊急事態宣言を受けて完全オンラインでの開催に変更させて頂きました。ご理解、ご協力のほどよろしくお願いいたします。

Zoomのログイン情報（13:30～）

URL

https://zoom.us/j/98114203406?pwd=V0padzhmUjdQMmMvS0xOUXBQaHVhdz09

パスワード

831799

Remoのご案内（懇親会）

URL

https://live.remo.co/e/1-dlg-cross

DLG Crossとは？

データラーニングギルドが主催する、データ分析に関わる人材が交流するイベントです。データ分析に関わる人材は、以下のような多岐に渡る業種が存在します。

データサイエンティスト
機械学習エンジニア
データエンジニア
BIエンジニア
データアナリスト
リサーチャー
プロジェクトマネージャー
データ分析コンサルタント
データを活用した事業企画
データサイエンスにおける営業

データ分析を専業としている方でも、日常的にこれらの業種全てのメンバーと交流することは少ないかと思います。また、データ分析ができる上級者に関しては特定の会社やコミュニティに集まってしまうという状況もあるため、初学者が上級者の方と接する機会や、ビジネスサイドの人員がデータサイエンティストとの接点を持てないといった問題が発生しています。

そこで、DLG Crossではこれらの人員が交流することにより、データ分析に関する全体像の理解を深め、データ分析業界全体の底上げ、ビジネス機会の創出を目指します。

今回のテーマ

今回のテーマは「脱初級者！！～データマネジメントとデータパイプライン入門から実践まで～」です。

実務で実際にデータの仕事を始めてみるまでは、なかなか触れる機会の無いデータマネジメント業務ですが、いかに経験を積んで、どういったことに気を付けてスキルアップして行けば良いのか、現場でデータマネジメント業務い関わる方々からお話頂きます。

イベントの対象者

データ分析に業務として関っている方、これからデータ分析に関わってみたいと思って学習を進めている方を対象としています。データ分析に関する基本的な知識があることを前提に進行させて頂きます。

注意事項

データ分析に関連した勧誘行為や宣伝行為に関しては事前承認制としていますので、データラーニングギルドのslackにて事前にご連絡をお願いします。

開催場所

オンライン

スケジュール

時間	内容
13:30～14:00	オープニングトーク
14:00～14:30	データマネジメントを学ぶ上での課題と環境の提供方法
14:30～15:00	発表2（はじめてのデータパイプライン）
15:00～15:10	休憩
15:10～15:40	発表3 GUIプレパレーション（前処理）ツールに潜む光と闇
15:40～16:10	発表4 データの民主化とコードマネジメント
16:10～16:40	発表5 データマネジメントを伴わない経営は、破綻する〜2つのデータ分析プロジェクトからまなぶ残酷な真実〜
16:40～17:00	スポンサードセッション、締めの挨拶
17:00～20:00	オンライン懇親会

発表者・発表概要

村上智之（ギルド長）

プロフィール

データラーニングギルドのギルド長。データマネジメント領域に関しては、分析のチーム立ち上げ期におけるデータの収集から、初期のデータマート構築までの流れを得意領域としている。データマネジメントの重要さを感じつつも、なかなか実務での経験が積めないことに課題感を感じている。

データマネジメントを学ぶ上での課題と環境の提供方法

未経験者がデータマネジメントを学ぶにおいて、課題となるポイントを説明した上で、どのようなアプローチで学習して行けばいいの指針についてお話してできればと考えています。データラーニングギルドにおいて、データマネジメントが学べる環境づくりをどのように行っているのか、これからどんな環境を作って行きたいのかに関してもお話できればと考えています。　

発表資料

https://speakerdeck.com/greenmidori/detamanezimentowoge-ren-gaqi-qing-nixue-beruji-hui-wo　　

kotaro1

プロフィール

認知情報科学を専攻する大学院生。専攻分野が心理学に近い分野であることから、R言語による統計解析を少々できる。主にdplyrやggplot2といったtidyverseライブラリ群を用いたデータ整形や可視化をしている。昨年9～11月にDLGで開催されたコンペでデータマネジメントの概念を知る。そのコンペでは、Slackデータを可視化するためのデータパイプラインを構築し、そこで初めてPythonやGCPを本格的に触りはじめた。コンペでやったことをDMBOK傍らに講座として記事にしている。

はじめてのデータパイプライン

データマネジメント、データアーキテクト、データパイプライン、クラウドインフラ、API、Pandas、など何も知らなかった者が、実際にデータパイプラインを構築し、データマネジメントを学習していく道筋を紹介する。何も知らないことを構築するにはどうしたら良いのか。そして、どのような戦略を使って学び、講座を作るまでになったのか。データマネジメントについてだけでなく、何か新しいことを学ぶフレームワークとして活用いただけるのではないかと思う。