東京大学にて代表 横山がデータ分析の授業を行いました

＜授業概要＞

• 内容　：Python によるデータ分析の実践

• 大学　：東京大学 経済学部

• 授業名：渡辺努ゼミ プロアクティブラーニングセミナー

• 期間　：2023 年 5 月〜2023 年 7 月

• 参加者：学部 3 年、4 年の学生 14 名

• 講師　：株式会社風音屋 代表取締役 兼 東京大学 金融教育研究センター 特任研究員 横山翔

• ゲスト：
• NE株式会社 執行役員 兼 データマネージメント部マネージャー 三原信基
• NE株式会社 データマネージメント部 熱田亮
• グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 カスタマーエンジニア 山田雄

＜カリキュラム＞

1. 「Python で学ぶ入門計量経済学」（https://py4etrics.github.io/）のハンズオン演習

2. ネクストエンジンの取引データを用いた実証分析

＜データ提供＞

• 技術コミュニティ BQ FUN：加工済みオープンデータ　https://bqfun.jp/docs/jpdata/

• 株式会社truestar様：Prepper Open Data Bank　https://podb.truestar.co.jp/

• Google Cloud様：Google Cloud Marketplace　https://console.cloud.google.com/marketplace

＜授業のアンケート結果（一部抜粋）＞

• 計量経済学の基礎的なことから、Pythonでのデータ分析について実際のデータを使用して実践的な分析をすることができ、とても良い経験になりました。なかなか思い通りに行かず苦労することが多かったですが、最後はなんとか形になってよかったです。物価やプログラミングについてさらに知識をつけて、もっといろいろ分析したいなと思いました。あっという間でしたが、非常に充実していたと思います。

• 実際のデータを見せていただいたことで、統計の学習という枠から抜け出してさまざまな応用方法の想像をすることができたように思います。

• データの結合、重回帰分析など、実践的なデータ分析の方法を体験することができた。最終的に発表の機会を頂けたことで、学びを形にしなければというモチベーションが生まれた。

• 膨大なデータを提供くださり、それを分析するという大きな目標を目指してPythonを用いる貴重な経験ができて、大変であったが達成感を得られた。分析する技術そのものだけでなく、知りたいことが分かるような分析方法の検討という、方針だての段階から学ぶことができて面白かった。

• パネルデータの特徴など計量経済学の授業で学んだことをPythonで手を動かしながら確認することができました。

• サブゼミの最初の方では、コーディングや統計手法を難しく感じていましたが、実際に分析を始めてみると、何をどのように分析してそこから考察する方がよっぽど難しかったです。

• データ分析のプロセスについても伺うことができ参考になりました。今学んでいる分析手法の活用先を知ることができ、モチベーションが上がりました。

• 最終回にはマーケティングの最前線で働かれている方々の前で成果発表をして、FBをいただくことができたことは貴重な機会だったなと感じました。

• 実際のデータ分析の雰囲気を体験できて楽しかったです。データ量が多く分析が難しかったですが、調べながらやれば意外とできるんだなと思いました。

• お世話になりました。私はPythonによる実践的な分析をするのが今回が初めてだったため、手探りの中コードを書いたり、よくわからないエラーに立ち向かったりと非常に成長できたサブゼミになりました。ぜひ来年度もよろしくお願いいたします。

＜風音屋の事業内容＞

• データ分析のための学習環境の提供

• データ分析のトレーニング／研修講座の提供

• 共同研究の支援

• データ基盤の構築、運用保守

• 技術顧問（顧問契約での技術サポート）