マーケティング領域を主とした高度アナリティクス業務に約15年間従事。クライアントとのアナリティクスリレーションシップの構築、グローバル連携プロジェクト等一連の業務を経験。データサイエンティスト・AI系エンジニアを目指したきっかけ一つは、科学的アプローチに基づくきちんとした意思決定支援の仕事をしたかったことです。一つは、2005年当時、データサイエンスや機械学習を中心としたキャリアパスというものが無かったので、私自身のキャリアの差別化になると思えたことです。初学者の方に教える際に工夫しているポイント論理的知識と実践的知識のバランス。後者の部分が少なくなり過ぎないように留意しています。卒業後に独学が継続できるよう、直近トレンドなどについても言及するよう意識しています。AIの重要性について企業のデータドリブン志向が強まるなか、特に今注目されている技術がAI(機械学習)です。常に進歩を求める企業にとってAI(機械学習)はイノベーションの卵であり、同時に生存のための必須能力になりつつあります。企業のデータドリブン志向が強まるなか、特に今注目されている技術がAI(機械学習)です。常に進歩を求める企業にとってAI(機械学習)はイノベーションの卵であり、同時に生存のための必須能力になりつつあります。受講者へのコメント本講座ではAI(機械学習)の基礎と実践を学びます。今後も次々に登場する最新AI技術を習得するための土台が築けたと自信を持ってもらいたい、現場の実際を知り案件のデリバーに不安のない状態になってもらいたいと考えています。