Gunosyデータ分析ブログスマートフォン用の表示で見るGunosyデータ分析ブログGunosyで働くデータエンジニアが知見を共有するブログです。分析ノウハウこんにちは。データ分析部インターン生の荻原です。Superheroesをよく聞いています。総合職向け「経営企画・戦略コース」、エンジニア職向け「テクノロジーコース」がそれぞれ開催されました。2016総合職向けインターンシップは計5回・約120名ほどの学生が参加し、多くの新規ビジネス案が創造されたようです。「報酬2万円」「新卒採用フローの大幅スキップ(優秀者のみ)」「優勝賞金10万円(エンジニア職向けのみ)」など様々な特典があります。何かとお金がかかる大学生にとって、非常にありがたい特典ですね。Proを買いたいなと思っていました。エンジニア職向けサマーインターンシップの様子それでは、エンジニア職向けサマーインターンシップの様子を紹介します。スケジュールは以下の表の通りです。ハッカソン結果発表、総評Gunosyに関する講義まず初めに、Gunosy創業者の1人でCEOの福島から「会社Gunosyについて」そして「グノシーの開発秘話」などに関する講義が行われました。システム開発だけではなくビジネスや起業に興味を持っている学生にとっても、非常に有意義かつ貴重な講義であったと思います。講義の中で特に最新技術を好む技術者であるほど新たな技術・考えを試してみたくなることがあり、不要な機能を追加→ユーザーの満足度を低下させてしまうことがあるユーザーの視点になってサービスを考えていくかが最重要→ユーザーの求めているものは行動ログなどのデータの中にあるといったことがとても印象に残りました。知れたと同時に、Gunosyのビジネスにデータ分析は欠かせない重要な要素であることを再認識できました。松本からGunosyの開発組織・技術に関する講義が行われました。開発組織がいかに開発に挑み、どのような技術がサービス改善につながっているかを実体験の内容を交えた講義であったため、日々サービスを開発・改善・運用していくために大切な「マインドセット」、そして常に最新技術を取り入れていくための具体的な仕組みについて深く学ぶことができました。インプ・クリック情報」などのデータから、あるユーザーがある記事をクリックするかしないかを予測していきます。評価方法も社員による評価ではなく、Kaggleのような実データをもとにした予測精度によって算出されます。徹底したデータドリブンな文化であるGunosyならではの内容ですね!インターン生1人1人にAWSのインスタンス、そしてベンチマークスクリプトも用意されており、リアルタイムでスコアが反映されていきます。今自分が何位なのかが明確に分かり、常に高いモチベーションで作業を進めていくことができる環境でした。インターン生はグループに分かれ、各個人黙々と作業を進めていきます。多くのGunosy社員もメンターとして参加し、インターン生に混じって課題に挑戦していました。結果、スコア上位3名の方々が入賞しました。入賞者が特に際立っていた点は手堅くデータを可視化、データの特徴を理解していること場合の数と確率など、シンプルな手法を取り入れていること制限時間をしっかりと把握、問題が生じた際も臨機応変に対応していることなどが挙げられると思いました。社員のスコアよりも高いインターン参加者も多く、非常に白熱したハッカソンだったと思います!!インターンシップでの気づき(荻原)私自身は制限時間内に処理が終わらない実装を行ってしまい、不甲斐ない結果となってしまいました。このインターンシップを通じて多くの学び・気づきを得ることができたと思っています。「切り捨てるもの」を明確にすること時には作業方針をダイナミックに変更する勇気の大切さです。予測モデルの構築作業を始めてしまいました。結果、あまり高い予測精度を出すことはできませんでした。成績上位者の話を聞くと、やはりデータを可視化することでパターンを見つけ、しっかりと予測モデルに落とし込んでいました。大切さを再認識しました。限られた時間では様々な手法を試すことは困難です。時に有効であるか」をしっかりと理解し、適切に選択していくことが重要であることも再認識しました。ありとあらゆる特徴量を生成しようとしてしまいました。その結果、実験をする時間がほぼなくなりました。「多種多様かつ大量のデータを用いると良いモデルが構築できる」と思いがちですが、多種多様であるほど特徴量生成・データの理解に時間がかかりますし、大量であるほど学習に時間がかかります。与えられた時間内でやりきるためには、「切り捨てるもの」を明確にすることが大切だと学びました。状況に応じて作業方針をダイナミックに変更する決断力の大切さ終了残り2時間ほど前になっても精度が平均以下であり、焦りを感じていました。!?」と考えてしまい、作業方針を変えませんでした。今考えてみるとルールベースによる修正を行った方が良かったと後悔しています。状況に応じて作業方針をダイナミックに変更する決断力が不足していました。インターンシップでの気づき(大原)大原です。私も今回のインターンシップに参加したので、私が感じたこと・気づいたことを書きたいと思います。今回のインターンにおいて、私も含め多くの人がxx回帰やRandomForestなどの機械学習モデルを使ったと思います。scikit-learnを使えば、ほとんどソースコードを変えずに別の予測モデルも構築できるので、特徴量だけ作って私もいろいろなモデルに投げていました。Logistic回帰は精度が悪い。SVMやRandomForest等は全データを突っ込むと学習に時間がかかりすぎる。xgboostも試そうとしていたのですが、与えられた環境ではうまく動かず、時間もないため諦めました。これはどれもモデルの特徴への理解・経験が浅すぎることが原因でした。結果的には最後に、データを解析した結果をもとにしたルールベースの予測に変えましたが、解析に割ける時間も足りず、結果は全然よくありませんでした。予測モデルについて理解を深めたいという気持ちがものすごく強まりました。評価手法について理解すること最初は評価手法について特に考えず、1つ1つの記事をクリックするかしないかの精度を良くすればいいと思っていました。間違いではないのですが、評価手法を考えると単純な方法でスコアを大幅に上げられます。記事配信をする際には、何かの数字を上げるために記事を配信すると思うので、それを考えると当然だったのですが、評価手法について何も考えずにいると、ずっとスコアが上がらないまま終わるところでした。他にも、泥臭くても良いから成果を出すことの重要さ等、実際のサービスではどういう考えが必要とされるかについて深く考えさせられました。参加して得られたもの・考えさせられたこと・気づいたことが多く、非常に有意義なインターンでした。ご飯も全部美味しかったです。名の学生が参加し、非常に充実した日々を過ごすことができたと思います。Gunosyではアルバイト・長期インターン生を随時募集しており、2018年度新卒採用も開始しました。サマーインターンシップTweet関連記事2019-07-26リサーチインターンの成果がトップカンファレンスであるKDD2019に論文として採択されるまでこんにちは。Gunosyとして、JSAI2019に参加してきたので、発表の概...2018-10-10サマーインターンシップ2018開催報告こんにちは、Gunosyデータ分析部内定者の桾澤と片木です。今年...2018-06-12今年は2つのコース!Gunosyサマーインターンシップ募集開始のお知らせこんにちは、かとうです。今日はサマーインターンシップの募集...2017-10-03エンジニア向けデータ分析サマーインターンシップに参加してこんにちは、来年度からデータ分析部に所属する山田です。参加レポートウェブにおけるユーザエンゲージメントを計測・予測する研究について。Blogはたらくを知り、Gunosyを知る。ブロックチェーンブログはてなブログをはじめよう!gunosy_dataさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。