Python初学者の帯同妻がGCIでデータサイエンスを学ぶ話

Hola todos!
本日は4月から受講している「GCI 2025 Summer」について。
講義も残すところあと1回となり、私とGCIの夏in スペインが終わろうとしています。

GCIについて

GCIとは、GLOBAL CONSUMER INTELLIGENCE 東京大学グローバル消費インテリジェンス寄付講座のことで、東大の松尾豊教授率いる松尾研究室が運営されています。
データサイエンスの基礎が学べる完全無料のプログラムです。
Pythonを用いたデータ加工処理や図表作成はもちろん、計算方法やモデルの作り方と検証方法まで広く学べる内容になっています。

終了すると、PDFで修了証が貰えます。
※GoogleのGoogle Colaboratoryというブラウザ上でPythonを実行できる無料アプリを使うので、追加投資は必要ないです。インターネット環境とPCがあれば大丈夫です

プログラム内容

• オンライン形式の講義を受講（週1）※アンケート回答＝出席登録が必須です
  回によっては宿題があります。
  私は時差の関係でリアルタイム受講ができなかったので、アーカイブ配信にて講義を受講していました。

• コンペティション2回
  6月と7月に、コンペ形式の課題がありました。ある事象の発生確率を予測するモデルを作り、その精度を競う内容でした。最低ラインのスコアがありまずはそこをクリアすることが大前提、その後は自分のスコアアップ（順位）を目指して改良を進めていくような取組み方でした。期間中何度も提出し直せます

• 最終課題
  これが、つい数日前まで私が睨めっこしていたラスボスです。
  あるテーマに基づいて、データを分析→課題を特定→解決のシナリオを作成しモデルでその効果を実証する→クライアントへ事業提案をする、といった設定です。
  
  データの解釈や課題の設定は各々好きなようにできるので自由度が高い一方、0から1を生み出す作業になるのでコンペの倍以上の時間をかけて取り組む必要がありました。（私は7月中旬から毎日これに時間を捧げました）

受講対象者

【学生】【ライフイベント*】【教職員】【自治体職員、公務員団体職員】の枠があります。
*（介護・育児等）による離職者・求職者・休職者　
私はライフイベント枠で受講させていただきました。

修了要件

• 毎講義の視聴&アンケート回答による出席登録
  出席要件があるので、それを満たすこと
  宿題がある回は、宿題の提出&正答率が基準点を満たすこと　

• コンペ2回で基準点を満たすこと

• 最終課題で要件を一定以上満たすこと

何の目的で受講しているかは人それぞれなので全員が全員修了を目指していないのかもしれませんが、受講した経験から言えるのは、上から2つは順当に対応していけば完了できるので、修了を分けるのは最終課題の出来だと思います。

私の取組みについて

受講動機

簡潔にいうと、Pythonへの長年の憧れとの決着・大学院とキャリアに還元したい、というモチベからです。そして何より、費用がかからないことが休職中の私にはこの上ない受講動機でした。（帯同中で収入がない今、新しい挑戦にかかるコスト問題は気になるところ）

兼ねてよりデータサイエンスに関心があり、そして矛盾はしますが、自分には理解できない領域だろうという苦手意識がありました。

受講前の私のPython歴は5分で、完全な初学者です。というのも、大学4年時に内定受託先に迷っていた時、ITコンサルの道に進むかどうかの判断材料の一つとしてPythonを触ってみたのです。
（インストールと、コード一行だけ)

以上です。

当時はこの「こんにちは世界」の動作だけでとっても感動したんですが、それ以上学習するほどのモチベがなく、多分この先もモチベは湧かないだろうと、結局違う道へ進むことにしたわけです。
ところが人生はランダムなんですよね。全く縁のない道を進むことにしたはずが、転職と部署異動を経験した結果、再びITとデータに近い世界に身を置いています。プライベートでは1年後に大学院の論文のデータ作業が控えています。
いろいろ状況とタイミングが重なり、このプログラム受講は今後の糧になると判断して受講するに至りました。

こちらに来てからは何かの締切を意識して時間を過ごすことがなかったので、GCIがある日常は私にとって良いスパイスになりました。

GCIを受講して私ができるようになっこと

• Pythonでデータ加工、図示
  Excelで元データとは別にシートを別で設けてデータをクレンジングしたり、カラム同士を入れ替えてデータを整形したりと自分が好むデータシートを作るまでに手間をかけることもありましたが、Pythonならこの作業がコードで自動化できるんですよね。新卒3年目までExcelでの業務が特に多く四苦八苦していたこともあり、Pythonで同じ作業が短い時間でイージーにできることに感激しました。

• データの分析と解釈
  データ分析の手法をいろいろ学べたおかげで、データを多角的に捉えられるようになりました。
  ここについてはPythonを使えるだけでは十分ではなく、より深度を高めるには統計知識の補完も必要になってきます

• Pythonでモデル作成
  （コードを調べながら）ではありますが、前段のデータ解釈で得た仮説を実証するための簡単なモデルを作れるようになりました。私の場合は最終課題での取り組み中にようやく理解が追いついた気がします。
  何もないところから自分で仮説を考えてアウトプットするという練習はかなり効きました。

感想

ここがすごいよGCI
⭐︎受講者同士がSlackで交流できる場がある
積極的に自分から交流を図れば、ネットワーキングが可能です。
（例：宿題やコンペに関して相談をすると“わかる受講生“がヒントをくれる！
中には進路相談をしている高校生もいましたね。こんな環境早くから身を置いて学んでいこうとする高校生たちに刺激を受けましたし、羨ましくもありました。進路相談てどんな進路雑誌を読むよりも、生の年が近い人たちの現場の声が参考になるよなー、とか。）

⭐︎コンペ・最終課題中に運営サイドへ相談できる体制がある
運営サイドのサポート体制が素晴らしいです

・・・つらつら綴ってきましたが、Python初学者（統計分野も得意ではない）の私にとって、正直GCI受講はしんどかったです( ；∀；)一度の説明だけでは理解ができない部分が多く、動画を止めてはひとつひと調べながら講義を受けていましたし、最終課題は提出数分前まで資料と格闘していました。

正直、コーディングは講義で何度同じものを見ても身に付かなかったです。前述した「できるようになったこと」は、コンペや最終課題で実際に自分の手を動かす中で、「まだできない」の壁を一つ一つ乗り越えたことでようやく「できるかも」に変わったことばかりです。

しんどい場面も多々ありましたが（主に最終課題中）、受講して本当に良かったです。
長年のPython食わず嫌いが克服できたのが、自分にとってはいちばんの収穫です

これからは大学院での研究にPythonを応用していけるよう勉強を続けたいのと、帰国後の実務面でも活かせるようにコーディング以外の知識も補完していけるよう頑張りたいです。

最後に

事務局からGCIの詳しい中身の発信は控えるようにプログラム開始時に言われているので、講義の内容自体の解像度は低めになってしまいましたが、いかがでしたでしょうか。最後まで読んでくださりありがとうございました。
この記事がどなたかの新しい挑戦のきっかきになれば嬉しいです！！！

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