青の統計学: 講師

「データサイエンスをビジネスに活かせる人を増やす」ことを目標に、統計学や機械学習の基礎理論をわかりやすく解説するとともに、実務で活かせるような事例やヒントを提供する講座を開設しています。

WEB版やnote、Xも合わせてご覧ください。

《経歴》

東京大学卒業後、事業会社でデータサイエンティストとして働いています。MMM（マーケティングミックスモデリング）導入支援や、各種A/Bテスト、検索クエリのトピック分類によるリスティング広告遷移先のLP改善など、マーケティング領域を中心に案件に関わっています。

また、バイオインフォマティクス領域でのデータ解析支援も行っております。

《メッセージ》

大前提として、ビジネスの現場で重要なのは、「データサイエンスを使うこと」ではなく「重要度の高い課題の発見とその解決」です。データサイエンスを活かす、から考えてしまうのではなく、まず皆様の事業での制約、データの特徴、課題、優先したいタスクを第一に考えながら、この講座で学んだHOWが使える時に活かしていただける方が一人でも増えると嬉しいです。

つまり、ビジネスでデータサイエンスを活かすには、理論的背景を理解した上で、実務経験と実データへの理解を組み合わせることが不可欠です。

「活かす」とは、事業側から課題をヒアリング→検証設計→案件を立てる→オンオフ検証→検証報告→事業側の意思決定に影響を与える、までがセットであり、統計検定などの資格を取得しただけ、数学的背景を勉強しただけでは、なかなかビジネスに活かせないことも多いと思います。

この講座で学んだことをベースにしつつ、実務を通じてビジネス課題への対応力、コミュニケーションスキルを磨いてこそ、皆様の分析がビジネスの意思決定に直結する価値を生み出すと考えています。

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Core Principle

In the business , the key priority is not "using data science" but rather "identifying and solving high-impact problems." Instead of starting with the mindset of "how to apply data science," it's crucial to first focus on your business constraints, data characteristics, challenges, and the tasks that should be prioritized.

I hope this course helps more people gain the ability to apply the right methods at the right time—leveraging what they learn here when it truly aligns with their business needs.

Our Goal

We aim to increase the number of professionals who can effectively apply data science in business. To achieve this, we offer courses that provide clear explanations of fundamental theories in statistics and machine learning, along with practical case studies and insights that can be applied in real-world scenarios.

Profile

After graduating from the University of Tokyo, I have been working as a data scientist in a corporate setting. My work primarily focuses on marketing analytics, including supporting the implementation of Marketing Mix Modeling (MMM), conducting various A/B tests, and improving LP for listing ads by classifying search query topics.

Additionally, I provide data analysis support in the field of bioinformatics.

Message

To effectively leverage data science in the AI-driven business world, it is essential to combine theoretical understanding with practical experience and real-world data insights.

Simply studying the mathematical foundations is often not enough to make an impact in business. "Applying" data science means going beyond analysis—

Identifying business challenges through discussions with stakeholders

・Designing validation frameworks

・Planning and executing data-driven projects

・Running on/off tests

・Reporting findings

・Influencing business decisions

By building on what you learn in this course and gaining hands-on experience, you will develop data preprocessing skills, problem-solving abilities, and business communication skills. These are essential for ensuring that your analyses directly contribute to strategic decision-making in business.