概要
私が社内で取り組んでいる、データサイエンス勉強活動について振り返り2年目を書き残しておきます。
また、本記事はデータ分析人材のキャリア（データラーニングギルド）アドベントカレンダーの24日目記事になります。（クリスマスイヴ…！）
去年もAdvent Calendar14日目を書いたので、早いものでもう一年以上オンラインサロンに参加させて頂いています。
普段技術記事を書いていない方には、やっぱり年末の勢いで書くAdvent Calenderはおすすめです。
この記事は12月23日に書いています。
データサイエンス勉強活動について
社内では去年から引き続き統計学〜機械学習について、市販のテキストを中心に輪読会形式で行っています。
発表者はJupyter Notebookで資料を作成しPythonを実行しながら説明します。
また、メンバーに共有したいニュースやトピックが有れば、自由に発言して共有します。
なんと、新入社員をメイン参加者とした第二世代の勉強会も生まれました。
嬉しい限りだったのですが、運営側のリソースを考えるとどちらも運営するのは難しく、
第一世代の機械学習勉強会のちょうどいい区切りでマージすることにしました。
第二世代は新入社員ということもあり、なんと既に統計学を学んだ状態（！）だったので、統計学については第一世代と同じテキストを使いつつも、特急進行の勉強会にしました。
課題点・運営変更点
第一世代
半期ぐらいごとにアンケートを取り運営に反映させているのですが、結果以下の課題が判明しました。
- 参画しているプロジェクトが忙しくテキストの用意や参加そのものが難しい
恐らく他の勉強会でも、同じように忙しくなると疎遠になりがちと思いますが、こちらについては運営が資料を用意・発表まで行うことで参加者の負担を減らし、さらに一回の分量を減らして追いつきやすくするよう運営を変更しました。
- アウトプットする場がもっと欲しい
こちらについてはペアプログラミングを考えてモニタまで購入していたのですが、コロナによって企画倒れとなりました。
その代わり輪読会の後に、自分で自由なテーマで機械学習を実装したものを発表する機会を設けました。
第二世代
こちらはアンケートではなく勉強会開始前に一人一人ヒアリングし、また参加者の一部を運営メンバーに取り込みました。
結果、何を勉強会に望んでいるのかの情報を、ある程度分析できる状態でスタートすることになり、以下の要望を叶える運営にしました。
- アウトプットして知識を定着させたい
- 議論や教えあいで効率よく学習したい
第一世代とは運営方法を大きく変えて、特急進行ながらも議論や演習のための時間を十分に持った勉強会となりました。
参加者は同期ということもあり和気藹々・議論も活発でめでたしめでたし…だったのですが、運営側が第一世代も参加していたため第二世代の運営維持が難しくなり、第一世代とマージする流れとなりました…
終わりに
プロジェクトの忙しさで勉強会がやや疎遠になっているメンバーもあり、これはもう永遠の課題と考えています。
引き続きいい感じの対応策がございましたら、ぜひ共有をお願いします。