修了者の声

不動産投資家として活動しており、物件の価格予測モデルの作成や市場分析にデータサイエンスの手法を活用しています。

Tokyo iXの受講前は、不動産価格を予測するモデルを自力で作成することができませんでしたが、受講中にデータ分析スキルを習得したことで、不動産価格を予測するモデルを作成し、投資判断に役立てることができるようになりました。具体的には、受講中に学んだ重回帰分析モデルを改良し、人口要素などの変数を組み込んで、より精緻な分析を行っています。

以前は困難だったデータに基づいた不動産投資を実践できていることが、現在の私の業務における重要な側面の一つです。

大学で基礎の統計学を学び、数学も苦手ではありませんでした。特に、不動産投資において重要な回帰分析の理論はある程度理解していました。

Pythonは独学で学び、プログラミングに対する抵抗はありませんでしたが、体系的に学びたいと思っていました。前提知識があったからこそ理解を深められたと考えています。ただし、すべてを理解していたわけではないので、受講をしながら知識のアップデートを図っていきました。

私は、データサイエンスを利用して不動産投資に活かしたい、高度な重回帰分析モデルを作成したいという具体的な目的があったため、より実践的なスキルが習得できるカリキュラムであることを重視しました。

特に、現役のデータサイエンティストに直接質問できる対面でのサポートや、個別の課題に合わせた1on1指導が受けられる点に魅力を感じましたし、また、受講中も、卒業後も他の受講生との交流を通じて、データ分析に関する新たな視点や情報を得られるコミュニティの存在も大きな決め手となりました。

Kaggle実践演習がとくに印象に残っています。実際の不動産データを活用した価格予測コンペのような形式に取り組みました。他の参加者と競い合いながら、自身のモデルの精度を向上させる経験は、実践的なスキルを磨く上で非常に貴重だったと考えています。

また、Kaggleは、オープンなプラットフォームのため、Tokyo iX卒業後もKaggleで学習出来る事、質のいいデータが揃っており学ぶには持って来いの場所を知ることが出来、大変良かったです。これらの経験を活かして、より高度な予測モデルの開発に挑戦したいと考えています。

不動産投資に関する具体的な疑問点を、メンターの方に直接対面で質問できたことは本当に助かりました。迅速かつ的確なアドバイスのおかげで、停滞することなく学習を進められました。週に一度のナビゲーションでは、学習の進捗状況だけでなく、様々な悩みやデータ分析についても相談でき、精神的な支えとなりました。

特に、あるメンターの方に1on1の直接質問をした際に、私がやりたいことを実現するためのステップを分かりやすく指導して頂き、どのようにステップを踏んでいけば実現したいことが出来るのかのロードマップを描いてくれたことが大変助かりました。複雑なデータ分析の手法もスムーズに理解する上で、非常に有益でした。