6か月間に及ぶ学生向けデジタル人材育成プログラム『DATA ENGINEER CATAPULT 第二期』の最終成果発表DEMO DAYを開催しました!

昨年8月にスタートした、大学生・専門学校生・高専生向けの本格的エンジニアブートキャンプ『データエンジニア・カタパルト』は、6か月間に及ぶプログラムの最終成果を発表する舞台「DEMO DAY(デモデー)」を実施し、26名の学生らが制作したデータ活用型Webアプリを披露しました。

本プログラムは、エンジニアを目指す福岡の学生に最先端的学びとコミュニティを提供し、地元のIT・スタートアップ企業とのインターンマッチングまでを支援する取り組みで、これまでMVCフレームワーク、アイディアソン・ハッカソン、データサイエンスという流れで、リアルな経営課題を解決するためのエンジニアリングを学習してきました。

プログラムの集大成となる最終フェーズでは、福岡のIT・スタートアップ企業のエンジニアにメンターとして参加いただき、実際にメンター企業らが抱える事業課題を学生も一緒になって考え、そして学生主体で「データを活用したWebアプリ」を制作してきました。

メンター企業には
- GMOペパボ株式会社
- Eatas(イ―タス)株式会社
- 株式会社QUAND(クアンド)
- Bitstar(ビットスター)株式会社
- 株式会社エミシス
- 株式会社Smartinn(スマートイン)
- 株式会社Fusic(フュージック)
- 株式会社オルターブース
- 株式会社マネーフォワード
- 株式会社ヌーラボ
が参加しており、10組26名の学生たちによるデータを活用したWEBアプリの発表を行いました。

 

DEMO DAYでは観覧企業の皆さまから発表チームへの評価投票も行った結果、株式会社QUAND様にメンターとしてご支援いただき、たくさんの画像を投稿した時、似た画像を自動でグルーピングしその中からベストショットを提案するアプリ「Synq Album」を制作したチームが技術点・サービス点ともに最高評価を獲得しました。
このチームは、githubによるissue管理を徹底的に行うとともに、カタパルトのフェーズ1にて習ったPHPのWEBフレームワークであるlaravelではなく、新しい技術にチャレンジしたい!という思いからpythonのフレームワークであるDjangoで開発を行いました。
また、データの活用という視点では、メンター企業のプロダクトであるSynQ Remoteの活用で溜まっていく膨大な画像データを画像解析により画像の類似性や鮮明度を定量化し似たような画像をまとめ、現場報告書用に最適な画像をレコメンドするシステム構築しました。

 

また、観覧者がチームの中で一番応援したいチームへの評価を行ったオーディエンス賞では、株式会社エミシス様にメンターとしてご支援いただいた、Goolge Formと連携し高次元のデータを解析するプロダクト「Sorm」を作成したチームが獲得しました。
株式会社エミシスでは写真の心理的安全性や満足度などを知り改善するために多数のgoogle formによるアンケートを実施していますが、管理や分析に生かしきれていないという課題がありました。その課題をgoogle form APIと機械学習アルゴリズムであるSOM(自己組織化マップ)を利用し高次元データを色合いを用いた表現に落とし込み2次元で表現するという今までにないアンケート分析のプロダクトを作成しました。
そして、SOMアルゴリズムについては、研究論文の原文を読み解き1からPythonによるフルスクラッチで開発し、dockerを用いた開発環境やAPI連携からデプロイやバックエンド、フロントエンドの開発までを行いました。

また、DEMO DAYを視聴いただいた福岡のIT・スタートアップ企業からインターンスカウトを募った結果、昨年の60件を超える71件のスカウト希望をいただきました。企業から頂いたスカウトは、後日、事務局を通して学生たちに共有され、学生エンジニアとして地場でのインターン採用に繋げる予定です。

参加した学生からは、データエンジニア・カタパルトのプログラムを通してよりエンジニアリングに興味が沸いているとの声をいただきました。今後もエンジニアや地場の企業と協力しながら、「エンジニアが集まる、活躍する、成長する街」づくりに取り組んで参ります。

データエンジニア・カタパルトを修了した学生たちの声

カタパルト修了の26名のアンケート結果は
成長実感度4.55/5点満点 満足度 4.74/5点満点

・チーム開発を通して、技術だけではなくコミュニケーションやチームワークを学べました。

・技術面ではもちろん、メンバーの間で認識や意見が異なる場面が多々あり、コミュニケーションをとり、相手の意見を理解すること、自分がなぜそのように考えたのかを理論的に説明することの重要性が分かったため。

・プロダクトの作成をやり切って発表までできたことが自分の成長に大きくつながったと思っています!もちろん期間があって、まだまだ作り込みたい部分はありましたが、それなりに満足がいく、人に見せられるようなアプリケーションが作れて良かったです。

・チーム開発でのコミュニケーションの取り方やいかに相手にわかりやすいコードを書くかなど人の立場に立って開発を進めることの重要性がわかりました!。

・各フェーズを通して、講師の方やメンターの方に指導を頂くことでエンジニアとしてのスキルを磨く事が出来ました。また、Phase2、Phase4のチーム開発ではコーディングを通して大きく成長できました。

・フェーズ2でうまくできなかったチーム開発を、工夫して改善できました。

・最初はMVCやGithubの扱いも知らなかった自分がチーム開発を通して実装できたから。

・チーム開発を通して、自分ひとりで開発を行うのではなく、足並みをそろえて情報を共有しながら行う難しさや、楽しさを経験することができたから。

・コードを書く際に以前は引用元のコピペで終わらせていましたが、現在は引用元のコードがどのようにして動いているのかがわかるようになった。また、phase2では扱わなかった様々な機能の追加に挑戦できた。

・もっとこう出来たのに。という思いがあり自分の未熟さを体験しました。

・バックエンド処理に関してORMの扱い方がより分かった。

・メンター企業にプロダクトやプレゼンに関して多くのフィードバックを受けることができ、実践的なスキルを身につけることができたら。

・実際にアイデアを形にするだけのスキルを習得することが出来た上、それを実行に移す行動力まで身に付いたように感じるから。

・2ではチーム開発の経験、3ではダッシュボードの作り方など、4では自身の力でプロダクトを作り上げる経験、設計や技術選定の大切さを学ぶことができた。

・フェーズ2でのチーム開発の経験は4で役に立ちました。データサイエンスをペーズ4ではあまり使わなかったため、ペーズ3はあまり役に立ってません。

・データを使ったアプリを開発する経験はなく、APIの使い方やwebhookなど初めての技術に触れることができた。

・phase2では、自分にとって初めてのチーム開発だったが、どのように進めていくべきかを勉強することができた。そのおかげで、チームのまとめ方、連携の仕方をphase4ではある程度分かった状態で挑むことができた。また、phase4では、機械学習を取り入れたアプリ開発をしなかったため、phase3の内容を生かすことができなかった。

・最終開発では、自分で考えないといけないことが多くあったため、迷いなども多くあったがその結果、大きく成長できたと感じている。

・gitの使い方を学べたのでチーム開発をスムーズに行えたから。

・プロダクトに予測モデルを使用したため参考にすることが多かった。
・満足のできる発表は出来ませんでしたが、チーム開発の難しさを知れたし、たくさんのツールや技術に触れることが出来たから。

・phase2.初めてのチーム開発の難しさと楽しさがわかった
phase3.機械学習の入り口に立てたのと、万能ではないこともわかった
phase4.アプリをチームでゼロから作ってプレゼンまでする経験ができて良かった。アプリそのもののクオリティも大事だけど、アプリの良さ、凄さを数分の・プレゼンで伝え切って、使いたいって思わせるまでが開発で、学術的な研究との違いを感じた。プレゼンもこれからはもっと大切にしたい

・メンターさんとして実際のエンジニアさんがついてくださったから。

・最終的に使用したものはjsとpythonが主だったため(私が特殊なだけだと思います)自信を持って発表できるだけの準備と成果物があり、実際に結果を残せたから。

・機械学習を利用したアプリケーションが完成したから"

データエンジニア・カタパルトの「DEMO DAY」の様子は、エンジニアカフェ公式YouTubeにてアーカイブ動画をご覧いただけます。

「DATA ENGINEER CATAPULT」DEMO DAY(最終課題発表)

■Team-A
プロダクト名:セレクト
プロダクト概要:slackの会話ログから話題を推薦するプロダクト
メンター企業:GMO ぺパボ株式会社
メンター企業の課題:
・他人との共通点が見つからない

■Team-B
プロダクト名:e + i (eatas eye)
プロダクト概要:
ダイエットをしている人を対象とした、過去のユーザーのデータをもとにした目標の経過の推移とともに、現在のダイエットの状況をひと目で把握できるように可視化するアプリです。
メンター企業:eatas株式会社
メンター企業の課題:
・食事指導者と利用者との信頼の構築に時間がかかる
・食事指導者側の管理負担が大きい
・データをうまく活用できていない

■Team-C
プロダクト名:Synq Album
プロダクト概要:
たくさんの画像を投稿した時、似た画像を自動でグルーピングしその中からベストショットを提案する
メンター企業:株式会社QUANDO
メンター企業の課題:
・専門技能を有する技術者が報告資料作成に時間をかけてしまい、専門性が不可欠な業務に専念できていない
・自社サービスSynQ Remoteの利用者が報告書を作成する際に画像の整理・選択に時間がかかる

■Team-D
プロダクト名:Larastar
プロダクト概要:オフィスの出社状況を可視化
メンター企業:Bitstar株式会社
メンター企業の課題:
・リモートワークが増えて今オフィスにだれがいるかわからず、出社の意欲がわかないことや、コロナウイルス感染症対策で、オフィスに何人いるから出社できるまたはできないという課題

■Team-E
プロダクト名:Sorm
プロダクト概要:
Goolge Formと連携し高次元のデータを解析するプロダクト
メンター企業:株式会社エミシス
メンター企業の課題:
・社員の成長や心理的安全、満足度などを知り改善するために頻繁行われるアンケートを活用しきれていない

■Team-F
プロダクト名:Smart Judge
プロダクト概要:福岡県の購入物件の損得出し
メンター企業:株式会社SmartInn
メンター企業の課題:
・民泊用不動産の仕入れに時間がかかっている

■Team-G
プロダクト名:Manage-mentees
プロダクト概要:
技術記事の検索ができるとともに新人の所属先や技術レベルを可視化できるアプリ
メンター企業:株式会社Fusic
メンター企業の課題:
・新入社員の技術レベルが把握できていない
・育成のためのドキュメント管理が分散してしまっている

■Team-H
プロダクト名:GH Tracker
プロダクト概要:GitHubの開発サイクルを可視化する
メンター企業:株式会社オルターブース
メンター企業の課題:
・開発の進捗把握と開発サイクルの改善

■Team-I
プロダクト名:ProducTrack
プロダクト概要:エンジニア組織の生産性を可視化するツール
メンター企業:株式会社マネーフォワード
メンター企業の課題:
・エンジニアの生産性の指標が定まっておらず定量的に可視化してていない。
・生産性を可視化することでチームや個人での振り返りやスケジュール管理に利用でき、また評価や目標にも繋げやすい

■Team-J
プロダクト名:あげあげ
プロダクト概要:チャットが苦手な上司がいても嫌な気持ちにならないチャットアプリ
メンター企業:株式会社ヌーラボ
メンター企業の課題:
・テキストチャットでは感情が伝わりづらく,コミュニケーションにすれ違いが起きがち