機械学習や統計学を「社会実装」するということ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 最近になって、こんな素晴らしい資料が公開されていたことを知りました。 この資料自体は著者のMoe Uchiikeさんが東大での講義に用いられたものだとのことですが、その内容の汎用性の高さから「これは全ての機械学習や統計学を実務で用いる人々が必ず読むべきドキュメント」と言っても過言ではないと思われます。 正直言ってこの資料の完成度が高過ぎるのでこんなところで僕がああだこうだ論じるまでもないと思うので、内容の詳細については皆さんご自身でまずは上記リンクから精読していただければと思います。その上で、今回の記事では「機械学習や統計学を『社会実装』する」ということがどういうことなのかについて、この資料を下敷きとした上でさらに僕自身の経験や見聞を加えて考察したことを綴ってみます。 機械学習や統計学と、社会との「ギャップ」 機械学習や統計学を、社会に「馴染ませる」
データサイエンティストが企業にとって有用な理由、そして新たにデータサイエンスを自社に導入するための3要件 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) この国では未だに訳の分からない、何も実態を反映しない「データサイエンティスト論」がそこら中に流布されている模様ですが、そんな中Harvard Business Reviewにこんな素晴らしい記事が出ていたのを見つけたのでした。 その公式日本語記事が先日出たので、こちらの方が読みやすいかもしれません。 正直言って、この記事の本文をお読みいただければ特に何も付け加えることはありませんし、全く同じ内容の提言は異口同音に（それこそこのブログも含めて）この5年以上に渡って散々喧伝されてきたので今更繰り返すような話でもない気がしますが、個人的には非常に的を射た内容の記事だと感じたこともあり、自分の経験と合わせて少しまとめて解説してみようかと思います。 そもそもデータサイエンティストとは何者なのか（だったのか） 今回のHBR記事の提言 データサイエンスを独自の部門と
Googleに入社した時のこと - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
東京オフィスのsoftware engineer (SWE)部門のsite leadのRyoichiさんがTwitter上でこんなことを呼びかけたところ*1、GoogleのSWE採用に関して多くの同僚から色々な記事やコメントが集まったようです。 (Good question!) 期待していたのは、面接でこの問題が出て、こう答えて受かった、という話ではなくて、どういう勉強/準備をしたのか、という話です。面接の時点で英語はどれ位話せたかとか、データ構造やアルゴリズムの勉強は特別に準備したかとか、コーティングはどれ位のレベルだったか、とかです。 https://t.co/hs36GRTSU5— Ryoichi Imaizumi | 今泉竜一 (@r_ima) 2019年3月25日 僕はSWEではなく下記のような経緯があってglobal business organization（GBO: つまり
個人的に5年間のデータ分析業界見聞録をまとめてみた - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: https://pixabay.com/en/data-dataset-word-data-deluge-1188512/) 人工知能ブームで世間が喧しい昨今ですが、それに伴って往年に見かけたような内容のビッグデータ論やデータサイエンティスト論や機械学習システム論が再び出回るようになってきているようで、歴史は繰り返す感を覚える今日この頃です。 ということで歴史が繰り返している感を再確認すべく、これまでのデータ分析業界の5年間を僕個人が見聞してきた範囲and/or記憶している範囲and/orサーベイできる範囲で振り返ってみようと思います。ほぼ完全に個人的にして私的なヒストリーのまとめですので、公的な用途には参照されぬよう厳にお願いいたします。。。また僕の守備範囲が「広告もしくはマーケティング」であるが故にこの2領域に偏っている点もご注意ください。特に機械学習サイ
『機械学習のエッセンス』はゼロからガチで機械学習を生業にしたい人が「いの一番に」読むべき一冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning) 作者: 加藤公一出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2018/09/21メディア: 単行本この商品を含むブログを見る発売されてからだいぶ経ちますが、構想段階の頃より著者の「はむかず」さんこと加藤公一さんからお話を伺っていて注目していたこちらの一冊をようやく一通り読みましたので、サクッと書評めいた何かを書いてみようかと思います。 各章の概要 言うまでもなく実際の内容は皆様ご自身でお読みいただきたいのですが、これまでの書評記事同様に概要を簡単にまとめておきます。 第01章 学習を始める前に Python環境やAnacondaのインストールについての説明もなされているんですが、重要なのは後述する「本書は何を含まないか」という節。ここに本書の狙いの全てが書かれていると言って
データサイエンティスト＆機械学習（人工知能）エンジニアのスキル要件と、過熱する人工知能ブームが生み出す狂騒曲と（2018年2月版：追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixaby) この記事は去年はてブ1100以上ついてしまった与太記事の続編です。その時はタイトルを読んで字の如く「データサイエンティスト」と「機械学習エンジニア」の満たすべきスキル要件（の2017年版）について考察したものでした。 で、まだ1年しか経ってないのに何でまた引き合いに出したのかというと、最近のメディア報道やニュースリリースの類などを見ていると「データサイエンティストにディープラーニングをやらせる」とか「高度な統計分析のできるエンジニアが必要」みたいなどう見ても色々混同している感のある内容が目に付くので、改めてちょっと自己流に交通整理してみようかなと思ったのでした。 特に、空前の人工知能ブームで「人工知能」の語が人口に膾炙すると同時に2014年頃にブームが終わったはずの「データサイエンティスト」の語が何故か復権してしまい、そこら中のメディアでかつて空回りした
「人工知能」ブームに乗り遅れた！という方々に捧げる人工知能（機械学習）まとめ記事 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: A Health Blog via Visual Hunt / CC BY-SA) 「人工知能」ブームが本格化してまだほんの数ヶ月だと思うんですが、気がついたらTV含む大手メディアが皆こぞって毎日のように「人工知能」を取り上げ、あまつさえ政府や与党の諮問会議でまで「人工知能」の語が飛び交う有様で、一体何をどうしたらこうなるのか僕には全く分かりません（汗）。 とは言え、実際にビジネスの現場でも「人工知能」への期待感が日に日に高まり続けているのは事実で、例えば友人知人の経営者との酒席でも「最近人工知能ってめっちゃくちゃ流行ってるじゃん、あれって実際どうなの？本当に役に立つの？今からでも人工知能事業に参入すべきなのかな？それとも俺たちあいつらに滅ぼされちゃうの？」みたいなことを聞かれることが多いんですよね。 ということで、そういう「人工知能」ブームに乗り遅れたけれど
データサイエンティストを目指すというかデータ分析を生業にするなら読んでおきたい初級者向け5冊＆中級者向け12冊（2015年冬版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo via VisualHunt) 追記 2017年3月現在の最新書籍リストはこちらです。 最近になってまた色々とデータサイエンティストを目指す人向けのお薦め書籍リストとか資料リストとかが出てきてるんですが、個人的には何かと思うところがあるので僕も適当にまとめておきます。偏りありまくり、完全に主観で決めたリストなので文句が出まくるかと思いますが、もはや毎回のことなのでご容赦を。 なおこちらのリストはあくまでもビジネスの現場でデータ分析を生業にする（しようとしている）人たち向けのものであり、研究者含めたガチ勢の方々向けのものではありませんのでどうか悪しからずご了承下さい。 ちなみに毎回言ってますが、アフィリエイトは全くやっていないのでここに貼られたリンクを踏んで皆さんが購入されても僕の懐には一銭も入りません。拙著だけはそもそも例外ですが（笑）。*1 初級者向け5冊 一応初級者向けと
ここ最近の博士人材の動向を見ながら感じていること - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ここ最近、データ分析業界では有名な博士人材の方々が相次いでアカデミア（学術界）から離れる事態になっているようで。また、それに輪をかけるかのようにキツいオチのついたブログ記事も人気を集めている模様で。 大学院をやめました｜Colorless Green Ideas 言うなれば、優秀な船員がどんどん降りていく船のように感じられた。もしかして操船する者がいなくなって沈没するのではないかとも思った。「残った船員だけでも船は問題なく動くさ」と言う人もいる。実際、船はそう簡単に沈没するものではない。だが、一度抱いた不安はなかなかぬぐえなかった。 起業しました - はやしのブログ Rev.3 ちなみに優秀であれば業界の状況はさして障害になりません。上位10人とかそういうレベルの話ですが（適当ですが、社会学は規模が小さいので）。なので、自分が優秀であるという自信があるのであれば、業界がどんな状況かは関係な
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