ハーバード博士号を経て、楽天の執行役員へ。幸せを形にする仕事とは。 - 日本の成長企業
1985年生まれ。灘中学・灘高校卒業後、ハーバード大学に進学。数学、物理学を専攻し最優等の成績で卒業。その後、ハーバード大学院にて博士課程修了。理論物理学者。現在、楽天株式会社執行役員、ビヘイビアインサイトストラテジー室室長。 常に「メタ」というか、一次元相対化した抽象的な視点から問題を解決しようとする癖が子どものころからありました。特定の問題に対しても、「それが起こること自体がダメだ」というのではなく、もっと仕組みというか、全体のつながりの中で解決していくべき、と考えるタイプでした。 一方で、自分自身の進路や身の振り方については、これでは説明が付きにくいかもしれません。「なぜハーバードに行ったのか」とよく聞かれるんですけど、実はあまり理由はないんですよ、今から考えても。 とにかく僕は徹底的に、自分にとって面白いか、エキサイティングか、強い興奮が得られるか、という視点で選んできたような気が
データサイエンティストは精鋭の6000人しか要らないかもしれない - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ちょっと前の話ですが、Vapnikマン氏*1(@sla)の超絶素晴らしいインタビュー記事が出てました。 データサイエンティストが要らなくなる日が来るかもしれない しかも、あの「ネガティブにデータサイエンティストな日記」のid:dscaさんが、Vapnikマン氏のインタビュー記事に触発されて データサイエンティストが要らない日はもう来ている という素晴らしい記事を書かれていて、これはもう釣られるしかないでしょーといった風情です。そんなわけで全力で釣られたついでに煽り記事書いてみました。いつも通りロクな内容ではないので、念のため（笑）。 そもそも25万人もデータサイエンティストって必要なのか？ 日経が「今後データサイエンティストは25万人不足する」とか吹かしてくれたおかげで、今やすっかり「25万人」説が広まってしまったわけですが。 結論から言うと、日本国内ではそんなに要りません。僕の超絶大ざっ
データサイエンティストが要らなくなる日が来るかもしれない | IT Leaders
大手ITベンダーの研究所でビッグデータ活用に携わった経験を生かし、データサイエンティストに関する情報を発信する株式会社プリファードインフラストラクチャーの比戸将平氏に話を聞いた。 ―前職のIBM東京基礎研究所でデータ解析関連のプロジェクトを担当された経験を活かし、データサイエンティストに関する講演をされています。データ分析の現場を生々しく描かれていますね。 昨年ごろから、データサイエンティストという言葉を耳にする機会が増えました。興味を持って調べてみたところ、かつて私が担当していた業務そのものでした。当時、私は機械学習やデータマイニングを使って、顧客をセグメンテーションしたり、機械が壊れる前に兆候を検知したりする仕組みを構築していました。それならば、データサイエンティストと呼ばれる人材の実態や、悩みどころをシェアできるのではないかと考えたのです。 昨今、データサイエンティストには、期待が集
ネタとして秀逸どころか実際に大いに使える『データサイエンティスト レベル表』（記事紹介） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
はてなIDコールから突然Twitterにリプが飛んできたので、何かと思ったら以下の@shakezo_さんの記事で言及されていたのでした。 データサイエンティスト レベル表 - shakezoの日記 これがですねぇ、もうこれ以上ないくらい大変面白かった！ので是非とも紹介させていただきたく。ポイントとしては面白いだけでなく、実際にデータサイエンティストのレベル分けとしても大いに使えるところだと思ってます。 正直言って、どのレベル設定も非常～～～によく出来てます。僕の理解でかいつまんでまとめてみると、 レベル0：まだデータ分析してない レベル1：Excelなどでデータ分析の真似事を始めたばかり レベル2：RやSPSSで機械学習・統計学・データマイニングっぽいことが出来る レベル3：原理を知る必要が出てきてPRMLに手を出し始める レベル4：PRMLは大体読みこなせて、KDDとかICMLとかの論文
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