普通のデータサイエンティストと世界トップクラスのデータサイエンティストの違い ニュースイッチ by 日刊工業新聞社

「データサイエンティストと名乗るのは厚かましいというか、自分はむしろ外れ値です」そう切り出した小野寺和樹さんは現在、ＤｅＮＡのＡＩ本部データサイエンス第一グループに所属している。 確かにデータサイエンティストには数学や物理学の修士や博士といった理系のバックグラウンドを有する人が多い中、小野寺さんは経済学部出身で数学の知識も「二次関数の頂点がわかるくらい」だという。 そんな小野寺さんだがKaggle Grandmaster（カグル グランドマスター）という称号を持っている。世界では163人、日本では10人程度しかいない（2019年11月現在）。 【補足説明】Kaggle（カグル）とは、データサイエンティストや機械学習エンジニアが集まる世界最大のコミュニティ。大きな特徴は、誰でも参加可能なコンペティションがあることだ。世界中の企業や研究機関などが提供したビッグデータと課題に対し、モデルの精度を

[yujimi-daifuku-2222]

こうした優れた人へのインタビューや考察記事はネット上にありふれているけれど、世のほとんどの人間はその世界には辿り着けない。/特別でない平凡な人が、そこそこ幸せな人生を送るための処方箋がもっと欲しい。

[gecko_a5]

うちの会社でも「相関があるから」といって施策を打ったしているけど、生データをみて顧客の心理や因果関係を考察するようなことをしている担当者は少ない。

[tengo1985]

業務でこういうことやってる人は実際いると思う。統計屋と機械学習屋でデータ観察に対するアプローチも違うかな

[utibori1]

機械も泥臭さには勝てない。

[mrkn]

EDAってこういう事だと思う。そして、こういう泥臭い追求の集大成が科学なので、まさにこういう行いがデータサイエンスだと思う。

[kkbt2]

「実はフリッジパックコーラはコーラの代わりだということをコンピュータが理解することはかなり難しい。文字列を読み込んで、二つの商品が似ていることまでは気づくかもしれないが、ここまでの断言はできない」

[ttpooh]

データサイエンティストというよりデータエスノグラファーみたいな。

[spam_lover]

東大だの京大だのの博士ばかりと思ったら、無名大学学部でもすげー奴いるんだな

[hatakazu93]

技術

[kawasin73]

すごい泥臭い。こういう泥臭いところは"深層学習"では拾えないのか。ちなみに二次関数の頂点は一次の項の係数の半分の符号を反転させたもの。

[tsu-nera]

Kaggleばっかりやっていて、ユーザとの対話をしない。

[reihighjcj6a]

勝ち組を見るとメンタルが悪くなる法則

[mioooon]

大半の日本のプログラマーは勉強しかしてこず、答えのある問題しか解決できない人がなりがち。でもプログラミングなんて勉強すれば誰でもできる。

[surume000]

なるほど確かに泥臭い手法。すごい

[xxxxxeeeee]

弊社も最近アナリストからデータサイエンティストにジョブタイトルが変わりました/エンジニアはもの作る部分がメインなので。とはいえ1億件全部見るわけにもいかないからメトリックのとり方にもセンスが必要ね。

[racebyrace]

コーラの一箇所０は想定であり、確信としてはならない所が難しいですね。

[ite]

これはサイエンティストというよりエンジニアでは。どちらが上って訳ではなく、アプローチが工学。

[T-miura]

代替商品のあたりも加味するような手法、、、どうやりゃいいんやろうか。やりようはある気はするんだけど（コーラと、フリッジパックコーラは近しいから、同時に買われにくいって話やんもんな）

[hara_boon]

すげーなと思うけど、良くも悪くも真似できないんだし、自分の生きる道を選ばないと。／それこそトップクラスになるには全部一個ずつ見なきゃだけど上位何割かだったらある程度使いこなせるだけでもいい、かもだし

[lli]

代替商品を機械学習させよう

[tyakoske]

優れていない人への処方箋なんてない。そこを理解しない限りずっと優れていない人のままだぜ。バカはバカなりに泥臭く、時間がかかっても優れている人のやり方を真似る。守破離のSTEPでやるしかない。

[KSKSKSKS2]

業務でなく、Kaggleでここまでやるとは。勝てる気がしない "膨大なデータを見る、ユーザーの行動を想像する、ユーザーとしてサービスを利用する、こういったことの積み重ねで予測精度は少しずつ改善する"

[kazkun]

なんだ、すごい人たちと思っていた彼らもその深みは人によるという訳か。

[stealthinu]

単に機械学習、数学的な手法で取れるのではなく、このデータがなぜそうなっているのか？というのを考える、推測する能力が大事なのだな。

[iwanofsky]

“ＤｅＮＡにはデータサイエンスチームのメンバーに対して、業務時間を使ったKaggleへの参加を認める制度がある。小野寺さんは業務時間の30％をKaggleに充てている”

[agrisearch]

DeNAの小野寺和樹氏。

[rlho]

“データサイエンティストには数学や物理学の修士や博士といった理系のバックグラウンドを有する人が多い中、小野寺さんは経済学部出身で数学の知識も「二次関数の頂点がわかるくらい」だ”

[sonots]

これは良い記事