研究者を辞めた時のこと、そしてその後のこと - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
TL;DR これは、このブログの本題とは何の関係もない僕自身の回顧録にして懺悔録であり、見ようによっては怪文書です*1。故に、記事中には何の参考になる内容も書かれていないことを予めお断りしておきます。それでも良いという方だけ、この先をお読みください。ただしTL;DRと書いた通りで、超長文につきご注意を。 当時から7年が経ち、この中に登場する人物の中には既にリタイアしている人もいれば、物故している人もいます。ある意味もう時効だろうということで、その時起きたことをつぶさに書いてみることにした次第です。 研究者を辞めた時のこと 研究者の道を目指した理由 正直言って無能だったが、勉強だけは熱心なポスドクだった ポスドク待遇改善運動、研究体制改革運動を経て、業界では知らぬ者のないお尋ね者になった そしてポスドクをクビになり、国内に行き先がなくなった 土壇場でシンガポールでのjob talkに招かれた
Rで異常検知(1): これまで自分がやってきたことのおさらい - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ぶっちゃけ今更感がなくもないんですが、実はこれまで自分ではほとんど異常検知・変化検知をゴリゴリやったことがなかったなぁと思ったのでした。きっかけは、時々色々な手法のテストに使っているこのUCI機械学習リポジトリのデータセット。 UCI Machine Learning Repository: Water Treatment Plant Data Set これは説明にもあるように、とある都市部の下水処理場の様々なセンサからのインプットを合わせて日次でまとめたデータセットです。この手のプラントデータセットにありがちな課題がまさにその異常検知で、要は何か不具合があった日付を事後で良いので検出したいというお話です。 異常検知自体は、以前このブログでさらっとだけ取り上げたことがあります。それは{AnomalyDetection}パッケージの紹介記事。 この時は{AnomalyDetection}が依
「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
まがい物のデータサイエンティストは滅びゆく：USのトップ5データサイエンティストたちが語る2016年の展望 - 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.com) 僕も会員になってるData Science Central*1に、こんな面白い論説が載っているのを見つけました。 Data science and statistical modeling will be further automated, with better black-box products Frontiers between data science, operations research, machine learning, artificial intelligence and statistics, will disappear AI will become more prominent, and referred to as deep learning in our community We will see m
2013年秋版：データサイエンティストを目指すなら揃えておくべき10冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
5ヶ月前に書いた記事がだいぶ陳腐化してきた*1気がするので、それ以降出版された書籍や、他にも学術的知識を得るだけでなく「データサイエンティストとして働く上で必要なスキル」について書かれた書籍などを加えて、「2013年秋版」の10冊をチョイスしてみました。 これはあくまでも「データサイエンティストを目指す上で必要な素地が既にある程度備わっている人」向けのスタートアップとしての10冊です。実際にはこの10冊では知識が足りなくなる場面の方が多いので、その場合は適宜発展的な書籍に当たってどんどん独習していくことをお薦めします。逆に、本当にゼロからスタートする初学者の人にはこれでもかなり辛いかもなので、今回は見なかったことにしてください、ということで。。。 そうそう、相変わらずですが僕個人はアフィリエイトやってないので、こちらのリンクから書籍を購入されても儲かるのは僕ではなくはてなです（笑）。 （※
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
「アカデミアの博士がデータサイエンティストに生まれ変わって企業に転身するための5つの秘訣」（海外記事紹介） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
こんな大変面白い記事が紹介されているのを見かけました。 From PhD to Data Scientist:5 tips for Making the Transition そもそもこのサイト自体が「6週間でポスドクをデータサイエンティストに生まれ変わらせる」*1プログラムの公式サイトのようです。日本でも統数研がそのような試みを始めようとしていますが、さすがは本場アメリカ。もう既にやってるところがあるんですねー。 トップページを見るとこのプログラムの卒業生が一部紹介されていますが、その（元の）専門分野は物理学・数学・応用数理学・オペレーションズリサーチ・天体物理学・生態学*2と、もうまちまちです。こんな「素人目にはとてもデータサイエンスと関係するとは思えない」*3人たちをデータサイエンティストになるべく鍛え上げ、Facebook, YouTube, LinkedInといったシリコンバレー
データサイエンティストは「アルゴリズム実装系」と「アドホック分析系」とに分けた方が良いかも - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
最近色々なデータ分析の現場の方々と意見交換したり一緒に飲んだりするようになり、ますます現場ごとの仕事のやり方の違いや雰囲気の違い、はたまた価値観の違いといったことについてそこそこ深く知るようになってきました。 おかげさまで、今の僕の立ち位置は「データサイエンティストのエバンジェリスト」みたいな感じになってきておりまして*1、むしろもっと本業*2を頑張らねばと焦っているところです（笑）。ということでそんな中で思うようになってきたことを今回はちろっと。 最近何となく感じてる「データサイエンティスト」の境界線について 実は「データサイエンティスト」そのものと他の職種との境界線も変わってきたのかなという気がしてる一方で、「データサイエンティスト」の「中」にも内部区分としての境界線が引けそうだなぁという気もしてます、という。 データサイエンティストの新・3要素 まず、5月の講演会でお話した「データサ
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