データサイエンスを学ぶ際に必要なことを、データサイエンティスト育成の目線から考えてみた話:SAS Global Forum レポート②

SAS Global Forum レポート②

ーデータサイエンスを学ぶ際に必要なことを、データサイエンティスト育成の目線から考えてみた話ー

レポート①につづいて、レポート②では、SAS Global Forum 2017で、データサイエンスを体系的に知る上でも印象的だったセッションについて、私の視点からご紹介します。

 

■アナリティクスの祭典は想像以上に華やかな世界

SAS Global Forumに参加して、まずびっくりしたのが、想像以上に華やかだったこと。

その中の一部ですが、メイン会場のスクリーンすごい大きいし、横に長い!!

カラフル!

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画面に収まりきってないけど、左右にもさらにスクリーンがあります。

だから、どこの席に座っても、スピ―カーの顔がはっきりわかる!

(過去に東京ドームで開催された、とある有名な世界的女性アーティストのライブでは、スクリーンを斜め30度くらいの角度から見ていたため、非常に見づらかったのを思い出します)

 

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この会場は毎朝行われるゼネラルセッションの会場で、いわば朝会会場のような感じでした!学校でいうところの体育館?やホールに相当。

開会セレモニーもここでやってました。

終了後は新宿駅の通勤ラッシュ時並みの混雑。

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この方たち、おそらく皆さん全員データサイエンス関連の人!まさにアナリティクスの祭典です。(お顔にモザイク加工を入れさせていただいてます)

 

■領域もトピックも多様すぎて回り切れない

4日間フルで回っても回り切れないのには、まず、セッションの数が多いから。

データサイエンスに関する仕事には、川上から川下までありますが、そういった川上~川下のトピックに、業界を掛け合わせた結果、トピックが膨大にあるのです。

 

今回は、ヘルスケアとか、アカデミックなセッション中心に聞いてきました。

このフォーラムは、SASユーザー(企業・個人・教育機関・その他機関)向けで、その中に学生のセッションやコンペが確立されていました。

 

その他にも、金融とか教育機関、メディア、エネルギーや行政や研究機関や保険、製造業やサービス業、スポーツなど、様々な業界のパートナー企業の方のセッションなどもありました。

 

そこで、データサイエンスと各業界とのつながりなども知りました。

 

■データサイエンスを体系的に知るきっかけ

数あるセッションの中で、 印象的なセッションだったのが、「学問分野においてデータサイエンスは発展しているかーまたは消滅の危機に瀕しているかー 英:"How Data Science is Evolving (or Facing Extinction) across the Academic Land Scape"」といったタイトルのセッションです。このセッションはケネソー州立大学の先生がスピーカーとなり、大学が学生に対してサポートできること、等についてお話しされていました。

 

ここのセッションで、データサイエンスを体系的に知るきっかけとなりました。

 

というのも、先ほども書きましたが、データサイエンティストの仕事は、データアーキテクトの仕事や、データクリーニングの仕事といった川上の仕事から、川下の、予測モデルの構築やビジュアライゼーションやストーリーを伝えるといった仕事まであるのです。

(言い切りになっていますが、この話もこのセッションで初めて理解できました)

 

データサイエンスの仕事というと、漠然と分析とその関連というイメージだったのですが、その部分がこの話を聞いて少しクリアになりました。

 

あと、SAS Global Forumで分かったのは、アナリティクス(Analytics)って、翻訳かけると、「分析」とか「分析論」って出てきますが、分析だけのことを指しているんじゃないようです。データサイエンスでいうアナリティクスの指すところの範囲も広いです。

 

スピーカーの先生は、このセッションの中で、「数学、統計学、コンピューターサイエンスの3つが合わさった結果、ビジネス市場にも生き残れる”データサイエンス”が形成されていった」といったことを、ダーウィンの種の形成理論になぞらえて話していたことも印象的でした。

 

このセッションの中で、私が特に重要だと思ったポイントは3つ。

 

①データサイエンスを取り巻く環境は変化し続ける

データは時間とともに生成され続けます。様々な場所で。

 

②大学が学生にできるサポートは、専門スキルと潜在的なスキルを身に着けさせること

専門スキルはテクニカルスキルのことです。数学、統計学コンピュータサイエンス等。学生はたくさんこれらを学ぶのにたっぷり時間がある!といったところでしょうか。たしかに社会人になってから、こういったスキルを仕事をしながら1から学ぶのは大変ですよね。

 

潜在的なスキルとは、ノンテクニカルスキルのこと。ここでいうと、思考スキルなどにあたります。複雑な問題(解なし、もしくは解2つ以上の問題)を解決する力が、変化し続ける環境に適応する力につながるといったことをおっしゃっていました。

 

③民間セクター(企業)と大学とのパートナーシップの重要性

学生の視点からいうと、リアルデータ(実データ)を在学中に見るor分析することが重要という点で、大学と企業とがパートナーシップを組む重要性について強調されていました。

 

データサイエンティスト育成の教育の役割みたいな視点からこういった情報を得ることができて、自分に必要なスキルを再考するきっかけにもなりました。

 

このセッションのペーパーが公開されているので、是非ご覧ください。

SAS Global Forum 2017サイト(English)に行きますhttp://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/0837-2017.pdf

 

■データサイエンティストになって、何がやりたいかによっても必要なスキルのバランスも変わってくる

 

こちらは、日本に帰ってきてから、SAS社員さんの話などから教えていただいたことになりますが、データサイエンティストになって、どういうことがしたいかによっても必要なスキルのバランスがかわってくるということです。

 

下図のレーダーチャートでは、ジョブロールごとに有効なデータサイエンスのスキルが示されています。

 

 (Analyticsweekの2015年9月23日付の記事より:2017年5月25日アクセス

https://analyticsweek.com/content/investigating-data-scientists-their-skills-and-team-makeup/

こうやって見ても、リサーチャー系データサイエンティストなのか、ディベロッパー系のデータサイエンティストのなのかで有効なスキルの比重も変わってくることが分かります。

■じゃあ文系出身の学生が今できることって?

大学院に入学してから、データサイエンスの授業で手を動かして分析をした経験はありますが、理論的なところはまだまだ。。

上のチャートを見てもわかるように、ある程度は、どのスキルも必要になってきます。

私はひとまず来月6月の統計検定受験に向けて、勉強していきます。ここで、理論的な知識で不足している部分を補うのが目的です。

 

ここまででレポート②は以上です。

ここまで読んでくださってありがとうございます。

 

 

 

 

女子大生がアメリカのビジネスカンファレンスに参加した話

◆データサイエンスの本場、米国でのグローバルイベントに参加してきました!◆
(SAS Global Forum 2017 レポート①)

4月2日〜4月5日にかけて、オーランド(米国・フロリダ州)のWalt Disney Resortで行われた「SAS Global Forum 2017」 にご招待していただき、参加してきました!

 

タイトルに関しては、女子大学院生がJDを名乗っていいのかどうかという議論はさておき・・・

 

■高校・大学は数学が苦手だった

大学院に昨年入学してから本格的に勉強し始めた統計学

カメのスピードですがいつかウサギを追い越すべく学んでます。

高校の時、数学が苦手だし、いつ使うんだ!こんな数式!って正直思ってました。(それでも理数コースという性質上、数Ⅲ/数Cまではとりあえずやっていた)

それが今となっては切っても切り離せない関係になってきました。

 

学部時代(経済学)も辛うじて経済数学(今思えばその名も解析学入門)や計量経済学をヒーヒー言いながら単位を取ってきましたが、大学院に入ってから統計解析の社会実装の面白さに魅了され、今回グローバルフォーラムに参加してたくさんの刺激を受けました。

 

SAS Global Forumではどんなことをやっているの?」
「データサイエンスってそもそもなに?」
「アメリカと日本のデータサイエンス教育の違いって何?」
「統計ソフトをはじめとするSAS製品を使って、企業(機関)はどんな問題を解決したり、大学などではどんな研究をしてる?」

 

といったテーマに関して(変更の可能性あり)、これから小出しにレポート記事を掲載していきます。

 

今日は、
SAS Global Forumではどんなことをやってるの?」に関してのレポートです。

 

SAS社のご紹介

SAS社はアナリティクス、ビジネスインテリジェンス、データマネジメントのソフトウェアとサービスを提供しているアナリティクスのリーディングカンパニーであり、1976年の創業以来、現在では世界148カ国でSAS®︎が使われています。

 

また、2016年のFORTUNE Global 500®︎の上位100社のうち94社とのお付き合いがあり、ビジネスないしはアカデミック領域などで欠かせない存在となっています。(参考:https://www.sas.com/ja_jp/company-information.html

 

例えば、製薬企業における臨床試験での統計解析または業務効率化に採用されていたり、酒類メーカーでの在庫最適化、現在所属する慶應義塾大学での講義にも採用されていたりします。(健マネだとM1でjmpを使ってました。これもSAS社製品のひとつです)
上記のURLに企業(機関)や大学の事例も掲載されているのでご覧下さい^^

 

SAS Global Forumってなに?

SAS Global ForumとはSAS米国本社が毎年主催する、世界最大級のユーザーカンファレンスです。
SAS社の最新技術や、ビジネス・アカデミック領域などでの事例セッションや展示、SAS製品を使ったワークショップなどを行なっています。

 

社員の方のセッションのみならず、ユーザー企業(機関)の方のセッションや、大学教授、学生によるセッション、宇宙飛行士の方のセッションなど、多岐に渡ります。

 

膨大な数のセッションから、

セッションのトッピック(一例)としては、
・アナリティクス
・ビジネスインテリジェンス/
ビジネスアナリティクス
・データマネジメント
・プログラミング
・これからのテクノロジー
・・・などをはじめとした項目があり、このなかにはもちろん近年のホットワードであるIoTやAI(人工知能)、機械学習などのセッションもあります。

 

インダストリ別(一例)ですと、
・メディア
・金融
・教育
・エネルギー
・官公庁
・ヘルスケア
・ライフサイエンス
・製造
・サービス
・保険
・スポーツ
など、インダストリとトピックの組み分わせを考えただけも、セッションの数は膨大。

 

膨大すぎて全部のセッションは回れませんでしたが、

・受賞学生の研究発表(今回聴いたテーマは銃。アメリカの銃による社会問題に焦点をあてていました)
・ヘルスケア領域のIoTデータの活用
・米国コミュニティヘルスセンターでのデータマネジメントや活用
・データサイエンティストをとりまく環境
・統計を学んでいる人が機械学習について知っておくべきこと
他、

 

などのセッションを聴いてきました!

中学・高校の時は「理系、コンピューター=男子が強い」といったバイアスかかりまくりのイメージを抱き続けていたので、グローバルフォーラムでの女性の講演者・参加者の多さにも驚きました。

そして、データサイエンスは統計解析だけじゃなかった、、(続く)

レポート①はここまで。
次はデータサイエンスってなに?の部分を、SASGFで体験してきたこと、これまで学んで来た事を踏まえながらレポートします。

自己紹介

こんにちは。少し自己紹介をさせてください。

 ■自己紹介

私は現在慶應義塾大学大学院の健康マネジメント研究科 医療マネジメント専修に通っている大学院生です。

これまでの経歴としては、2016年の春に早稲田大学政治経済学部経済学科を卒業して大学在学中に興味のあった医療ヘルスケア方面に方向転換し、現在の大学院へ進学しました。

 

現在の研究内容はレセプトデータを用いたメンタルヘルスに関する研究を行っています。(精神疾患や、職場のメンタルヘルスに関して積極的に勉強しています)

昨年はメンタルヘルス検定Ⅱ種の資格を勉強して取りました。

 

 ■データサイエンスとの関わり

関心領域としては、データサイエンスとメンタルヘルスが私の中でのメインのキーワードで、データサイエンスとのかかわりは、大学院でデータサイエンスの授業を受けていたことや、e-learning(gaccoの統計学Ⅲ)のTAをやっていることと、また、現在の研究内容がかかわっていたり、学外のデータサイエンス関連のセミナー(ヘルスケアデータサイエンス研究所の養成講座)などに参加して学んでいます。

 

現在は6月の統計検定受験に向けて準備中です。

 

 

 ■今思い描いている今後の進路

将来はヘルスケア領域のデータサイエンティストとして、医療機関や、ヘルスケア関連企業の意思決定や、日本の医療に役に立てるようになりたいなと思いながら、日々勉強しています。

ウインドサーフィンのIoT活用の記事をみて、いつかどこかでそこにも関われたら・・・)

 

これまでの体験をFacebookでシェアしたい!と思いましたが、なんせFacebookは縦長になってしまうので、ブログを開設しました。

 

これから、記事を書いていきます!