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CROSS TALK
データサイエンティスト座談会・前編

CROSS TALK

ALBERTで活躍するデータサイエンティストに、在学中の研究内容や業務で苦労したことなどを熱く語ってもらいました。

対談者プロフィール

  • 心理さん

    修士・博士課程で計量心理学を専攻。人の知能を測るテスト理論やマーケティングサイエンスを学び、購買心理を計量的に分析するモデル作成などを経験。

  • 経済さん

    修士時代、ワークライフバランスに興味があり企業の女性活用の状況について研究。パネルデータを活用した因果推論を用いた統計分析などを経験。

  • 生命さん

    学部時代から博士課程にかけて、神経生理学を専攻。生物の細胞に電極を刺し波形を測定したり、感覚器に電極を刺してその時の応答を解析したりモデル化したりなどを経験。

  • 情報さん

    学部では情報、修士・博士課程では機械系分野を専攻。計算機上で神経のメカニズムを解析し、モデル化。人間でいう脳や脊髄にあたる機能をロボットで再現する研究を行なう。

  • 物理さん

    学部では物性物理学を専攻。修士課程からは海外の大学にて半導体デバイスでの量子物性の実験的研究を行なう。博士号取得後はポストドクトラルフェローとして、海外の研究所に勤務。

01.出身分野の研究内容が
現在の業務に活かされていると思うこと

物理さん
私は学生時代、実験を日々行なっていました。実験の工程では、最終目標を立てて進めていても、大抵は途中で失敗したり思っていたのと違った結果になったりと試行錯誤の連続の中で進めるのが当たり前でした。試行錯誤が必要だという点は現在の分析業務についても同様なので、そういった気持ちの切り替えをしながら試行錯誤を繰り返した時のメンタリティが現在の業務にも活かせていると感じています。
情報さん
現在の業務でも出戻りや失敗は多いんですか?
物理さん
失敗と言うよりも、クライアントの目的に応じて分析を進める際、受領したデータが思っているものと違ったり、実際にデータ処理を進めていく中で別の発見や結果が見えたりすると、当初の目的とは違う方向で分析アプローチ方法を変更するということはあります。最初に目標を定めることは大事ですが、必ずしも当初の目的通りに進めなくても切り替えながら臨機応変に対処していくことも必要だという心構えは、役に立っていますね。
情報さん
分析を進めながらトライ&エラーを繰り返して、この手法がダメだったら次はこっち…という感じですかね。
物理さん
そうですね。“ダメ=失敗”という認識ではなく、“ダメ=次を試せる!”というメンタリティですね。
情報さん
私は情報系出身で、大学と大学院ではプログラムと実装をやっていたので、現在の業務でもプログラミングに関する知識・実装方法などは役立っています。また、知識向上のために自分で論文を読んで実装し、試してみてダメだったらダメな部分に対して自分なりの解読を加えていくなど勉強しています。最近では、特にディープラーニング界隈の論文が毎日出る状況なので、置いていかれないように勉強は日々怠らないようにしています。
生命さん
1日何本くらい論文を読んでいるのですか?
情報さん
ざっくり読んでいるものも含めると、1日2本は読んでいると思います。
生命さん
私は研究内容が業務に活かせていると思うことが2つあります。1つ目は物理さん同様、実験のように試行錯誤をする思考過程が、現在の業務と非常に共通していることです。2つ目は、チームで議論している際に自分の考え方と違う意見があった場合でも、冷静にその意見を受け止めることができるマインドが活かせているなと。
物理さん
意見を否定されても、人格を否定されているわけではないという受け止め方ですかね?
生命さん
そうですね。自分が仮説を立てた考えに対して、他の人が別の仮説を立てて意見したとしても、実験と同様に、その過程が棄却されただけでその本人に否定されているわけじゃないと思えます。研究を通して培ってきたおかげでそうしたマインドを作れたのだと思います。
物理さん
人間的にも成長できる考え方で、とても良い話ですね。
心理さん
私は、研究内容すべてが役に立ったと感じます。最近は、手法ありきで「あれをやってみたい」「これを試したい」など安易に試してみたいというニーズ(目的)もあります。統計学の基礎理論を学んできたおかげで、クライアントから頂くそうしたご要望に対して、厳しい目で見ることもできます。統計学の基礎理論を用いることで、これは違うだろうという内容に対しては、自信を持って意見をお伝えすることができています。
経済さん
私は、学部の頃に小学校の教育実習を経験していますが、その時に学んだ“分かりやすく伝える”ということが今に活かせていると感じます。データ分析は難しいことをやって終わりではなく、その先に出た結果に対して次の行動にどう移せるかということが重要です。クライアントに内容を分かりやすく伝えて、どうやったら小難しくなく次の実行に移せるかというところまでをトータル的に考えて対応できるのは、当時の考え方が活きているからかなと思います。
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「分析する上で難しいと感じることはありますか?」
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