データサイエンスのハードルを下げられる講師でありたい

岩﨑 達哉

  • 経歴

    大学院にて教育事象を社会科学的に分析する研究室に所属。社会調査データの分析を通してRによる多変量解析を経験。博士後期課程在学中、日本学術振興会特別研究員(DC1)に採択。その後、事業会社でのアナリスト業務を経験し、ALBERTに入社。中学校・高等学校教諭一種免許状所持。

  • 主な担当講座・カリキュラム

    仮説思考とデータ分析、機械学習入門(教師あり学習)、クラスター分析入門、分析演習(顧客分析)、分析演習(信用リスク)

データサイエンティストを
志した理由

元々は学校教員を目指していましたが、大学時代、「1936年の米国大統領選挙」をきっかけにデータサイエンスに関わりたいと思うようになりました。

ある講義の中で選挙予測に関する逸話を聴きました。それが先述した1936年の選挙です。二大政党のL氏・R氏のどちらが当選するのかが争点となっていた当時、調査対象者200万人を超える大規模データに基づいてL氏が当選すると予測したA社。その一方で、わずか調査対象3000人程度(諸説あります)のデータからR氏の当選を予測したB社。選挙の結果、当選したのはR氏で、当選を見事的中させたB社は米国を代表する世論調査会社になった、というエピソードでした。
このエピソードに触れたのをきっかけに、「適切にデータを集めて分析し、我々がまだ知らない規則や傾向を見つけ出す」という一連の営みに面白さや魅力を感じ、データに関わる仕事がしたいと思ったのが今のキャリアの出発点でした。

これまで担当した
プロジェクト

Web広告・SEO系の分析や、顧客分析などに携わりました。主に、多変量解析を用いることが多く、R・Python等を用いてモデル構築していました。そのほか、VBAやPower Queryを用いた業務効率化なども経験しました。

講師を始めた
きっかけ、理由

きっかけは2つあります。1つ目は、大風呂敷を広げるようですが、データサイエンスという技術・領域の面白さやビジネス上の価値を広めることで、データドリブンな社会の実現に貢献したいという想いがあります。
そしてもう2つ目は、データサイエンスの研修講師というポジションが自分のスキルとマッチしていると感じられたからです。これまで、教育とデータサイエンスの2つが自分のキャリアの中心にありましたが、両方の領域で得たスキルを活かせる環境はなかなかありませんでした。そのどちらもが活かせて、かつそれぞれのスキルの交互作用が起こせるなと思えたことが、講師を担当するきっかけになりました。

講師の仕事で感じる
醍醐味

シンプルですが、複雑な事象をかみくだいて説明して、受講生が理解してくれた際の「分かった」というリアクションをみられることです。そのリアクションひとつひとつが、もっとわかりやすく、受講生にとって有益な講義を作っていきたいという気持ちを加熱してくれています。
また、新しい知識・スキルに触れた受講生の、視野や世界が広がっていく場面に立ち会えることも講師の醍醐味だと思います。受講生が既存の知識では解決できなかったビジネス上の課題に有効な手法を知り、実務でも確実に活かしていけるなと感じてもらえる、そんな講義を常に目指したいです。

MESSAGE

受講生へのメッセージ

データサイエンスはハードルが高いと感じる方も多いと思います。特に、文系出身の方やプログラミングを経験したことがない方は、自分に統計学、機械学習手法、プログラミング言語の習得が出来るのかと不安に思うところも少なくないのではないでしょうか。私自身、文系出身・プログラミング未経験という状態からデータサイエンスの学習を始めましたが、当初不安を持ちながらのスタートであったことを覚えています。
ただ、その経験をしたからこそ、自分はデータサイエンスのハードルを下げられる講師でありたい。出来る限り平易に、かつ本質的に説明することはもちろん、分からない部分はとことん解説したいと思います。受講生の方々には是非、大きな意味のある「最初の一歩」を踏み出していただければ嬉しいです。

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