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5800PV有難う御座います! 今回は、データサイエンス業界について語ります

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taku

株式会社オプト DX推進・データサイエンティスト

都内で、データサイエンティスト兼ITコンサルタントとして勤務しているtakuです。

大学院の理工学分野で、生物を取り巻く外的要因が生物に及ぼす影響を研究した後、データアナリストとしてデータ分析ベンチャー企業で統計仮説検定や機械学習などを活用した分析プロジェクトに携わっていました。

その後、大手ベンチャーに転職し、データサイエンティスト・DXコンサルタントとして社内外のDX推進を行っています。


careenaにて、ドキドキしながら人生初のブログを投稿した結果...

なんと約一ヶ月で5800PVを獲得していました!!

非常に多くの方に関心を持って頂けて感無量です。

この調子で、最低でも月一くらいの頻度は保っていけるように頑張りますので応援よろしくお願い致します。


さて、今回は前回では触れることが出来なかったデータサイエンス業界について思うことを気ままに書いてみます。

※あくまで私個人の意見ですので、その点はお見知りおき下さい。


まず皆さんに質問したいのですが、データサイエンスに対してどのようなイメージを持っていますでしょうか?

難しそう? 何か凄そう? 自分とは遠い世界?

もしこのようなイメージを抱いていらっしゃるのであれば、それは複雑に考えすぎです。


データサイエンスとは、データから何らかの科学的あるいは社会的に有用な示唆を得ることを目的とした学問であり、皆さんは既に必ず何処かで触れていますし、何なら実践もしています。


TVやネット記事でよく目にするであろう、売上ランキングやレビューを想像してみて下さい。

皆さんは、これらの情報を目にすると数値や並び順を意識することが多いのではないかと思います。


例えば、売り上げランキングが1位のお店を考えてみましょう。


ランキング1位と目にすると、良いお店だとか美味しいお店だとか、サービスの良いお店だとか、実体を知らなくても無意識下で好意的に解釈をすることが多いのではないかと思います。(いわゆる第一印象ってやつですね)


そして、気になって実際に自分で足を運んだり、ネット検索やSNS等で評判や実体を更に深く調べて、自分なりに何故そのお店が一位なのか納得する結論に至った経験がある方も中にはいらっしゃるのではないでしょうか。(つまり、実体を把握した結果、腑に落ちるってことです)


データサイエンス業界がやっているのは、正にこれです。

昨今話題のAIだのDXだのについては、この過程をなるべく精度良く或いは解釈・透明性の質を担保して解くことを目的として、大規模なデータを相手に様々な統計知識やツール群を活用しているだけに過ぎません。


...そう考えると、データサイエンスって本当に身近だと思いませんか?


少しでもデータサイエンスに興味を抱いた方は、気軽に体験談へお申し込み下さい。

又、弊社は副業も問題ない社風ですので、実際に業務として悩みを抱えていて一緒に並走して欲しいといった依頼も受け付けています。


では、次回の更新をお楽しみに。



スキル

下記は実際の業務に関わるキーワードです。気になるキーワードが御座いましたら、ブログや体験談として掘り下げることも可能ですので、気軽にコメント頂けますと幸いです。

#AI, #機械学習, #深層学習, #DX, #説明可能なAI #責任のあるAI, #MLOPs

#データサイエンス, #データ活用, #デジタルマーケティング # 業界話

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