Japanにて、統計学や機械学習、データ分析アプローチに関する技術業務に従事。Science部門にて分析プロジェクトの設計、分析の実施、モデルの導入をビジネス現場で実践。現在は、データ分析受託を行う外資系コンサルティング会社であるAntuitにて、国内外のデータサイエンティスト、データエンジニアと共に様々なアナリティクスプロジェクトに取り組む。データサイエンティストを目指したきっかけ・やりがいなりゆきです。数学や統計学を勉強していて、そのままSASという統計ソフトの会社で働き始めました。この分野が流行ってきて、データサイエンティストと呼ばれるようになりました。(時差のため、夜から朝方にかけて連絡がある場合が多い)アメリカのチームなど時差上都合が良い場合は、直接Skypeで話すことも。今日一日の作業イメージを持つ。8:00~趣味と実用を兼ね、技術的な内容の学習に集中。10:00~プロジェクトメンバーと今日一日の作業内容に関して認識合わせ。10:15~各メンバー各々の作業に没頭。各メンバーのスキル、性格に合わせ、フォローなどを行う。14:00~インドのチームなどとは、この時間からSkype会議が入ってくることも。それ以外の時間は黙々と作業。16:00~営業担当者と営業案件などの打ち合わせ。提案書作成などのヘルプ。17:00~プロジェクトメンバーと一日の進捗確認。海外メンバーへの連絡、依頼などを実施。初学者の方に教える際に工夫しているポイント受講者の方のバックグラウンドや学習目的も様々だと思います。初学者の方がいきなり専門家になることはできません。目的に合わせて、第一歩として何を勉強し、どういったポイントを押さえておけば良いのか、その後どのように学習を進めていけばよいのかなど、うまくアドバイスできればと考えてます。今人工知能のスキルを身につけるメリット昨今のブームにより、AIという言葉が独り歩きし、極端な場合はビジネスの場でさえ、とりあえずAIを導入したい、AIを導入すると自動でなんでも解決できる、といった話さえ聞きます。今後もますます発展するこの分野において、基礎を学習し、AIの使い方、付き合い方を判断できる知識を身に着けることは、非常に重要になってくるのではないでしょうか。受講者へのコメントアルゴリズムや機械学習技術の基礎はもちろん、ビジネス現場への導入、運用といった内容まで広くディスカッションできればと考えています。