21世紀で最もセクシーな職業！？「データサイエンティスト」の実像に迫る
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第4回サイバーエージェントMarketing & Analytics勉強会 http://atnd.org/event/camark04 の講演スライドです。未だにslideshareの使い方が分からなくて、アップロードしたら勝手にフォントが明朝体に変わってしまったり位置がずれてしまったり右側が切れてしまったり。。。表示がおかしかったりダサかったりするのはそのせいです。ごめんなさい。
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21世紀で最もセクシーな職業！？「データサイエンティスト」の実像に迫る
- 1. CyberAgent, Inc. 21世紀で最もセクシーな職業！？ 「データサイエンティスト」の実像に迫る 株式会社サイバーエージェント アメーバ事業本部 デカグラフ事業部 マーケティンググループ データサイエンティスト 尾崎 隆 (Takashi J. OZAKI, Ph.D.)
- 2. 一応、自己紹介を… 尾崎 隆 (Takashi J. OZAKI, Ph.D.) – “J”に深い意味はありません – 学者だった頃に同業界にT. Ozakiさんがいたので – と思ってJをつけたら、別業界にT. J. Ozakiさんが… 1CyberAgent, Inc.2013/05/21
- 4. 一応、自己紹介を… こういうキャリアをたどっております – 1997～2001 東京大学工学部計数工学科（※情報工学系） – 2001～2006 東京大学大学院・新領域創成科学研究科 修士＆博士課程（脳科学） – 2006～2011 理化学研究所脳科学総合研究センター 研究員（脳科学） – 2011～2012 東京大学教養学部・特任研究員（心理学） – 2012年4月 慶應義塾大学医学部・特任助教（産学連携） ※30代のうちにポスドク問題を乗り切る ことは事実上不可能と判断して、キャリア チェンジに打って出ることを決心 – 2012年6月 サイバーエージェント入社 3CyberAgent, Inc.2013/05/21
- 5. 一応、自己紹介を… こういうことをしていました – 2003～2006 機能的MRIを用いたヒト脳研究 （有力なノーベル賞候補として知られ、 機能的MRIを発明した小川誠二先生の 研究所にて研修生として共同研究して いました） – 2006～2011 脳信号に対する計量時系列 分析を用いたネットワーク解析 – 2011～2012 脳信号に対するネットワーク 解析＋SVMを用いた脳活動 分類 4CyberAgent, Inc.2013/05/21
- 11. 例えば データサイエンティストとは何か データサイエンティストのつくり方 データサイエンティストのつかい方 データサイエンティストと「分析力」 データサイエンティストの育成について データサイエンティストのスキルセット データサイエンティストとビッグデータ データサイエンティストの要件とは データサイエンティストはどんな企業にいるのか …などなど挙げればキリがないですね 10CyberAgent, Inc.2013/05/21
- 13. 本日のお品書き 「データサイエンティスト」とはどんな職業？ 「データサイエンティスト」にはどうすればなれるのか？ サイバーエージェントでの事例 Facebookが考えるデータサイエンティストの定義 12CyberAgent, Inc.2013/05/21
- 14. 本日のお品書き 13CyberAgent, Inc.2013/05/21 データサイエンティスト マネージャー うおおおおおお たのんだよー うおおおおおお うおおおおおお Yes! Comeoooon!! ※PFI比戸様より承諾を頂いております
- 15. 本日のお品書き 「データサイエンティスト」とはどんな職業？ 「データサイエンティスト」にはどうすればなれるのか？ サイバーエージェントでの事例 Facebookが考えるデータサイエンティストの定義 14CyberAgent, Inc.2013/05/21
- 16. 本日のお品書き 15CyberAgent, Inc.2013/05/21 データサイエンティスト マネージャー うおおおおおお たのんだよー うおおおおおお うおおおおおお Yes! Comeoooon!! ※PFI比戸様より承諾を頂いております
- 17. データサイエンティストとは？ 16CyberAgent, Inc.2013/05/21 データサイエンティスト マネージャー ランダムフォレストの結果から言うとAですね 棒グラフにして時期別にしてみました 分かりました、プレゼンやるので任せて下さい！ どれくらい違うか分かりやすい図にできる？ アプリA, B, C, どれが一番新規UUにウケてる？ 他にも色々言えることありそうだね、 統括会議で話してくれる？ ※データサイエンティストの日常風景
- 18. データサイエンティストとは？ 17CyberAgent, Inc.2013/05/21 データサイエンティスト “Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century” - Thomas H. Davenport and D.J. Patil, HBR Oct, 2012 「データサイエンティストは21世紀で最もセクシーな職業」 大変有名な売り文句
- 20. データサイエンティストとは？ 「スーパーマン」説（HBRなど） – コンサルタントorマーケッター – アナリストorレポーティング スペシャリスト – データマイニングスペシャリスト …を、「同時に兼ねる」 そんなスーパーマンどこにいるの？ …いたら誰も苦労しない 19CyberAgent, Inc.2013/05/21 データサイエンティスト へ？スーパーマン？
- 22. データサイエンティストとは？ 「三位一体」説 （ブレインパッド社草野社長、佐藤氏） – スーパーマンなんて無理 – 3つの役割を例えば3人で分担 – チームで揃えば「1つの完成したデー タサイエンティスト像になる」 21CyberAgent, Inc.2013/05/21 データサイエンティスト ・・・三位一体！
- 31. 本日のお品書き 「データサイエンティスト」とはどんな職業？ 「データサイエンティスト」にはどうすればなれるのか？ サイバーエージェントでの事例 Facebookが考えるデータサイエンティストの定義 30CyberAgent, Inc.2013/05/21
- 32. 本日のお品書き 31CyberAgent, Inc.2013/05/21 データサイエンティスト マネージャー うおおおおおお たのんだよー うおおおおおお うおおおおおお Yes! Comeoooon!! ※PFI比戸様より承諾を頂いております
- 38. データサイエンティストになるには？ 37CyberAgent, Inc.2013/05/21 データサイエンティスト 1. データサイエンティストは「科学者」、 よって「科学者になれる人」が大前提 - そもそも”scientist”という語が付いている - 名前の通り、科学的方法に従ってデータを扱い、 ビジネスに貢献できる人材であることが期待され ている - 「科学者」でなければ、おそらくありふれた普通 のコンサルタント・マーケッター・アナリストと 同じになってしまう
- 39. データサイエンティストになるには？ 38CyberAgent, Inc.2013/05/21 データサイエンティスト 2. 文系理系は関係ない - 要は科学的方法に従ってデータを扱い、ビジネスに 貢献できる人材であることが重要であり、文系理系 どちらの出身でも問題ない - ただし、文系分野なら計量経済学や計量社会学・実 験心理学などの統計学の素養のある人の方がおそら く無難かもしれない
- 40. データサイエンティストになるには？ 39CyberAgent, Inc.2013/05/21 データサイエンティスト 3. 自分の「主観」よりも、データの「客観」を 優先できる人であること - そもそも科学的方法に従ってデータを扱い、 ビジネスに貢献することが求められている - もし、自分の主観に合わないデータだと思って、 勝手に改竄・捏造したら…？ - 万一それが経営に直結するような大事な施策を決 めるような代物だったら、会社が傾いて沢山の同 僚を路頭に迷わせかねない！ - データサイエンティストの仕事はデータの「客 観」を扱うことであり、自分の「主観」を持ち込 むことではない
- 42. データサイエンティストになるには？ 41CyberAgent, Inc.2013/05/21 データサイエンティスト A1. ビジネス部門の人は…まず最初に マーケッター・アナリスト・コンサルタ ントのいずれかを目指す - 先に挙げた定義から言えば、これらはデータ サイエンティストの要件の一部 - ならば、それらの職務に就いてから科学的方 法をマスターすればデータサイエンティスト に近付けるはず ※有名なデータサイエンティストの方々で言うと… 工藤卓哉氏（アクセンチュア）、草野隆史氏（ブレインパッド社長）、 佐藤洋行氏（ブレインパッド）、井澤正志氏(gloops)
- 43. データサイエンティストになるには？ 42CyberAgent, Inc.2013/05/21 データサイエンティスト A2. エンジニア部門の人は…まず最初に DBエンジニア・データマイニングエンジ ニアのいずれかを目指す - 先に挙げた定義から言えば、これらはデータ サイエンティストの要件の一部 - ならば、それらの職務に就いてから科学的方 法をマスターすればデータサイエンティスト に近付けるはず ※有名なデータサイエンティストの方々で言うと… 中林紀彦氏（日本IBM）、比戸将平氏（日本IBM→PFI）
- 44. データサイエンティストになるには？ 43CyberAgent, Inc.2013/05/21 データサイエンティスト A3. 初めから特殊な人材を探す - 計算機科学・機械学習・データマイニング及び 定量的研究の研究経験があるスペシャリスト - 往々にして博士だったり「ポスドク」だった り - 稀に大学教員から転じる人もいる - 初めから科学的方法をマスター済みの人材！ - ただし、そういう人々は大抵の場合企業への 就業経験ゼロなのでそれ相応のビハインドが あるということを、採用する方はもちろん、当の 本人も自覚する必要がある ※有名なデータサイエンティストの方々で言うと… 浜田晃一氏(DeNA)、倉橋一成氏(iAnalysis)
- 45. データサイエンティストになるには？ 44CyberAgent, Inc.2013/05/21 データサイエンティスト B. まずDB基盤技術を覚える - 嫌でもDB操作はどこかで必要になる - SQL, Hadoop, Oracle… - 実際のDB基盤を管理者権限ナシで触り始める ところからいけると理想的 - ただし、これが受け容れられるにはDBエンジ ニア or 専門的なマーケッター・コンサルタ ントなどのポジションでないとキツいかも （だからA1の大前提が重要になってくる）
- 46. データサイエンティストになるには？ 45CyberAgent, Inc.2013/05/21 データサイエンティスト C. データマイニングをマスターする - データマイニングの研究者のように、自力で アルゴリズムを全て書き下せるとかいうレベ ルまでいく必要はない - 大事なことは「ツールとライブラリ・パッ ケージさえあれば使いこなせる」レベルであ ること - できれば「個々のアルゴリズムの原理の違 い」を知識だけでも良いので知っておくべき
- 47. データサイエンティストになるには？ 46CyberAgent, Inc.2013/05/21 データサイエンティスト D. 実際のビジネスの現場に、まずは見習いから でも入って「ビジネスへの貢献の仕方」を身に 付けていく - 実際のビジネスにコミットしてこその、データ サイエンティストたるもの！ - 実際にKPIなどのデータを計測・集計・分析してみ る - 現実のデータに触れ、自分たちのアクションに 連動して何が変わり、社会の変化に連動して 何が動き、全てとは無関係に人々の行動が どう推移していくかを、自分の目で見て経験値 として貯めていく マネージャー
- 48. データサイエンティストになるには？ 47CyberAgent, Inc.2013/05/21 データサイエンティスト 1. 「科学者になれる」人材であること （文系理系不問） 2. データという「客観」を優先できること 3. 予めデータサイエンティストの3要件のうち1 つを満たしていることが望ましい 4. DB基盤技術をマスターする 5. データマイニングのツール利用ができるレベ ルになる 6. 実際のビジネスにコミットできるように 経験を積む
- 49. 本日のお品書き 「データサイエンティスト」とはどんな職業？ 「データサイエンティスト」にはどうすればなれるのか？ サイバーエージェントでの事例 Facebookが考えるデータサイエンティストの定義 48CyberAgent, Inc.2013/05/21
- 50. 本日のお品書き 49CyberAgent, Inc.2013/05/21 データサイエンティスト マネージャー うおおおおおお たのんだよー うおおおおおお うおおおおおお Yes! Comeoooon!! ※PFI比戸様より承諾を頂いております
- 51. サイバーエージェントでの事例 50CyberAgent, Inc.2013/05/21 データサイエンティスト マネージャー ランダムフォレストetc.の結果から言うとAですね 棒グラフにして時期別にしてみました 分かりました、資料を用意していきますね！ どれくらい違うか分かりやすい図にできます？ アプリA, B, C, どれが一番新規UUにウケてます？ 他にも色々言えることありそうですね、 戦略マーケMTGで話してくれます？ ※尾崎の日常風景をだいたい反映しています
- 54. サイバーエージェントでの事例 53CyberAgent, Inc.2013/05/21 データサイエンティスト （尾崎） データ分析環境 - データマイニング - R, Python, Matlab - DB基盤 - Hadoop + Hive データマイニング手法 - 機械学習 - 決定木、ロジスティック回帰、SVM、ラン ダムフォレスト、アソシエーション分析、 グラフィカルモデルetc. - 計量時系列分析 - ARIMA、VAR、VECM、SETAR、マルコフ転換 モデルetc.
- 56. サイバーエージェントでの事例 55CyberAgent, Inc.2013/05/21 ユーザーID ゲーム1 ゲーム2 ゲーム3 SNS 1 SNS 2 PF 1 PF 2 定着or離脱 1001 1 0 1 1 1 1 1 定着 1002 1 0 0 0 0 0 1 離脱 1003 1 0 1 1 0 0 0 離脱 1004 1 1 0 1 1 1 0 定着 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ユーザーID＋素性（そせい）ベクトル＋分類ラベル ユーザー行動ログをHiveで取ってきて、 前処理をかけて以下のように直す。
- 57. サイバーエージェントでの事例 56CyberAgent, Inc.2013/05/21 ユーザーID ゲーム1 ゲーム2 ゲーム3 SNS 1 SNS 2 PF 1 PF 2 定着or離脱 1001 1 0 1 1 1 1 1 定着 素性＝学習データ 正解 ラベル 教師あり機械学習で 1)分類＆貢献度の高い指標の特定 2)未来データの予測 などの高度な分析が可能！ （※ロジスティック回帰、ランダムフォレス トなど）
- 60. サイバーエージェントでの事例 他にも、 Ameba Technology Laboratory ゲーム部門・セントラルデータコンサルティング室 コミュニティ部門・データコンサルティンググループ 広告部門・ディスプレイ（広告）戦略局 などにデータサイエンティストが在籍し、活躍しております 59CyberAgent, Inc.2013/05/21
- 61. 本日のお品書き 「データサイエンティスト」とはどんな職業？ 「データサイエンティスト」にはどうすればなれるのか？ サイバーエージェントでの事例 Facebookが考えるデータサイエンティストの定義 60CyberAgent, Inc.2013/05/21
- 62. 本日のお品書き 61CyberAgent, Inc.2013/05/21 データサイエンティスト マネージャー うおおおおおお たのんだよー うおおおおおお うおおおおおお Yes! Comeoooon!! ※PFI比戸様より承諾を頂いております
- 65. Facebookのデータサイエンティスト 64CyberAgent, Inc.2013/05/21 Data Scientist ミッション - エンジニアサイドの製品開発チームとの コラボレーション - 統計分析による課題発見＆ソリューション - 得られた知見のマネージャーやエンジニアへの共 有 - 新規データ収集＆既存のデータソースの改良 - A/Bテストなどの結果の分析と解釈 - データ測定＆実験手法のベストプラクティスを開 発＆エンジニア部門への共有 Sounds sexy?
- 66. Facebookのデータサイエンティスト 65CyberAgent, Inc.2013/05/21 Data Scientist 要件 - 関連分野での理系修士号・博士号or関連分野での4年以 上の実務経験 - 定量的アプローチに基づく分析的問題の解決に取り組ん だ経験 - 非構造データの扱いに習熟 - データに基づくソリューション開発への強い熱意 - コミュニケーション能力 - スキルセット - PythonもしくはPHPなどのスクリプト言語 - RDBSおよびSQL - R, Matlab, SASなどの分析ツール - 大規模データセットや分散処理システムを用いた就 業経験があること(MapReduce, Hadoop, Hive, etc.) Sounds sexy?
- 69. Facebookのデータサイエンティスト 68CyberAgent, Inc.2013/05/21 Data Scientist ミッション - Facebookのデータ資産を育てる：直接のユーザーからの フィードバックを集めるインフラを拡張する、ユーザー のPC / スマートフォン / タブレット上における行動 データを測定する、など - データ分析の枠組みを計画する：Facebookの成長と社会 への関与を広げるために、我々のデータ資産をどの領域 に対して用いるべきかを突き止める - 問題解決にコミットする：履歴データ（自ら実験するor 必要に 応じて取得方法を模索する）を用いて、ユーザー行動 の・・・ - 因果関係を推定し - ノイズからシグナルを抽出し - そのシグナルが何か＆そのノイズが何かを説明し - そのシグナル＆ノイズを予測し、 - ともあれ正確で定量的な理解を得て、Facebookという企 業が何を最優先にして取り組むべきかを定義する Sounds cool?
- 70. Facebookのデータサイエンティスト 69CyberAgent, Inc.2013/05/21 Data Scientist 要件 - 定量的研究分野（統計学・コンピューターサイエンス・数 学 ・工学・機械学習など）における修士号もしくは博士号、 ないし当該分野での4年以上の職務経験 - R / SAS / Matlab, UNIX, スクリプト言語を用いた データ操作と分析に習熟していること - 応用的な（理論的ではない）定量的研究への関心と経験 - 有意義でインパクトのある問題を、解決するのみならず 提案できる能力 - 複雑なデータ分析とその結果をいかなる相手にも伝えられ る コミュニケーション能力 - 1TB以上の巨大データセットを扱った経験 Sounds cool?
- 71. Facebookのデータサイエンティスト 70CyberAgent, Inc.2013/05/21 Data Scientist データサイエンティストの「元祖」 Facebookでも、やはり重視されるのは - データマイニング - アナリティクス＆レポーティング - コンサルティングorマーケティング そして「データを科学する」姿勢！