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【今日ジョブチェンジ】エンジニアからデータサイエンティストになる方法【サポーターズCoLab勉強会】
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- 2. 今日の流れ ● 何故今機械学習なのか ● 機械学習を取り巻く環境とビジネス機会の関係 ●エンジニアとデータサイエンティスト ● 何が違うのか？ ● データサイエンティストに必要な要素 ● 最初に必要なもの ● キャリアパス ● データサイエンティストを育成してわかったこと
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- 4. 自己紹介 ● 学生時代 ● 大学でアメフト部で相手チームのデータ分析 ●大学、大学院で機械学習を専攻 ● 研究テーマ :機械学習によるアメリカンフットボールの戦略推定 ● インターン -> 業務委託契約 ○ マクロミルで1ヶ月のインターンシップの後、 半年業務委託契約 データサイエンティストとして働くことを知る 注意 ● サッカー選手ではありません データ！アメフト！ 中村俊輔 @shun_naka
- 5. 自己紹介 ● 社会人 ● 楽天でキャリアスタート ●Hadoopを使ったビッグデータ処理、Webアプリケーション開発 ● 機械学習を使う機会には恵まれず ● cherry-pick入社 ● 自社サービスの機械学習部分の開発 ● 人工知能受託開発会社 CTO ● 受託開発の機械学習部分、 ● 30プロジェクト 50人以上のデータサイエンティストの育成、マネージャ ● マネーフォワードグループ クラビス 人工知能研究所 所長 ● 書類データ化アプリケーションの機械学習部分の開発、マネージャ ● エッジコンサルティング AIジョブカレ 講師 ● 機械学習、深層学習講座の講師 ※日本ディープラーニング協会認定講座 ● 中村牧場合同会社 設立 ● 機械学習のコンサル、受託開発、人材育成 ● 株式会社Splink AIエバンジェリスト ● 人材育成、プロジェクトマネージャー ● 奈良クラブ CTO ● サッカーチームのテクノロジー全般、IoT, AI, スポーツデータ解析 データ！データ！ 中村俊輔 @shun_naka
- 6. 自己紹介 ● 働き方 ● フルリモート、ネオ社会人 ●個人の活動 ● NFLでデータ分析屋さんになるべく アメフトのアプリの研究開発をやってます @京都 ● 一般社団法人Japan American football Dream の一員として活動もしてます 中村俊輔 @shun_naka データ！とスポーツ(特にアメフト)で 面白いことをやりたい！
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- 9. はじめに ● 機械学習？ ● 人間が自然に行っている学習能力と同様の機能を コンピュータで実現しようとする技術・手法(Wikipedia) ● 1959年から存在 ● 特別新しい技術ではない
- 10. はじめに ● 何故今注目されている？ ● コンピュータのほうが安く よりよく課題を解く場面が増えた ●何故そんな場面がふえたのか ● 人間 vs コンピュータ ● 人間の得意なこと ● 曖昧さを許容 ● 多様な知識を自ら学習 ● コンピュータの得意なこと ● 大規模計算が正確、高速 ● 不眠不休 ● コンピュータの性能上昇、データ量増加 ● コンピュータのほうが安く よりよく課題を解く場面が増えた ● 今ある仕事のいくつかはコンピュータになる… かも ● 実用例 ● スパムメール検知 ● カメラの顔検出 …等
- 11. 機械学習がもたらす影響 ● 現在進行形で産業革命が2つ起こっている ● ICT革命 ●人工知能革命 ● 機械学習でビジネス課題を解決できると競争力があがる ● 機械学習を使った方が低コストでよりよく解決できる課題が多くなる ● その課題を機械学習を使って解決することで競争力があがる
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- 42. さいごに 2 興味を持ってくれた人へ やってみたい人で学生の人 :インターンっぽいのがあるのでやってみませんか やってみたい人で働いてる人 : 副業してみませんか やってみたい人で教えて欲しい人: 塾事業始めました。受けてください 何かデータで困っている人 : 力になります。お話を聞かせてください 社内の人材を育成したい方 : 社外向けの勉強会, 共同開発等ありますので是非ご利用ください
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