データサイエンティストとうさぎとプロテイン

yhat社のデータサイエンティストインタビューで、うさぎアイコンでおなじみの@sinhrks氏が紹介されていました。
http://blog.yhat.com/posts/pandas-dev-interview.html

氏はpandasのコミッタかつ、Rのggplot2の拡張パッケージggfortifyの開発者でもあります。
https://twitter.com/sinhrks

氏のふだんの発言から考えるに「データサイエンティストの必読書は埴谷雄高の死霊ですね。あと、圧倒的に良いものを食べることでデータサイエンスの感性が磨かれます」、くらいの発言が欲しいところでしたが全体的に謙虚な発言にとどまっています。

さて、筋トレにおいても食生活は大切です。

ここでよくある間違いが「食事の炭水化物を全てタンパク質に置き換える」というものです。

例えば、白飯をいっさい食べずに肉だけ食べるなどです。

これは良くない。

エネルギー源として使われず余ったタンパク質が筋肉の合成に使われるわけで、摂取エネルギーが不足していればタンパク質は余らず全てエネルギー源として使われてしまいます。

こんな状態でプロテインを飲んでも仕方ありません。

まずは十分に摂取エネルギーを確保した上で、タンパク質をあらためて摂るというのが最適といえます。

このあたりの話は「ジムに通う人の栄養学」に詳しいです。
ジムに通う人の栄養学 (ブルーバックス)/講談社

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グー圧倒的交渉力
グーをつけたい皆さんであれば、ご家庭に1冊欲しいところです。

ちなみに著者は食事で十分にタンパク質が摂れていればあらためてプロテインを摂る必要は無いとの立場ですが、みなさん「やってる感じ」が欲しいからプロテイン摂りたいですよね？

Enjoy PROTEIN life !!!

DataRobotに駆逐されないデータサイエンティストであるために

DataRobotというサービスをご存じでしょうか。
http://www.datarobot.com/

有名なデータ分析コンペサイトKaggleで圧倒的な強さを誇ったOwen Zhangを筆頭としたトップデータサイエンティストが自身のノウハウを結集して作り上げた自動モデリングシステムです。
https://www.kaggle.com/owenzhang1

データを入れて、いくつかのプルダウンメニューを選ぶことで、最も適した機械学習モデルが比較検討され、最適なモデルが出力されます。

しかも出力されたモデルはweb APIを介してすぐに使うことができるようになっています。
現在はまだ日本に上陸したばかりですが、今後爆発的に広まることが予想されます。

DataRobot一社の一人勝ちというのは考えにくいので、すぐに日本のSIerなどから類似のサービスが提供されるようになるでしょう。

このような状況の中、日本におけるデータサイエンティストの役割は大きな変革を求められているといえます。

モデルは全自動で生成されるわけなので、あとはそのモデルをどう運用していくかが課題となります。

つまり、数値の羅列であるモデルの出力に意味を見出す「肉付け」の作業が必要となります。

そう、「肉」です。

「肉」を「付ける」のです。

もうここまで言えばおわかりでしょう。

ここであなたの筋トレのノウハウが活かされるのです。

予測モデルに「肉を付ける」のも、あなた自身に「肉を付ける」のもそんなに大きくは変わりません。

今朝は何回腕立てに取り組みましたか？

筋トレから朝をスタートすることで無酸素運動→有酸素運動というシークエンスが円滑に回り効率の良い筋肥大につながると言われています。

今からでも遅くはありません。

さっそくトイレに行って便座片手に筋トレしましょう。

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データサイエンティストがまず鍛えたい筋肉

まずはこの記事をご覧ください。国立情報学研究所が日本IBMと提携して「コグニティブ・イノベーションセンター」を設立したという記事です。
http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/20160216_743673.html

最初の写真をみて思うところは無かったでしょうか。

ピンとこないですか？それではこちらの記事はいかがでしょう。少し前に話題になったリクルートホールディングスが人工知能の研究所を作ったというプレスリリースです。最後のAlon Halev氏の写真をご覧ください。
http://www.recruit.jp/news_data/release/2015/1104_16315.html


2枚の写真に共通することは、そう、「データサイエンスに関わるアメリカ人は胸板と肩幅がある」ということです。

つまり、この記事のタイトルに掲げた「データサイエンティストがまず鍛えたい筋肉」とは胸板と肩幅に関係する筋肉、つまり以下の ２つです。

1. 三角筋
2. 大胸筋

私はこれをツインピークスと名付けました。

ツインピークスが不足しているがために日本のデータサイエンティストはそれを取り巻く環境に対して交渉力をもてずに低い給与に甘んじることになっているのです。

たった２つ、たった２つの筋肉を鍛えればよいのです。

しかもツインピークスはわざわざジムにいかずとも腕立て伏せだけで鍛えられます。

効率よく鍛えるために投資したい、という方には専用の器具もあります。わずか1000円ちょっとで効率の良いトレーニングが可能になります。

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ジムへの入会費用を考えればはるかに安いものです。

さあ、社会が悪いと嘆く前にツインピークスを鍛えてグー圧倒的交渉力グーを手に入れましょう。

日本のデータサイエンティストに欠けているもの

データサイエンティストであれば皆、分析結果を理解してもらう際に苦労した経験をお持ちではないでしょうか。

そんな時、皆さんは様々な改善アプローチを試してきたことでしょう。

ある人は図を増やして直観的な説明に努めたでしょう。

またある人は比喩を使ってわかりやすい説明をしたかもしれません。

サマリーを作って分析手法について顧客の理解が追いつかなくとも結論だけが把握できるように工夫している人も多いことでしょう。

これらはどれも間違っていないアプローチです。

しかし誤解を恐れずにいえば「あまりに卑屈すぎる」ともいえます。

なぜ「分析をさせていただきました」という態度で我々が臨まなければならないのでしょうか。

なぜ顧客が説明を理解できないことを自身の責として問う必要があるのでしょうか。

なぜこんなにも勤勉な日本のデータサイエンティストの平均給与はアメリカに比べて圧倒的に低いのでしょうか。

これはひとえにデータサイエンティストの体格が貧しいことにあります。

本ブログでは、データサイエンティストが圧倒的交渉力をもち、日本の意思決定を支配するための「体格」を得るために何をすべきかについて語っていこうと思います。

お楽しみに。