人口知能|2018年5月15日

データサイエンにあなたのキャリアに役立つ理由:データサイエン責任者のインタビュー

Tokyo Techies Lecturer

Tokyo Techies講師のフォンは、日本のテクノロジー企業で働いた経験を持つデータサイエンスの専門家です。現在はTokyo Techiesでデータサイエンス教育を主導しています。データ分析における約10年の経験を持つフォンは、機械学習および人工知能を専門としています。

現在に至る背景

Q1:テクノロジーへの関心はいつ頃始まりましたか?

A1:私は4歳の時に父が買ってくれたコンピューターでプログラミングを始めました。大学では、シンガポールで経営学を学び、卒業してからは、1年間マーケティングエグゼクティブとして働きました。会社では、IT部門が解決できなかった多くの技術関連の問題があり、その都度私の同僚は解決策を求めて私のところに頻繁に来ていましたね。

マーケティングエグゼクティブとして働いた1年後、私はテック分野に戻ることを考えていました。その時に機械学習で修士号を取得することを決めたんです。私は人工知能を専門とする研究開発部門で働いた経験がありますし、ロボット工学、屋内測位システム、高度交通システムなど、さまざまなトピックに取り組みました。

データサイエンスの重要性

Q2: データサイエンスとは何か?なぜ将来に役立つのか?

A2:現代社会で私たちは、膨大な量のデータに囲まれて生きています。データは私たちの生活のあらゆる面、至るところで収集可能です。最近のデータサイエンスのブームは、私たちが今持っている膨大な量のデータに起因している可能性は否めません。現在の労働環境では、誰かがこの膨大な量のデータを管理、分析、整理することができなければ、競争に負けてしまうのです。過去において数学や文学を知る必要があったのと同様に、今では科学やビジネス関連の分野で成功するための基礎としてデータを計算し理解する方法を知る必要があります。

最近注目されている仕事はデータサイエンスと機械学習の分野です。データサイエンスの習得は非常に重要にもかかわらず、学校教育ではデータサイエンスコースを提供していません。学生がデータサイエンスに関連して学校で取ることができる科目は、Python、JavaおよびR(統計的プログラミング)の統計学とプログラミングです。

Q3:データサイエンスの魅力的な振興は何だと思いますか?

A3:医療業界では、データサイエンスを利用して医学の新しい公式を見つけ、病気を診断するための新しい方法を発見します。それを治療法と結びつけるために、何百万もの病気の患者からデータが収集されています。最新の例は、ドイツのサッカーチームによる、2014年ワールドカップ優勝の為のデータサイエンスの使用です。チームは弱点と強みを分析して戦略を考案しました。グローバルな活躍を目標とする企業Palantirは、多様なデータを収集する事でハリケーン・サンディーの犠牲者を支援する事に成功しました。Google Voice、Siri、Cortana(音声認識サービス)はすべて、彼らの豊富なデータライブラリを介して音を拾うプログラム機能によって実現されました。

Tokyo Techiesにおけるデータサイエンス

Q4:Tokyo Techiesではどのようなデータ科学研究プロジェクトを主導しましたか?生徒はそれから何を得ましたか?

A4:Tokyo Techiesでは、生徒にさまざまなデータサイエンスプロジェクトを実施させました。あるプロジェクトでは、受験者のSAT(アメリカの大学進学適性試験)読解パターンを分析するための視線データの使用を実施しました。このデータは、生徒のテストの得点を引き上げる方法を策定するために使用されました。この研究は後に、教育会議のトップ10の1つであるIntelligent Tutoring System(ITS)2018で承認されました。私たちのもう一つのプロジェクトでは、インターネットから1347もの大学データセットをスクリプト化して、場所、タイプ、設定、性別比率、テストの得点、そして異なる大学の合格率のパターンを見つけました。このデータは生徒が特定の大学に受け入れられる可能性についての情報を提供するために使用されました。

もう一つとりかかっているプロジェクトは、歌に関連するダンスの種類を分類するアプリです。音楽のビートに関するデータが、特定のダンスに合わせて取得されます。生徒は私達のデータサイエンスクラスで学んだ知識を適用することによってこれらのプロジェクトを効率的に実行しました。これらのプロジェクトに取り組むことによって生徒は、彼らの技術(データサイエンス、プログラミング、そしてロボティクス)、プロジェクト管理と研究スキルを向上させます。データサイエンスが様々な業界や職業を超えてますます重要になる昨今、データを扱う方法を理解している人が優位になってきます。キャリアや個人プロジェクトの為にがんばる新しい生徒達に、データがどれほどパワフルなものかを見せ、一緒に研究に取り組むのが私は大好きです。

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