Data Science and AI

若手データサイエンティストたちの長い夜 – インプットとアウトプットを共有し、共に成長を図る

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データサイエンティストやAI人材の育成は、多くの企業にとって最重要項目の一つと言えるでしょう。それはIBMにとっても例外ではなく、IBM社内には様々な研修プログラムや資料が公開されています。しかしながら、実践に基づく経験や知見に勝る学びはありません。10月25日(金) プレミアムフライデーの夜、IBMの若手データサイエンティストたちが集まり、社内勉強会を開催しました。その取り組みをご紹介させていただきます。

 

「dsn (data science network)」と名付けられたこの有志によるコミュニティは、“経験から学ぶ”ことをテーマに、データサイエンスに関するナレッジシェアの場を提供しています。6年ほど前からサービス部門を中心に始まった取り組みで、いまでは事業部の枠を超えてメンバーが集まります。

毎月月末の金曜日の夜には勉強会が行われ、30人以上が参加します。ライトニング・トークの形式をとるこの勉強会では、「”データ分析”に関するテーマであること」だけを条件に、毎回2−3人の登壇者が、自薦あるいは他薦で集まります。データサイエンスに関するテクニカルなトピックはもちろん、ビジネス課題の解決にデータサイエンスをいかに活用するかといったようなビジネス視点のトピックも関心の高いテーマです。発表者は、自分の経験や問題意識からテーマを設定し、その調査・研究の成果をコミュニティでアウトプットすることで自らの関心を理解へと深化させ、聴講者は他のメンバーの経験や問題意識から学び、自分にはない視点でのインプットを得ることができます。

 

今回の勉強会でも3名のデータサイエンティストが発表しました。最初の発表テーマは、「オブジェクト指向プログラミングとデータ分析」で、プロジェクトワークの生産性のためだけでなくデータサイエンティスト自身の生産性のためにも、データ分析コードの作成にオブジェクト指向プログラミングの手法を取り入れてはどうかという提案でした。続いての発表では、「仮説検定はやっぱり難しい! 」と題し、分析による推測の妥当性や蓋然性の検証のために仮説検定が重要であることが改めて提示され、また仮説検定にまつわる疑問や問題点などが共有されました。最後の発表は「失敗しないデータ分析プロジェクトの進め”型”の定義」についてで、構想策定からPoC、実装、運用までの一連のプロジェクトを成功裏に進めるためのプロジェクトの方法論を定義することを提案するとともに、そのためのヒアリングが行われました。

いずれの発表も、実際のプロジェクトワークに従事する中で出てきた問題意識を探求したもので、プレゼン内容の濃さからそれぞれの関心が高いことが伺われます。聴講に回った他のデータサイエンティストたちも真剣に聞き入っていました。

通常のプロジェクトワークの傍らで発表の準備をすることは、なかなかに大変です。また、月一とはいえ金曜日の夜に2時間以上の勉強会に参加する時間を確保することも、多くのデータサイエンティスト達にとっては簡単なことではありません。それでも毎回2-3人の発表者と数十人の聴講者が集まるこの勉強会が6年以上も続いているのは、そこに価値ある学びがあるからです。多様なインプットを得られること、知的な刺激があること、アウトプットの経験を積めること、データサイエンティストのネットワークができることなど、参加者はそれぞれにメリットを見出しています。この夜も、データサイエンティストたちの熱いディスカッションが閉会後も続いていました。

次回のdsnの勉強会は、会社の枠を超え、ブレインパッド社のデータサイエンティストの皆様との共催の公開セッションを予定しているとのこと(ご参考 :この勉強会への申し込みは11月10日で締め切っています)。勢いは止まりません。

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