2019年9月26日（木）19時より、データラーニングギルド第一回オフ会『データ分析者としての学習ロードマップ(初学者・初級者編)』を開催しました。
データラーニングギルドの参加者の多数を占めるのが、初学者、もしくは、データサイエンティストになり立てのメンバーということもあり、第一回目は、初学者がいかに勉強して行くか、どんなことに取り組みたいかといったテーマで開催しました。
創設の思い・目的・進行方針
データ分析入門以前のロードマップ
村上から、データサイエンスをやる前に身に付けるべき、論理的思考、プログラミング的思考、科学的思考の３つのスキルと、その身に着け方に関してお話しました。
機械学習でやってみたいこと
作曲家である吉村さんに、「機械学習でやってみたいこと」というテーマでお話頂きました。
ML Study Jam をきっかけに機械学習を学び始めてから1ヶ月程度というような状況で、「機械学習でこんなことが実現できるのでは？」といった壮大な野望を発表して頂きました。
作曲家ならではの視点で、倍音や和音などの、「音に関する仕組み」というようなことや、音を連続値として扱わなければいけないことなど、分析の観点を解説して頂きました。
また、このトークをきっかけに「楽音調教」という、自動採譜（耳コピ）をゴールとしたプロジェクトがギルド内に立ち上がりました。
半導体生産技術者がデータ分析を学び始めた話
半導体の生産技術者から、データ分析への転身を志した熊田さんには、「どうやって学習しているか？」というテーマでお話頂きました。熊田さんの学習のプロセスは、
- 外に出る
- 自分で触ってみる
- アウトプットする
というお話だったのですが、こういった場で発表することで、身を持って体現されていますね！
元々の生産技術の知識を活かして、製造業領域のデータ分析を主軸にして行きたいとのことでした。生産技術や製造業といった性質上、なかなか学習のためのデータや環境が整わず、なかなか苦労されているようです。
データが無いから勉強できない問題は常に課題として付きまといますよね。。。
総論
吉村さんは作曲家、熊田さんは生産技術というバックボーンを持った上でデータ分析の能力を一から学びなおす姿勢を持たれていたため、目的がはっきりしていて、ドメイン知識も豊富でした。
データ分析の環境や学習コンテンツが充実してきて、「専門性 × データ分析力」がある相当強いなぁと思わせられる発表でした。データ分析と何を掛け合わせるのか、考えて行かなきゃですね！
次回は、「データ分析 × フリーランス」というテーマで開催予定です！