データサイエンティストって結局どうやって育てればいいの？

データサイエンス育成に関するあれこれ

Transcript

1. データサイエンティストって 結局どうやって育てればいいの？
2. 自己紹介 • 野口友熙 Tomohiro Noguchi • 趣味ゴルフ • やってきたこと ◦ 放送メディアにおける顧客分析ならびにコンテンツ分析 ◦ マーケティングにおけるKPI設計、可視化、Webログ解析 ◦ 需要予測 ◦ クライアント企業向けの研修サービス(データ分析部門の立ち上げ・業務支援など人材育成・研修等)
3. 今日お話したいこと
4. 自己紹介 • 野口友熙 Tomohiro Noguchi • 趣味はゴルフ • やってきたこと ◦ 放送メディアにおける顧客分析ならびにコンテンツ分析 ◦ マーケティングにおけるKPI設計、可視化、Webログ解析 ◦ 需要予測 ◦ クライアント企業向けの研修サービス(データ分析部門の立ち上げ・業務支援など人材育成・研修等) 様々な方に一家言あるこのテーマで、皆さんに お持ち帰りいただける「何か」を提供したい
5. 話すこと・話さないこと 話すこと • 事業会社さん・受託分析企業（弊社？）の データサイエンティスト育成周辺の悩みと思 しきもの • データサイエンティストを育てる上で、また、 データサイエンティストとして育つ上で必要 な「何か」と思しきもの 話さないこと • 弊 データサイエンティスト育成サービスの 紹介/宣伝 • テクニカルな話/具体的なHOW TO • 特に下のような図
6. ところで、皆さんご存知でしょうか？
7. ブレインパッドのデータ活用人材育成サービス　←　結局少し紹介 • ２０１４年からやってる。個人向けの講座 ８００名以上、企業向け研修 ４０社以上 ◦ 今でこそ、こういったサービスは良く見聞きしますが、当時は本当に少なかった ▪ 今、いいサービスがちゃんとでてきている！らしい。他社さんの講座にはいれてもらえないので伝聞
8. よく見かけたご相談、と私の想像
9. お問い合わせ、あるいはよく受けたご質問 個人 • 数学のレベルが◦◦だがついていけるか？ • SQLが知りたい！MLが知りたい！ • 分析ツールどんなものを使ってる？ ◦ お高いんでしょ？？ • 実際、現場で本当は何してます？ ◦ どんな手法？ • 転職を考えており〜 組織 • データ云々部門を立ち上げようとしている • 全社的に〇〇に強くなりたい！研修を設計中 ◦ データ、統計、ML、Etc。。。 ◦ e-learning欲しい • 選抜メンバーを強くしたい ◦ 若手を！うちのエースを！ • 取り組むべきAIを一緒に考えてくれないか！ • 事業部で今、これ取り組んでて、ここでつまって、こ こを補助して欲しい or それを担う人を育成したい • 人事主導で育成を考えている〜 ※予算感などの一般的なお問い合わせは割愛
10. • 「取り組むテーマ選定系」、「組織の立上げ系」や「分析案件上の悩み」は別で吸収するとして • 育て方は特にみんな分からない（安心してください 。私も悩んでいます 小声） • みんな悩んでいます。誰も育てた経験がないんだもん。 特に事業会社さんはデータサイエンティストあるいは、関連職位が少ない？ 自分たちはどうなの？ 問い合わせから受ける印象 • 受託企業 ｜ご支援先のビジネス ◦ 育てる人 （先輩、今の自分と未来の自分） ◦ 育つ人　（後輩、今の自分と過去の自分） • 事業会社 ｜自分たちのビジネス ◦ 育てる人 (?) ◦ 育つ人 (?) 先輩からの金言。自分の経験、受けた研修、OJTを思い出して、頑張って一般化するぞ！！
11. サマリ | たぶん10年分くらいの有難いお言葉 • 事業拡大のためにデータサイエンティストが必要 → 居ない → 新卒でとって育てよう → 育て方わからない • 見えてきた！ (座学、研修もある程度設計した上で) ◦ アサインPJの中で強くなる*　← たしかに自分も一番成長を感じるのはここ ◦ 独習の環境の提供とその評価　← 学ぶことは無限にあるし、無限に出てくる。自分で勉強してもらうことは不可欠 ※ 受託でお金を頂いているので、PJの品質は組織/チーム/PMが責任を持つことが大前提です。その中でのOJTでの成長に期待 ごめんなさい。先人の知恵をそのまま書かせてください • Takafumi Kusano 草野, BrainPad, Big Data Analytics Tokyo 2017 | https://www.youtube.com/watch?v=LSwz9ZSe-GY
12. 組織（LTのスコープ外） • 評価する仕組み • キャリアパス • 適切なアサイン ◦ 学びの場 • $ • などなど... データサイエンティストを育てる上で必要な「何か」 育てる側 育つ側 ？ ？ 問合せの中のお悩み、弊社の過去の悩み(今も？)から抽出 土台 中段の何か 最上段
13. 組織（LTのスコープ外） • 評価する仕組み • キャリアパス • 適切なアサイン ◦ 学びの場 • $ • などなど... データサイエンティストを育てる上で必要な「何か」 育てる側 ロールモデル （になってあげること） 育つ側 全力キャッチアップ （するマインド？） 土台 中段 最上段 ※ 色々考えたんですが、ここに戻ってきます。私個人の意見です
14. データサイエンティストを育てる上で必要な「何か」 分析案件の中で学びを最大化するための • 個々人での学び/自己研鑽するマインド　| 射撃しながら前進。走りながら勉強 • ロールモデル あなたが育てる側であれば、 事業会社であろうが、受託だろうが、後輩の「学びの場の死守」& ロールモデルとなるべく頑張る(=勉強) あなたが育つ側であれば、 速やかにロールモデルを見つけ、全力勉強 ※ 自分で書きながらすごくブーメラン。そして、これはどの仕事でも同じことだよなー。と思いつつ。 ※ HOW TOは他の方に譲ります。もしくは、どこかのデータサイエンティスト研修を受けるのもありなのでは。
15. データサイエンスの全てに精通した ロールモデルなんて周りにいないじゃん！！ | 落語からヒントを得ましょう 落語は噺の最後に「オチ」がつくのが特徴。歌舞伎など、ほかの伝統芸能と違い、 落語は身振りと手振りのみで噺を進め、 一人何役をも演じます。 (落語芸術協会|https://www.geikyo.com/beginner/what.html) 落語の世界では自分の師匠以外の方から噺を教えていただくのが普通です 。 (https://www.houdoukyoku.jp/posts/8458) 弟子を持つ師匠といえど、滑稽噺、郭噺、人情噺、怪談噺まで すべて得意とする人はほとんど皆無 (https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q10166340540) 分野分野で「師匠=ロールモデル」を持とう SQLはこの人、ML/DLはこの人、最適化はこの人、ビジネス/リーダーシップなどはこの人 みたいなのが私にも幸い居ます
16. まとめ
17. なんでもできる スーパーデータサイエンティストっていないので、 こういうmeet up!!の場で交流して 各領域のロールモデル探しましょう！ もはや2度目のオープニングトーク。発表順が最初で良かった