『新版 統計学のセンス』は統計学を「使う」人なら必携の書

新版 統計学のセンス ―デザインする視点・データを見る目― (医学統計学シリーズ1)

少し前に広告を見かけてポチってみたのがこちらの本。丹後先生の著書というと『ベイジアン統計解析の実際 (医学統計学シリーズ)』をベイジアンモデリングを勉強していた際に愛読していたものですが、その丹後先生の本ならきっと間違いないだろうと思って読んでみたらやはり大正解でした。

ということで、以下に簡単に書評を並べておきます。なお僕は医学統計分野に関しては殆ど知識のない素人ですので、ところどころ誤読している箇所があるかもしれません。お気付きの点などあれば、是非ご指摘いただければ幸いですm(_ _)m

データサイエンティストや機械学習エンジニアが、可能な限り統計学や機械学習やプログラミングを使って課題を解決するべき3つの理由

(Image by Pixabay)

しばらく前のことですが、旧知のTakayanagi-sanがこんなブログを書いておられました。

ビジネス上の課題を解決していくことは当然必須であるが、データ分析者としてのキャリアを積みたいのであれば、データ分析に関係のない仕事はできるだけ避けたほうが良い。 このような環境で職務経験を積み上げた先にあるのは「おしゃべり課題解決コンサルおじさん」であり、データ分析者ではない。（中略）

私の意見では、個人のキャリアは会社とは切り離して考えるべきであり、従業員は経営者視点（会社が儲かるなら何でもやる）になってはいけない。会社や顧客のために個人のキャリアや生き方（データ分析以外の仕事も何でもやるデータ分析者）を犠牲にするような労働はすべきではない。

個人的にはこの意見は至極尤もだと感じましたが、当然ながらデータ分析業界の中での議論を見ているとそれなりに異論も出ているようです。一方で、僕個人としては「何故自分がこの意見を見て至極尤もだと思ったか」を突き詰めれば、自分の考えるデータサイエンティスト・機械学習エンジニアという職業のレゾンデートルが見えてくるのかなと思ったのでした。

そこで、以下にその理由を3つほど挙げてみようと思います。なお、言わずもがなですがここに述べる意見は僕個人のものであり、何かの金科玉条でもなければ遵守すべきルールでもなければ権威としての意見でも何でもありません。この記事を読む皆さんにとって「データサイエンティスト・機械学習エンジニアとは何者なのか」という疑問に答える参考材料程度に捉えていただければ有難いです。

シンガポール旅行まとめ（2018年秋版）

これまでシンガポールには5回行ってきたんですが、よくよく考えたら直近の5回目については旅行記を書いたものの残り4回分についてはほとんど書いてこなかったので、パリや香港マカオやマウイ島同様に備忘録的な記事を書いておこうかと思います。なお、他の記事と同じく僕はシンガポールに居住歴もなければそこまで常連というわけでもないので、あくまでも数回行ったビジターとしての情報をまとめたに過ぎないという点予めお断りしておきます。