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機械学習

#分析リーダーズトーク に参加してきました

2018年10月18日

#分析リーダーズトーク に参加してきました

昨日、以下のイベントに行ってきました。

私はデータサイエンティストではありませんが、常日頃お客様と会話する中でよく話題に上がる内容について考えるきっかけになりましたので、備忘として記事にしたいと思います。

第二回分析リーダーズトーク

第一回は残念ながら業務都合で参加できず、今回が初めての参加となりました。

定員130名のところ、300名近い募集があったようで当たった自分は非常にラッキーでした。

会場は渋谷、円山町のサイバーエージェント社。

会場がギッシリ埋まり、19度設定の冷房が全然効かないなど、文字通り暑く、熱いトークが繰り広げられました。

パネリスト

パネリストは以下の方々。そうそうたる顔ぶれです。

  • 樫田 光さん(メルカリ)
  • 鉄本 環さん(エウレカ ※マッチングアプリのPairsを運営する会社です)
  • 牟田 博和さん(LINE)
  • 備前 光隆さん(サイバーエージェント ※モデレーター)

まず思ったのは、皆さんとても若いということ。

恐らく40代の方はいらっしゃらなかったのではないでしょうか。

こういう方々が組織のマネージャーをされている点、やはり今勢いのある若い企業は違うなと思いました。

全然関係ないですが、4人共黒い服を着られていました。

サイバーエージェントからドレスコードを指定されていたのですかね(運営スタッフはみんな黒いTシャツを着ていました)。

印象に残ったやり取り

個人的に印象に残ったやり取りは以下です。

 

現場部門からの、簡単な分析依頼のいなし方

  • データ分析の民主化。簡単なクエリを叩いてもらえるようにするなど
  • Lookerなどのツールを使ってもらう
  • 断る。便利屋にならないように。但し距離が遠くならないようになど、配慮は大事 (いずれも樫田さん)
  • メルカリでは「レ活」「デ活」という2面の活動をしている。レ活は分析選任組織の強化、デ活はデモクラタイズ(樫田さん)※すみません、これはうろ覚えです

現場部門が分析で誤った解釈をする可能性を減らす試みは?

  • BIと非BIの間のオゾン層の醸成。メルカリでは「ゆるふわBI」という活動を推進中(樫田さん)

 

データサイエンティストが評価されるには?

  • 人をどれだけ動かすことができたか(牟田さん)
  • 言われたことができる、言われなくてもできる、データサイエンティストっぽくない事までしている、の段階あり。実は「周囲からの評判」等で決める面もあったりする(樫田さん)

データサイエンティストはどう育成するか

  • 基本OJT。最前線にぶち込む(牟田さん)
  • OJTと、ドキュメントを元に(鉄本さん)
  • 基本は「素直でイイヤツ」を採用する。手先の器用さは後から育成できるから(備前さん)
  • サイバーエージェントでは半年くらい前に、一気に工数をかけて育成の仕組みを作ってしまった。一度作ってしまうとあとはリバイズするだけなのでコスパが良い(備前さん)

感想

皆さんきっとこれまでに沢山の試行錯誤をされたのでしょう、、ということが良くわかりました。

個人的にはメルカリの樫田さんの発言が印象的でした。鉄本さんは最後まで緊張されていたように見受けられ、少しかわいそう。。。

また備前さんのファシリテートも素晴らしく、本当にあっという間の2時間でした。

一つだけ残念だったのが、所用があり懇談会には出席できなかったこと。

あとは写真を撮ればよかったな~と後悔。初めに「写真OK」と言ってくれてたのですね。

第三回がありましたら是非また応募してみたいと思います。

なお、私が参考にしているのは以下の本「機械学習のための前処理入門」です。

とりあえずこの一冊があれば、私のようなpythonド素人であってもとコンペで戦うことだけはできます。

更にランクを上げていくには修行が必要ですが、入門編としておすすめ。

書籍での独学が苦手という方は、千円ちょっとで学習できるUdemyのオンライン講座が安くて高品質です。

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