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冨田 直行

冨田 直行

  • Python+数学講座

東京理科大学卒業 ― 数学(中学校・高等学校 数学科 免許取得)
名古屋大学大学院医学系研究科にて偽陽性に対して頑健なBoostingアルゴリズムの研究に従事。
インテージ入社後、データサイエンティストとして耐久財・非耐久財のマーケティング施策支援を経験。
その他製造業やプラント業界に対して画像解析エンジンの開発を実施。
現在はJFEエンジニアリングにてデータ活用の推進に取り組む。

データサイエンティストを目指したきっかけ・やりがい

機械学習の研究をしていたので、学んだことを活かした仕事をしたいと考えてデータ解析職を志望しました。
学術的にもビジネス的にも発展段階にあり、今まで出来なかったことが出来るようになってきています。
日進月歩なダイナミックな領域に身を置いて成果をあげることにやりがいを感じています。

案件参画時の一日の流れ

7:30 出社
前職では10:30までに出社していましたが、すっかり朝型人間になりました。出社後はPCを起動してメールチェックします。

7:50 ラジオ体操
JFEではラジオ体操第二までやります。伝統的な企業ならではの光景だと思います。

8:00 プロジェクト管理
ベンダーに業務委託している仕事が多々あるので、プロジェクト毎に進捗確認を行います。

9:00 定例会議
一週間の進捗を事業部長に報告します。チームメンバーが担当しているプロジェクトの進捗状況も確認します。

10:00 部内会議
こちらも週に一回でチーム内の共有事項を部長から報告されます。

10:30 データ解析
基礎解析やモデルの製造を行います。進捗状況によりコードのレビューを実施します。

12:00 お昼ご飯
社員食堂でお昼ご飯を食べます。上司を含んだチームメンバーと一緒にごはんを食べています。

12:45 データ解析
午前中の作業の続きをやります。

15:30 ベンダー来訪
プロジェクトの進捗状況を報告してもらいます。単純な売り込み営業もあります。

16:30 資料作成
予算承認のための資料や契約関係の資料を作成します。

17:30 データ解析勉強会
部内で抱えている課題をテーマにして勉強会を開催しています。メンバー間で決めた教科書または論文を輪読形式で発表し、実装結果をディスカッションして理解を深めます。

19:00 ジム
週に数回ジムに行き体を動かします。最近は個人的に参加しているコンペの解析が楽しくなってきたので怠け気味です。

初学者の方に教える際に工夫しているポイント

暗記すべき所は強調し、抽象的な理論に関しては具体例を交えて教えています。
また、どういった時に使うのか実務上の利用シーンを共有することで、モチベーションが向上するような工夫をしています。

今人工知能を活用するスキルを身につけるメリット

日本のさまざまな分野における施策の動向から、AI組込み社会が訪れると確信しています。
そのような社会の実現のためには高品質なAIプロダクト/サービスを作る必要があり、AIスキルの習得が欠かせません。
ゼロからイチに持っていく学習コストは大きいですが、最先端技術に触れる面白さを身をもって体感していただきたいです。

受講者へのコメント

事業会社とAIベンダーがそれぞれ求めるAIのスキルセットは異なりますが、基礎技術の理解なしにプロジェクトの成功はあり得ません。
ビジネス的な観点から両サイドでの経験をお伝えし、データサイエンス業務に共通する基礎技術の習得を支援します。

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