『#39 w/ 滋賀大学大学院 博士後期課程 戸簾 隼人さん アスリート・研究者・実務家の三刀流！社会人博士のリアルと研究・実務の橋渡し』のカバーアート

#39 w/ 滋賀大学大学院 博士後期課程 戸簾 隼人さん アスリート・研究者・実務家の三刀流！社会人博士のリアルと研究・実務の橋渡し

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 【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: nosparestudentcommunitypodcast@gmail.comDiscord: https://discord.gg/8d6T5syBTZ番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149【今回の内容】このエピソードでは、滋賀大学大学院データサイエンス研究科博士後期課程に在籍し、立命館大学グローバル・イノベーション研究機構の客員研究員、そしてIT企業のデータサイエンティスト、そしてアスリートという四つの顔を持つ戸簾 隼人さんをゲストに迎え、多様なキャリア曲線と社会人博士のリアルについて深く掘り下げます。戸簾さんの経験を通して、研究と実務をいかに結びつけるか、そしてIoT、デジタルツイン、VR教育といった幅広いテーマでのデジタル活用 を探ります。社会人博士としての挑戦、アカデミアとビジネスの両面を持つ必要性、懐事情、奨学金や研究費獲得の工夫、LLMを活用した研究と仕事の両立、そして企業が博士号やMBAをどう評価するのか について議論します。リスナーの皆様への学び方とアドバイスもご紹介します。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-25fa9bc7146f8011b5b4c285be8a3f30?source=copy_link【ゲスト】◯戸簾 隼人さん滋賀大学 大学院 データサイエンス研究科 博士後期課程HP：https://www.tomisu.work/LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/tomisu/Researchmap：https://researchmap.jp/tomisu研究キーワード：IoTデータサイエンス、サイバーフィジカルシステム、ウェアラブルコンピューティング、デジタルツイン、サイクルツーリズム、自転車、トライアスロン、教育、探究学習IT企業にて、データ分析やAI導入支援業務に従事。過去の水産スタートアップでの研究開発経験を元に、IoTデータサイエンス・デジタルツインの利活用や研究も専門としています。また、6年間、デジタル技術・統計知識を活かし、行政や教育機関の支援を行っていました。| ガジェットマニア & トライアスリート【出演者】◯酒井 彰筑波大学 博士課程Nospare Student Community 運営X: https://x.com/simplesho_clt?s=21LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/HP: https://shoshohh.github.io/ja/Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析
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