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Data Science LG: 学び合う統計とデータサイエンス

Data Science LG: 学び合う統計とデータサイエンス

著者： Sho Sakai / Nospare Student Community
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このコンテンツについて

 Data Science Learning Group: 学び合う統計とデータサイエンス 様々な背景で統計学やデータサイエンスを学んでいる「学生」が、これらに関するトピックについて議論を進めます。 Spotify、Apple Podcast、YouTube、Amazon Musicで毎週土曜朝8時に配信 【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からお送り下さい。 https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6 X: #DataScienceLG Mail: nosparestudentcommunitypodcast@gmail.com Discord: https://discord.gg/8d6T5syBTZ 番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149Sho Sakai / Nospare Student Community
エピソード
  • #43 アカデミアから企業R&Dへのキャリア転向、金融工学とAIが融合するR&Dの最前線 w/ みずほ第一FT 井口さん・陳さん × 筑波大 長谷川さん・遠藤さん【オフィス収録】

    #43 アカデミアから企業R&Dへのキャリア転向、金融工学とAIが融合するR&Dの最前線 w/ みずほ第一FT 井口さん・陳さん × 筑波大 長谷川さん・遠藤さん【オフィス収録】
    2025/11/14
    11/16：初めの1分ほどの音が消えていた問題を修正いたしました。大変申し訳ありませんでした。【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】このエピソードは、統計学やデータサイエンスをテーマとし、みずほ第一フィナンシャルテクノロジー（みずほ第一FT）の専門家と筑波大学の学生を迎え、アカデミアの研究と企業のR&Dの違い、およびキャリアパスの示唆 を提供することを目的としています。noteにはエピソード内で言及していない採用・インターン情報を掲載しているのでご確認ください。【前編（〜23分）：アカデミアから企業への転向と研究環境】主に、ファイナンシャルエンジニア 陳さんが、神戸大学で特命助教から企業への転職動機と、みずほ第一FTが提供する論文執筆や学会発表へのサポート体制、柔軟な働き方について議論します。また、社内の学術背景を持つ人材（数学、物理学など） と知識共有の仕組み（学術報告会） についても触れられます。【後編（23分〜）：金融R&D戦略とAI時代のスキルシフト】主に、データアナリティクス技術開発部長 井口さんが、生成AI（LLM）の研究 と、AI時代にデータサイエンティストに求められるスキルが「評価（エバリエーション）」や「基礎的な理論の理解」 へとシフトしているという展望を深掘りします。【note】https://www.notion.so/note-2a1a9bc7146f8007957afc381c2fd697?source=copy_link【ゲスト】◯井口 亮さんみずほ第一フィナンシャルテクノロジーデータアナリティクス技術開発部長◯陳 鈺涵さんみずほ第一フィナンシャルテクノロジーファイナンシャルエンジニアHP: https://www.math.kobe-u.ac.jp/home-j/chen.html◯長谷川 弘貴さん筑波大学 修士課程LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/弘貴-長谷川-71783a36b/HP: https://sites.google.com/view/hirokihasegawa/home◯遠藤 雛海さん筑波大学大学院 リスクレジリエンス工学学位プログラム 修士課程【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/【リンク】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://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfqps5LHI_Y4VnCy0T_Q1BUMBn5hLdiCtRfbFKjyShra2-3Aw/viewform#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析
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    54 分
  • #42 白金鉱業Meetup vol.20 効果検証編レポ w/ LINEヤフー 佐野和幸さん、Sansan 金髙右京さん

    #42 白金鉱業Meetup vol.20 効果検証編レポ w/ LINEヤフー 佐野和幸さん、Sansan 金髙右京さん
    2025/10/10
    【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、株式会社ブレインパッドの有志のデータサイエンティスト主催の「白金鉱業Meetup vol.20 効果検証編」の模様をレポートし、Sansan株式会社 研究開発部 研究員の金髙右京さん と、LINEヤフー株式会社 データサイエンティストの佐野和幸さん をゲストに迎え、効果検証の実務的な難しさについて深く掘り下げます。本Meetupは、データサイエンティスト同士が学びを共有する場として継続的に開催されており、会場枠45名に対し90人の応募が集まるほどの非常に人気の高いコンテンツです。また、学生を含む多様な参加者が集まり、リクルートの側面も感じる場であったこと など、イベント全体の概観についてもレポートします。金髙さんの発表テーマを通して、B2B SaaS領域における効果検証の困難性、すなわち施策から最終指標までの距離の遠さや、顧客数が少ない環境下でのA/Bテストの制約 に向けた具体的な処方箋（因果媒介分析、サロゲートインデックスなど） を探ります。佐野さん、金髙さんとの議論を通じて、ビジネス目標を単一のメトリクスに落とし込むことの難しさ や、研究の理想とビジネス現場の意思決定とのギャップを埋めるための柔軟な分析スタンス（諦めも肝心であるという実務的な判断 や、P値に機械的に依存しない意思決定）についても議論されます。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-42-Meetup-vol-20-w-LINE-Sansan-27ca9bc7146f805c882edd14ff644844?source=copy_link【ゲスト】◯佐野 和幸さん (Kazuyuki Sano)LINEヤフー株式会社 データサイエンティストX: https://x.com/st4tditt0LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kazuyuki-sano-519ba7220/◯金髙 右京さん (Ukyo Kanetaka)Sansan株式会社 研究開発部 研究員X: https://x.com/hito_sunaEightデジタル名刺: https://8card.net/virtual_cards/7IdGJyN1HqT_iZ6kjQj9Pg【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/【リンク】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://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfqps5LHI_Y4VnCy0T_Q1BUMBn5hLdiCtRfbFKjyShra2-3Aw/viewform#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析
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    1 時間 32 分
  • #41 実務家目線が強い応用数理学会の魅力！ TDA（位相的データ解析）入門：穴が鍵!? 公共施設配置の挑戦 w/ 長谷川 弘貴さん

    #41 実務家目線が強い応用数理学会の魅力！ TDA（位相的データ解析）入門：穴が鍵!? 公共施設配置の挑戦 w/ 長谷川 弘貴さん
    2025/09/21
    【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、筑波大学大学院 サービス工学プログラムの長谷川 弘貴さんをゲストに迎え、自身が優秀ポスター賞を受賞した日本応用数理学会での発表内容を基に、位相的データ解析（TDA）について深く掘り下げます。まず、日本応用数理学会の魅力について探ります。本学会は純粋な統計理論よりも「数学をどう応用するか」という実務家目線が強く、企業の参加者が多くみられます。また、学生は早期登録で参加費が無料になり、若手にとって魅力的な学会である点についても議論します。長谷川さんの研究テーマを通して、トポロジー（相機科学）の基本概念、すなわちコーヒーカップとドーナツの類比で語られる「穴」に着目する考え方、穴を代数的に定量化するホモロジー、そしてTDAの中核的手法であるパーシステントホモロジーの仕組みを探ります。特に、長谷川さんが公共施設の座標データへのTDAの応用を解説します。この手法は、最適化計算のように人口や道路といった全ての制約条件を回す必要がなく、座標データのみからサービス提供の穴（カバーできていない危険な地域）を特定できる点が優れています。さらに、地理的制約（山や海など）を考慮しながら距離の計算を変形し、意思決定に役立つ視覚化（スコア付けと図による可視化）を行うことが可能です。TDAがノイズに対して頑健であることを示す安定性定理が確立されて以降の、実社会での活用事例（金融データ解析、タンパク質構造、アメリカのスタートアップAyasdi、富士通やソフトバンクなどの企業による取り組み）についても議論します。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-41-TDA-w-275a9bc7146f800082aadbec1419199c?source=copy_link【ゲスト】◯長谷川 弘貴さん筑波大学 修士課程LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/弘貴-長谷川-71783a36b/HP: https://sites.google.com/view/hirokihasegawa/home【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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    50 分
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