今回は日本では馴染みの少ないスタティスティシャン(Statistician)という仕事について解説をします。
スタティスティシャンは統計学を用いる仕事です。スタティスティシャンの多くは政府機関で働いています。しかし、民間企業で働いているスタティスティシャンもいます。例えば、製薬会社で新薬の効果を測定する専門家や、シンクタンクでビックデータを解析して政策立案・政策提言を行う専門家もスタティスティシャンです。
前回(第2話)の続きになります。前回は「サイコロを振って出る目を当てる」とはどういうことかを説明しました。
今、目の前に100円ショップで買ってきたサイコロがあります。サイコロはサイコロなのですが、所詮は100円ショップで売られていたサイコロです。どのくらい正確なサイコロなのかは分かりません。
前回(第3話)の続きになります。今回で、サイコロ統計学は一旦終わりにしようと思います。
前回は、「限られた領域にしか適用できない知識や経験は、場合によっては害になり得る」という話をしました。今回は、「自身が経験した限られた知識をどの程度までなら信用して良いのか」という議題です。前回は、「経験を 100% 信用するのは良くなさそうだ」という結論を得ました。今回は、「経験を一切信用しないのも良くない」という話をしましょう。
2016/06/17 ~ 2o16/06/25 まで New York に滞在しました。滞在目的は ICML という機械学習のカンファレンスに参加することでした。
ICML は、NIPS と並び、機械学習のコミュニティで最も有名なカンファレンスです。2015 年 フランスの Lille で開催された ICML は、2016 年はアメリカの New York で開催されました。参加者は、主催者発表の数値で、ICML の歴史で最も参加者が多い、3,000 人となりました。
NewselaはEdTech分野のサービスを展開している、NY発のスタートアップです。下記のような標題がウェブサイトに掲げられています。
Newsela is an education technology startup dedicated to transforming the way learners access the world through words. https://newsela.com/company/
私が日本を出て San Francisco で生活をしていて困ったことの1つに砂糖があります。なぜ砂糖で困ることになるのか説明したいと思います。
San Francisco では基本的には自炊をしました。日本食をどうしても食べたいという気持ちは全くなく、おいしいものが食べられらた良いというスタンスでした。
ちょっと前に、誰でも知っている某有名検索サービス会社でバリバリ働いている友人に「毎日長時間仕事をしているのにどうにも効率 (productivity) が悪く結果を残せていない人がいるけど、それってどうしてなんだろう?」と尋ねてみました。
彼の意見をまとめると次のようになります。
元気があれば、夜遅くまで会社に残らず夕方には帰りたいという一心で早く仕事を終わらそうと朝からバリバリ働くことができる。でも、毎日長時間働いているような環境にいると疲れてしまってそんな活気は生まれない…
Today I had a presentation in my lab. So in the morning, I practiced at home again and again in order to speak fluently and finish in time…
というわけで、今日は家でプレゼンの練習をして研究室に行ったところ、プレゼン以外の日常会話においてもいつもよりはうまく英語を話せている自分がいることに気づきました。