Data Scientist は、AIでメシを喰うのか?

最近、分析系製品で有名な会社の人と四方山話した。その時に、聴いた話を少し書いておこうと思う。

分析の会社ではマーケット的に…

まぁ、言うまでもないと思うのだけど、分析系の会社と言ってもマーケットから最近では、見向きもされないらしい。
ちょっと前は、統計学とか言ってたはずなんだが、今は、Machine Learning でもダメで、AIをつけないと食いつかないそうだ。

で、有名な、R言語ではない、商用の言語をもってる会社もめでたくAIを名乗ることになったみたい。

そして、必然というか、DNNを扱えるようになるだけではなく、Python で、コードが書けるようになっている。

“Analytics, Data Science, and Machine Learning” で、R が、Python に抜かれたという記事が、"kdnugget"あるのだけれど。

Python overtakes R, becomes the leader in Data Science, Machine Learning platforms

Python, R, Other Analytics, Data Science platform, 2016-2017

それを裏付けるような話ではある。

とはいえ人材は統計学で..

当然ながら、今まで揃えてきた人材は、統計学である。まぁ、機械学習に近いところまでは言っているとしても、基本的には統計学のモデルだし、言語な訳だ。

そこへ突然、AIでDNNなんだから、TensorFlowやPythonでしょうと言われたところで、対応できるわけもなく。。

しかし、当然、新規採用はそちらへフラれるわけで、特に新卒は極端にいえば、Rなんて知りません、TemsorFlowやPythonなら得意です。という人材になるわけだ。

これって結局、統計で解決しようと思うユーザ側の求めるものが変わってしまった、金を出す名目が変わってしまっただけで、別に統計やR言語より、DNNやPythonが優れているという話ではない。

でも、こんなに簡単に、変わってしまう業界なのだということは、結構、びっくりではある。

結局問題は…

解決すべき問題はなんなの、それを解決できたかどうかの検証は、どうやるの? というのは置いといたとして。。。

いやぁ、でもね、結局のところ、一番大変なことは、変わっていないのだそうだ。

データの前処理と後処理と検証。

これは、結局のところ変わらない。しかも、そこに関しては、どの先行企業も、情報を出してはいない。まぁ、出せないのかも知れないけどね。

この先なんだけど。。

統計学のまともな人々のエコシステムが壊されて行かないことを祈る。

あと、AIってこんなんだっけはさておき、DNN とTensorFlowとPythonで、末長く食べられるといいですね!!

まぁ、後者の新卒者の人々が統計学もちゃんと大学で学んでいれば話は変わる気はするのだけれど。。

余談

なんでも、この会社の社員の分析者が自社の利益の推移を景気動向と一致していることを見つけたらしい。 本当がどうかは検証してはいないのだけれど。 だとすると、なんだかねぇ。。

Atom Setup History

Atomの設定

Atomの設定をメモとして書き出しておく。

Package

Go

  • go-plus
    初回のgoを書くときに、足りないPackageのインストールが走る。

    Debug用のdelveは、 インストール出来なかったため、brewでインストールした。

    $ brew install go-delve/delve/delve

    • 設定
      GOPATH を設定した。
  • godef
    インストールしただけ。

golang Setup History

golang の設定

golangの設定をメモとして書き出しておく。

本体

$ brew install go --cross-compile-all

環境設定

$ export GOPATH=$HOME/go
$ export PATH=$PATH:$GOPATH/bin

Package

  • 以下は、Atomを入れた際にインストールされた。
$ go get golang.org/x/tools/cmd/goimportsgo
$ go get github.com/nsf/gocode
$ go get code.google.com/p/rog-go/exp/cmd/godef  
$ brew install ghq
$ git config --global ghq.root $GOPATH/src
$ git config -l
credential.helper=osxkeychain
ghq.root=/Users/massekiy/go/src
$ ghq list
github.com/alecthomas/gometalinter
github.com/fatih/gomodifytags
github.com/golang/lint
github.com/nsf/gocode
github.com/rogpeppe/godef
github.com/sqs/goreturns
github.com/zmb3/gogetdoc
golang.org/x/tools
  • peco
$ brew install peco
$ cd $(ghq list -p | peco)
QUERY>                                                     IgnoreCase [8 (1/1)]
/Users/massekiy/go/src/github.com/alecthomas/gometalinter
/Users/massekiy/go/src/github.com/fatih/gomodifytags
/Users/massekiy/go/src/github.com/golang/lint
/Users/massekiy/go/src/github.com/nsf/gocode
/Users/massekiy/go/src/github.com/rogpeppe/godef
/Users/massekiy/go/src/github.com/sqs/goreturns
/Users/massekiy/go/src/github.com/zmb3/gogetdoc
/Users/massekiy/go/src/golang.org/x/tools

2016年のまとめ

いまさら感満載ですが振り返り、適当に書きなぐっときます。

私生活のこと

身内の病気からの立ち直りが順調に過ぎたのが一番の出来事ですね。

おかげで、奴は今年、ほぼ一年間外国で暮らすという予定なので、まぁ、音信不通でお願いしますというところです。

その他は、順調に、老いていってるよなぁ、俺も周りもという不変の事実が進行中。

老害こええなぁ。。。自覚症状、絶対なさげだから、どうやって回避すればいいのか日々悩むわ。。

仕事のこと

組織

何を私は悪いことをしたというのでしょうか?

また、前よりも大きな組織を運営することになり、どんだけ罰ゲームかと。。

今回は、また、やり方を変えて実行してみた。

今回は、ゆるさを大切に。大きくなると、前にも増して、権限移譲が必要だと感じたのと自分の考えが薄まって伝わるので時間をかけることを意識してみた。

  • 管理職の世代交代
    若返りを促進するのは同じ。ただし、自分から指名することは極力避けた。
  • 評価を評価する
    評価に対して、変化することを求めた。やっぱり、重要なのは過去を否定すること。
  • 人で考えずに事業の一部として考える
    人に仕事がひっついてしまい、人の異動とともに、訳のわからない業務の集合が移動し続けていた。で、あるべきところへ、あるべき事業を移し、必要なところへ人を移した。結果的に、随分と恨まれたりしたけど、まぁ、年寄りの仕事ってそんなことぐらいしかないもんね。今まで、なぜ、これができなかったのかは、俺にはよくわからない。一つあるとすれば、誰も、部下を減らしたくなかったってことだろうなぁ。くだらないなぁ。。
  • 悩んでもらう
    だって、それが仕事じゃん。権限移譲ってそういうことだと思うんよ。。
  • 課長は全部集めて直接対話
    幾つかの組織に分かれてるわけだけど、課長は、全員集めて直接対話を続けてみた。最初は、失敗したゴーコン*1みたいに、冷たい空気で死にそうだったが。。何をして欲しかったかっていうと、マネージメントの悩みを横で分かち合えるようになって欲しかった。どのみち、仕事を進めるときは、セクト主義に成ってしまうのだけれど、それを超えるコミュニケーションの土台には、同じ目的を果たすために、同じ組織の問題を解決するために苦労している仲間だってことを知らないとねぇ。。
  • 若者を助けてみる
    なんかね。珍しく、そんなことも、やってみてます。。

やる中で、組織と事業の価値観の因果関係みたいなものも見えてきて、今後を考える糧にはなったなぁ。

技術

相変わらず、ITの基盤関連をやってる。いささか、マンネリ化も。。

で、遭遇したくなかった問題は、ムーアの法則の終焉。

必然的に巻き起こる適材適所の必要性。言い換えればカオスになった、演算装置とメモリとバスの組み合わせ問題。

そこには、経済性、環境、技術、運用などの今まで考えないで済んでいたこともハッキリと問題として上がってきたこと。

 機械学習や、AIと呼ばれるものが、演算装置を演算で使い切って役に立つことが出来るということを示してきた*2事が問題を加速した一年だったと思う。

で、クラウドにしろ、オンプレミスにしろ、現状では、広く社会的に、経済的に、コンシューマ的な解決策は提示できてないと思ってます。

エコシステム含めて、解決しないといけないからなぁ。

これは、パブリッククラウドを含めた、今後の問題として続くんだろうなぁ。

ちなみに、IoTってやつも、こことは無関係ではないと思う。

で、今年は?

聞きたい人なんているのだろうか。。。

 

*1:行ったことないので知らないけど

*2:宣伝と実態がイコールかは別として

鰻ならここで

関東の東京近郊です。

 

知り合いの方にお勧めを聞いたので、書いときます。

高いなぁ。

 

http://s.tabelog.com/tokyo/A1310/A131002/13000346/

http://s.tabelog.com/tokyo/A1311/A131102/13003697/

http://www.nodaiwa.co.jp/index2.html

http://s.tabelog.com/tokyo/A1313/A131301/13002338/

http://s.tabelog.com/kanagawa/A1401/A140204/14005241/

http://s.tabelog.com/tokyo/A1311/A131102/13159770/

http://s.tabelog.com/tokyo/A1309/A130905/13003531/

http://s.tabelog.com/tokyo/A1305/A130501/13016660/

ミートソースからのスープ

ミートソースが、余った時は、スープにして食べる。

固形コンソメ 1
水 500ml くらい

ミートソースのあまりに、固形コンソメと水を入れて煮る。

玉ねぎ 1個
人参 1本

ソフリットつくるとらたいていあまる、タマネギと人参を使う。
玉ねぎは、くし切り、人参は、いちょう切り。
鍋に入れて煮込む。

味噌 適量

味噌を、適量、溶かして入れる。
味噌が入ると、コクが出てうまい。
なんか、スカスカ、な感じがするのが消えます。

これを、米にかけてスープご飯にして食べると美味い。
スープパスタも、いいとおもう。

ミートソース

落合シェフのレシピの殆どそのまんま。

    玉ねぎ  1
    セロリ  1
    人参      1/2
    オリーブオイル  大さじ 2

全部みじん切りにして、弱火で、一時間くらい炒める。

ひき肉 牛  500g
オリーブオイル  大さじ 2
赤ワイン  500ml
ホールトマト  3缶

ひき肉は、塩をテキトーに入れて、練っておく。
ホールトマトは、握りつぶして、芯をよけとく。

鍋を温めて、熱くなったら、オリーブオイルをいれる。火を強火にして、そこへ、ひき肉をいれる。
なるべく、鍋底に平らにしとくほーが、焼き目がつきやすい。

ひたすら耐えて、肉に火が通るまで、かきまぜない。押えつけるのはありかな。
焦げるけど、それが美味しい。

火が通ったら、てきとーにほぐす。大っき目の豆粒な感じになったら、OK。まだ、強火。

ワインをいれて、焦付きをこそげ落とす感じで、ヘラでかき回す。まだ強火。

グツグツな感じの音が、パチパチ、って、油がはねる音になるまで、煮込む。まだ強火。

パチパチになったら、トマトをいれる。
沸騰したら、弱火。

三十分以上煮込む。てきとーに、お好みで。
煮込んだら、胡椒を入れる。

一晩くらい放置すると、味がなじんで、一段と美味くなります。

ローリエを仕上げの辺りで入れるといいらしい。

パスタ作るときには、バターとパルメザンチーズを入れて温めたところに、茹で上げたパスタを入れるとうまいらしい。