バナナでもわかる話

計量経済学・統計学が専門の大学院生です。統計学・経済学・投資理論・マーケティング等々に関する勉強・解説ブログ。ときどき趣味も。極力数式は使わずイメージで説明出来るよう心掛けていますが、時々暴走します。

企業でのデータ解析は、「動くコードが書ける」だけではダメみたい

こんにちは!
最近ブログの更新が滞ってしまっていて申し訳ないです。

前にもお伝えしていた通り、某社で1か月ほどデータサイエンティストとしてインターンをさせていただいています。

今回は、そこで勤めてみて、初めて知ったことを雑記していこうと思います。


スポンサーリンク



界隈、機械学習屋さんが多い

まず、これについては就活をする中でも感じていましたが、データサイエンティスト界隈、機械学習屋さんが多いですね....

私は統計屋さんとして、インターンに参加したのですが、インターン生もほとんど機械学習屋、社内もほとんどが機械学習屋さんで、思っていたよりずっと比率が高い印象でした。

個人的には、言うて6:4くらいだろうと思っていたのですが、そんなもんじゃなさそうです。

まあ機械学習便利ですもんね。


引継ぎを意識して分析を整理しておく必要がある

これも、実際にお仕事をしてみて初めて知ったことなのですが、(というかまあ考えてみればそらそうだって感じですが)

”分析して、プレゼンして、面白い結果が出たので、実装しましょう終わり”

ではないんですね。その後、本人が居なくとも別の実装に活かせるように、引継ぎ資料を整理しておく必要があるようで、

今回のインターンで初めてmarkdownを書きました!一通りの分析を、書いてあるコードを実行することで試せるように、引継ぎ者に伝わるようにするためには資料作成の力もないといけないらしい。もう少しmarkdown資料、綺麗に作れるようになりたいなあ。


SQLも書ければ良いというわけでもない

SQL弄ってもらうから勉強してきてね~と事前に言われていたので、SQLもそれっぽく勉強していったのですが、

「うちの社内では、〇〇で規約を統一してるから、〇〇で動くコードをお願いね~」

とのこと。これも引継ぎのためでもあるのですが、やはりプロダクトにしやすくするために書き方も統一してるみたいで、その辺、自分勝手にコードを書いて、動けば良いじゃダメなんだ~!ってのも学びでした。プログラミング弱者の僕にとっては中々つらい事実ですが笑


分析関連の話や、データに関する話は多分言っちゃダメなのでその辺は控えておきますが、とにかく色々学びが多いです!
何かあまり書く時間もないので、雑な感じになっちゃいましたが、とりあえずこんな感じで!

また4月からはバリバリ書いてくんでよろしくお願いします~

そういえば、全然関係ないけど約束のネバーランド面白いですね!インターン終わりの本屋で手に取り、そこから一気に読んでしまいました!


最新刊

1巻