雑談｜Yasui

数学科の人間がいきなりWETな研究を始めたときに起こること

私は大学生のときにかなり特殊な経験をしてきたと自負しています。所属は数学科であり、紙とペンだけで単位をとっていきましたが、卒業研究になると急にマイクロピペットと顕微鏡に持ち替えて研究を行うといったことをしました。なので、卒研発表では頑張って単位を取ってきた数学の知識を一つも使うことがなく、結果的に生命科学の分野で卒業研究の単位をいただきました。なぜそのような経歴になったのかは↓の記事に少しだけ書いています。私自身はこの経験をマイナスなものと捉えておらず、プラスな

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仕事のタスクがぐちゃぐちゃになり始めたのでObdisianを使い始めた

会社によると思いますが、タスク管理がきちんとされていなくてストレスを感じることが多々あります。いつの間にかアサインされている、そして気がつけば期限が迫っているタスクがどのPJTに紐づいているのか分からない成果が不明瞭、何が目標なのかも決まっていない（なので）タスクの終わりが不明瞭結構胃が痛くなるような働き方をしており、かなり口酸っぱくいっているのですが改善がなく、みんな不幸になっている気がするのである程度証拠を集めていこうと考えました。また、今までは何

医療系のデータ分析で他業界とは違っていそうなところ

私は、医療系ベンチャーでAIエンジニアをしております。その中でも、特にドメインベースの特徴量を考えたり、臨床研究を行う上での統計解析をおこなったりしています。一方で、前職では受託分析系の会社でデータサイエンティストをしておりました。その中で、たくさんの業界のデータ解析に関わらせていただきました。過去の経歴等は↓リンクに書いています。そんな私が医療データの分析業について他業界とは違うなと感じたことを書いていきます。クライアントまず、大きく異なるのはクライアントで

生物の左右性についておぼろげに語る

少し前に、ぼけ～っとテレビを見ていたところ、以下のような番組に出会いました。中身の概要は身体の左右性は胚発生の段階で、行動の左右性は経験的に決定するという、専門家の皆さんならばよくご存知である内容を分かりやすく伝えていました。（母は全然わからんって言ってましたがw。）実のところ、私も学生時代の研究はこの形態形成の左右性に関わる研究をしていました。そこで、色々懐かしい気持ちになったので当時の記憶を絞り出して記事を書いてみます。 ※間違っていたらこっそりコメントで教えて

新卒で東京暮らしして思ったこと

私は新卒入社を機に東京に引っ越し、約2年間住んでいました。そこで思ったことなどをこの記事では書いていこうと思います。これまでの経歴は↓に書いています。ちなみに、これまでの居住地の遷移は以下の通りです。熊本：19年広島：6年東京：2年熊本：～東京に住む前上の居住地遷移の通りですが、私は東京に住む前はずっと地方に住んでいました。東京に行ったのも旅行や就活くらいで、そこに住む人がどのような生活をしているのかもあまり想像できていませんでした。正直、あま

読了: ゲノムオデッセイ

今回は、私が遺伝統計学面白そう！！と思ったきっかけとなった本を紹介します。それはゲノムオデッセイという本です。この本を知ったきっかけは、私は医学研究に関わる仕事をしているので、よく羊土社の本を買うのですが、そこで沢山オススメされていたからです。丁度本屋に立ち寄ったときに見つけたので衝動買いしました。この本は、医学・遺伝子学の教授であるユアン・アンガス・アシュリーさんの経験を元に記されたノンフィクション作品です。循環器系の疾患にゲノム治療の視点から立ち向かっていき、従来

16 Peasonalitiesをやってみた

今更ながら、現在最も主要な自己分析テストである「16 Peasonalities」をやってみました。軽く自己紹介すると、私はAIエンジニアをやっていてデータを眺めたりするのが好きな人です。（プロフィールは↓） 16 Peasonalitiesとは16 Personalities性格診断は、物事に対する考え方や価値観の傾向から個人の思考を分析し、その人の深層的な強みと弱みに加え、思考の傾向について明らかにする性格診断テストのことを言います。やり方は、質問を7段階で答え

これまでのキャリア、今後の目標など

記事も5本目ということで書くのに慣れてきたので、投票企画に参加してみようと思います。これまでのキャリア経歴は↓に書いています。ざっくり話すと、数学の勉強を頑張った人が生命科学の研究をし、データサイエンティストを経て、現在医療業界のAIエンジニアをしているのが私です。今の職種で頑張っていこうと思ったのは大学院での経験が生きています。そして、それを現在まで継続することができています。戦略なく選んだ大学私は、高校までは将来何をやるのか、全くイメージもなく漠然と大学

統計的仮説検定を端折って説明するのは無理がある

何故、仮説検定やP値の議論は燃えるのか※ここでは統計的仮説検定の詳しい解説はしません。100%正確に伝えられる自信がないです。数学科の講義資料や数学者が出している統計の本には比較的良い解説が載っていますのでそちらを参照ください。統計的仮説検定はどの統計本にも載っているような手法で、科学の分野ではよく使われています。その一方で、その手続きや解釈は大変わかりづらく、世の中の使用例には誤用が多く見られます。そのような統計的仮説検定をわかりやすく説明するのを試みた結果、色んな

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