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データサイエンス勉強記録⑦（5/3）

こーし

どうも。こんにちは。

ケミカルエンジニアのこーしです。
GW前半戦も終了しましたので、今週の勉強記録を書いていきます。

今週の勉強記録

今週の進捗は下記の通りです。

  1. 「スモールデータ解析と機械学習」３、４章（pythonで復習）

  2. 「これなら分かる応用数学教室」５章

  3. マンガでわかるデータベース　１〜３章

  4. pythonブログ１記事　「pandasによるデータフレームの結合」


スモールデータ解析と機械学習

「スモールデータ解析と機械学習」をメインに勉強しており、今週は「入力変数選択」について学習しました。

  1. ステップワイズ法

  2. Lasso回帰

  3. PLS-beta法

  4. VIP法

  5. NCSC-VS

上記のように、さまざまな変数選択手法がありますが、PLSで有用なVIP法とNCSC-VSを実務で使いこなしていきたいと思います。

続きの５章は分類問題と不均衡データ問題で、６章が異常検知です。
現場で使う技術がふんだんに盛り込まれており、早く勉強したくてウズウズしてます！


これなら分かる応用数学教室

「これなら分かる応用数学教室」は、「５章　固有値問題と２次形式」を学習しました。
「意味がわかる線形代数」や「統計学のための数学入門30講」で勉強していたので、復習の意味でさくっと読みました。

ただ、６章の特異値分解は非常にわかりやすかったのですが、５章は自分には合っていない気がしました。
というより、５章の内容を他の教科書では１冊全部つかって解説しており、わかりやすさの点では他書に劣るのは仕方がないですね。
よって、初学者は「意味がわかる線形代数」で基礎（固有値や２次形式など）を固めた方が良いかもしれません。


マンガでわかるデータベース

データベースの構築やデータセットの取得などは、いつもシステムエンジニアに依頼していますが、自分でもできるようにデータベース周りを理解しておきたく、「マンガでわかるデータベース」を読み始めました。

マンガでさくっと概要をつかみ、YouTubeかUdemyで深掘りして学んだ後、書籍でガッツリ勉強しようと思います。

マンガ⇒動画⇒書籍の順に学ぶことで、挫折するリスクを最小化したいと思います（笑）

pythonブログ執筆

また、今週はPythonブログも１記事投稿しました。
今回は「pandasによるデータフレームの結合」について解説しています。

最近は、データの前処理について記事にまとめており、今後も下記のような記事を書いていく予定です。

  • pandasによるデータ列（行）の抽出

  • 標準化

  • 外れ値の検出

  • 欠測値の除去・補完

  • 交差項・二乗項の追加

  • 平滑化

また、今実務で行っている下記の内容について、復習がてら記事にまとめていきたいです。

  • 情報量規準（AIC、BIC）

  • 変数選択手法（VIP、NCSC-VS）

  • 次元圧縮PCA

  • 線形回帰モデル（PCR、Lasso回帰、PLSなど）

あとがき

最近、「専門職」について考えました。

大いに悩み中ではありますが、
結論としては、管理職コースに進みつつ、市場価値の高い専門知識を磨き続けるしかないと考えています。

もし新しい道が見つかったらTwitterやnote、ブログ等で発信していきます。

専門職とは

専門職の定義は、下記の通りです

専門職（せんもんしょく）とは、専門性を必要とする職のことである。
現代の日本においては、国家資格を必要とする職業を指すことが多いが、近年では高度な専門知識が必要となる仕事については、国家資格を不要とする仕事でも専門職と呼称することも多い。

引用：Wikipediaより

これまでは、国家資格が必要ないわゆる「士業」の方が、専門職と呼ばれていたようです。
しかし、近年「高度な専門知識が必要となる」仕事についても専門職と呼ばれるようになってきています。

また、労働基準法における「高度な専門知識のある者」の基準は下記の通りです（抜粋）。

  • 博士の学位を有する者

  • 公認会計士、医師、歯科医師、獣医師、弁護士、一級建築士、税理士、薬剤師、社会保険労務士、不動産鑑定士、技術士又は弁理士のいずれかの資格を有する者

  • 特許法に規定する特許発明の発明者、意匠法に規定する登録意匠を創作した者又は種苗法に規定する登録品種を育成した者

  • 大学卒で実務経験5年以上、短大・高専卒で実務経験6年以上又は高校卒で実務経験 7年以上の農林水産業の技術者、鉱工業の技術者、機械・電気の技術者、土木・建築の技術者、システムエンジニア又はデザイナーで、年収が1075万円以上の者

年収が1075万円以上となると、ほとんどの人が該当しなくなってしまいそうです（汗）


専門知識とは

専門職というと「つぶしがきかない」など批判的な意見もあります。

しかし、私は「高度な専門知識」があれば、他社でも必ず通用すると考えています。
限られた製品の専門知識とは言っても、深掘りしていけば自然科学の原理原則にぶつかり、他の製品にも応用ができるはずです。
つまり、突出した高度な専門知識であれば、応用が利くはずなんです。

もちろん、専門知識によっては市場規模が極端に小さく、本当に稼げない（つぶしがきかに）分野があるかもしれません。

よって、多少のマーケット感覚は必要となりますが、基本的には専門知識を深めていけば良いと考えています。

メーカーの管理職

私が勤めるメーカー（化学系）では、「専門職」という立ち位置があるものの、高卒か高専卒の方々が目指すルートになっています。

一方、専門職に対してマネジメント（管理職）コースは、普通の大卒、院卒、博士卒が目指す「出世ルート」です。
しかし、生産課の課長とかになると、技術的な仕事に割く時間がほとんど無くなってしまいます。

例えば、課長の仕事内容は下記の通りです

  • 安全活動（パトロール・3S）

  • 防災・環境対応（法対応）

  • 原価管理

  • 出荷管理

  • 労務管理

  • 購買管理

  • 会議・打合せ（勤務時間の50%以上を占める？）
    などなど

はっきり言って、技術的な鋭さは求められておらず、人間性と論理的思考があれば、こなすことができてしまいます。

技術が好きでメーカーに入社したのに、管理職に上がると技術的な仕事がほとんどできなくなるというのが、多くの方の悩みではないでしょうか。


自分のキャリアは自分でマネジメントする

会社に求められていることは、他社でも求められるはずです。
よって、会社が求めていることと自分がやりたいことを上手くマッチさせて自分のやりたいことで「市場価値を上げていく」ことを考えています。

「結果を出す」ことにこだわり、自分がやりたいことができるような環境をつくっていかないといけないですね。

何の戦略も持たずに管理職に上がってしまうと、思考する時間もなくなり、会社にとっても個人にとっても※不都合な状態（人材）になってしまうかもしれません。
※不都合な状態とは、個人の市場価値も上がらず、会社にとっても利益を生み出すことができない状態のこと。

まったく答えに辿り着く気配がないのでここまでにしますが、自分のキャリアは自分でマネジメントするつもりで、考えながら行動していくしかないですね。


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