Rの考え方

Rの個人研究・考察を行うブログ。最近は因果推論とアナリティクス(機械学習、統計はお休み中)、認知論にお熱。

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走り過ぎたら一旦休もう。転職たぶん6ヶ月目のまとめ。

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お久しぶりです。Rです。

転職した19年4月からこれまで、主に統計や機械学習、マーケティングなどを学んでいました。
転職して一つうまく仕事が終わりそうなのでまとめておこうかと。

知識を広げる方法はどこでも使える

分野がだいぶ変わりました。

動物医薬品・研究開発系

分析コンサルティング・アナリスト

確かに。
全然違う領域だと見えるかもしれません。
ただ、知識を勉強する方法には多くの共通点がありました。
主要な3点を挙げると・・・下記の通りです。

1・何か取っ掛かりを探して、広げていく
2・疑問があるところを聞く
3・苦手なことは得意な人に任せる

1・何か取っ掛かりを探して、広げていく

統計は実験や検査で必須の学問です。

医薬品業界は規制がとても厳しい&方法論が決まっている(GMP、GLP等)ので、
徹底的に統計の基礎練習をしていたのだなと思います。

研究系だと実験結果を上手く行ったように見せるp値hackingが問題とされていました。
上手く行った結果だけ載せたのかな?と思う、再現性が取れない論文多すぎ問題もありましたし。

そういったちょっとしたきっかけを見つけて、深めていくと強くなりやすいと思われます。

統計で言うと・・・
例えば広告系、Web系の人たちならA・Bテストでの試行錯誤、、
製造業なら品質管理、原料受け入れ試験等での基準値の設定ですね。

何か取っ掛かりを見つけて勧めていくとだいぶ楽です。
前職で使ってたときのイメージができますし。(経験が活かせるとも言う。)

2・疑問があるところを聞く

これは自分で最低限調べて、引っかかった時に使うと良いと思います。

「〇〇を調べていて、ここがわからないんです。☓☓までは理解できたのですが。」という感じで、
今あなたがどこに居るか明示すると相手も教えやすいです。

そもそも自分で調べて何かしようとしている時点でだいぶアドバンテージですし、

例えるなら、
「画像認識を勉強しています。Deep Learningを使ってこういうことをしようとしているのですが、DL以外に良い方法ってないですかね?」的な。
↑ 社長(CTOの役割もしてる)がたまたま昼ご飯の店が同じだったので聞きました。とても有用な話が(というか教科書には乗っていない話が)聞けました。

努力を見せつつ、本では聞けない巨人の話を聞く。(巨人の肩の上に立つアレですね)

「もしあなたが新人さんにそういうことを言われたらどう思いますか?」
私は「すげーなー頑張ってるな。教えてあげたいな。」になります。

3・苦手なことは得意な人に任せる

ある程度分業ができてる前提で・・・。
各数式は「まだちょっとよくわからない状態」なので、分からないとことは分からないと明言してます。
全部デキる人なんて一握りもいませんし、そう相手も理解してくれるので問題ありません。

できるっていってできないほうが問題だし。
数式無理って言ってる人にアルゴリズム任せるより、データ抽出を任せたほうが良いよねって話です。

得意なことから伸ばしていって、
不得意なところは認識しておきましょう。

(不得意を矯正する必要はない。どうしても必要なら概要は掴んでおく。)

よっぽど問題がある点(会社に来ない等)でなければ、分散して仕事したほうが良い結果が得られます。
できれば得意なところは会社でNo.1~2を争うくらいにはなっておきたいですね。

前職でも、免疫系ガチ勢とは全然知識レベルが違ったので・・・
会社の中ではPCと動物実験、機械系、力学系ガチ勢だったので、そっち系では殆どの方針策定に携わっていました。
(なぜか実験室、機械の設計までしていた謎。多分今後使うことは有りうる・・・のか?)

どこの会社も普通な人の方が多い

前職の研究所勤務の人は、ほぼ博士、獣医、たまに修士・・・オイマジか。みたいな状況でした。
話は通じた(通じさせてもらっていた可能性)
ふつーに趣味が生きがいな人が多かったり、馬鹿なこともやってたり。
ただ、大学・大学院→入社 な人が多かったので、わりと似通っていた気がします。

今は、、、
・経歴多すぎてすげえ(飲食店経営もしてるよ)
・ニートやってたけど気合い入れたら
・物理の研究所で働いてたけどなんか違うってなった人

などなど、非常に文面でも個性的な人が多いです。
バックグラウンドがかなり違うので、言語もちょっと違う感じです。(もちろん日本語です)

とはいえやっぱり人間は人間なのでした。

わりとやってれば追いつける(かも)

RのWeb製作の方で書いていますが、今は機械学習をメインに学んでいます。
「まー論文そろそろ読めるかなあ」くらいの理解度まで進んできました。
(前見たXGBoostの論文はところどころ意味不明でした。)

社内コンペでわかったのですが、、
意外と業務範囲外のことは知らない人が多いです。

いろいろな方法論を主に本(たまにネット…神がいる)で収集して実験していると、
追いついてるのかな?と思うところが多くなってきました。

特に、変数合成などの前処理の方法は意外と出来るんでね?(ただし数値リストだけ)と。
新しく買った本(初学者向けではない)を読んでも「あーこれね。前やったよね。」がほとんどに。

ちょっとずつ積み重ねていくしかないんですよね。やっぱり。

体調管理はずさん

なんか結構疲れていて、疲労取れていないなーというところが多いです。

仕事(とくにグランドデザイン)は難しいのと、コンペで突っ込んでやりすぎな気がします。

「PC休ませたのいつだっけ」ってくらいフル稼働させています。
常に実験を進めていて、結果が出ればまた他のところを試す(年中無休)になっているのが原因かな。

大学院でもそこまでやってた・・・か・・・。生物系の実験者は細胞・動物の奴隷です。

もっといい方法ないかなーこれ何に使えるかなーを妄想するのが得意です。
無理しないようにやっていきたいですね。
継続できないと意味がないので。

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