Data Science LG: 学び合う統計とデータサイエンス

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149【概要】このエピソードでは、Aspire Analytics CEO 須山敦志さんをゲストに迎え、生成AI時代におけるデータサイエンティストのキャリアと生存戦略について深く掘り下げます。須山さんのソニー、スタートアップ、総合コンサルティング会社という幅広いキャリアや独立の背景を通して、AIによるコーディング自動化が進む中で求められる「見通す力」やビジネスの意思決定への貢献を探ります。また、インペリアル・カレッジ・ロンドンのPhD学生である段さんを交え、博士課程で培うスキル、企業における研究開発とビジネスのバランス、そしてこれからのデータサイエンス業界の就職事情や企業の見極め方について議論します。マイクの使い方が誤っており、私だけ音質に問題があり、ラグも発生しています。申し訳ありません。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-46-AI-w-Aspire-Analytics-CEO-335a9bc7146f80d093ffff3e14e1477a?pvs=143【ゲスト】◯須山敦志さんAspire Analytics CEOAspire Analytics合同会社Webページ：https://aspire-analytics.jp/X：https://x.com/sammy_suyamanote：https://note.com/aspire_analyticsご著書（2026年4月13日時点で、下から一番目と二番目のMLP/MLSシリーズの二冊がAmazonで半額なようです！！）：https://www.amazon.co.jp/dp/4489024525?dib=eyJ2IjoiMSJ9.MnzUifNo2d_9SCfX1UGuo2xcCO0Pk9BKUhXy5tStSyJ64mRq0Y_1Ble75yOEat5jmRgCWrQodJ0wxIxWABbkTQ.mOuue1LNwGIHBj-X1QAXqcJKc5viS91UVcdah9r-m_s&dib_tag=se&qid=1762762717&refinements=p_n_binding_browse-bin:2423861051|86137051|86138051|86139051|86140051&rnid=625256011&s=books&sr=1-18&xpid=lvge1-xmT-Pny&linkCode=sl1&tag=yoyo403-22&linkId=dc58af4ceb425e857a07c4338ebf4384&language=ja_JP&ref_=as_li_ss_tlhttps://www.amazon.co.jp/Ｐｙｔｈｏｎではじめるベイズ機械学習入門-ＫＳ情報科学専門書-森賀新-ebook/dp/B0BGH6ST4X?ref_=ast_author_dp&th=1&psc=1https://www.amazon.co.jp/Ｊｕｌｉａで作って学ぶベイズ統計学-ＫＳ情報科学専門書-須山敦志-ebook/dp/B09W5KKXZD?ref_=ast_author_dp&th=1&psc=1https://www.amazon.co.jp/ベイズ深層学習-機械学習プロフェッショナルシリーズ-須山敦志-ebook/dp/B07YSHL8MS?ref_=ast_author_dp&th=1&psc=1https://www.amazon.co.jp/機械学習スタートアップシリーズ-ベイズ推論による機械学習入門-ＫＳ情報科学専門書-須山敦志-ebook/dp/B07L2V4H59?ref_=ast_author_dp【出演者】◯酒井 彰筑波大学 博士課程X: https://x.com/simplesho_clt?s=21LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/HP: https://shoshohh.github.io/ja/◯段 暁然 (Shozen Dan)EPSRC CDT in Statistics and Machine Learning at Imperial College London and the University of Oxford 博士課程X：⁠https://x.com/ShozenD⁠【リンク】Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス#datascience#機械学習#統計学#podcast#ビデオポッドキャスト#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149【概要】このエピソードでは、大学院生の増田さんをゲストに迎え、AIツールを活用したポッドキャストの効率的な制作フローについて深く掘り下げます。企画・収録・編集・広報の各フェーズにおける具体的なAI活用法を探ります。また、研究者が個人でメディアを持ち、自身のストーリーや研究を発信することの意義について議論します。【note】https://note.com/sho_77/n/nc991fa4bf5bc?sub_rt=share_sb【ゲスト】◯増田 伊吹 さん筑波大学大学院 情報理工学位プログラム D1LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ibuki-masuda-96a367393/【出演者】◯酒井 彰筑波大学 博士課程X: https://x.com/simplesho_clt?s=21LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/HP: https://shoshohh.github.io/ja/【リンク】Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149【概要】このエピソードでは、世界最大級のAI学会 NeurIPS 2025（サンディエゴ） の3万人の熱狂と、CMStatistics 2025（ロンドン） の模様について掘り下げます。筑波大学の増田さんをゲストに迎え、博士学生の視点から見た最新のトレンドを探ります。さらに、みずほグループ2社（R&T、第一FT） でのR&Dインターンシップを通じた「理論と実務の接続」や、国内学会（サマセミ、連合大会、異分野交流会）での経験についても議論します。2025年後半の総括をお届けします。参加する動機や立場は人それぞれ異なりますので、本エピソードでの振り返りはあくまで一例としてお聞きください。0:00 オープニング：理論と実務の架け橋10:45 NeurIPS 2025：3万人の熱狂とAI文明の最前線43:45 みずほグループインターン：R&D現場で見えた理論の出口1:00:00 CMStatistics 2025：ロンドンで触れる統計学の深淵1:06:30 国内学会ダイジェスト：サマセミ・連合大会・異分野交流会1:17:34 2025年総括：研究費を「国際学会」に全投下した価値【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-44-NeurIPS-CMStat-2025-R-T-FT-2025-w-2d6a9bc7146f80578e11e121136c4942?source=copy_link【ゲスト】◯増田 伊吹 さん筑波大学大学院 情報理工学位プログラム D1LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ibuki-masuda-96a367393/【出演者】◯酒井 彰筑波大学 博士課程X: https://x.com/simplesho_clt?s=21LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/HP: https://shoshohh.github.io/ja/【リンク】Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

11/16：初めの1分ほどの音が消えていた問題を修正いたしました。大変申し訳ありませんでした。【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149【今回の内容】このエピソードは、統計学やデータサイエンスをテーマとし、みずほ第一フィナンシャルテクノロジー（みずほ第一FT）の専門家と筑波大学の学生を迎え、アカデミアの研究と企業のR&Dの違い、およびキャリアパスの示唆 を提供することを目的としています。noteにはエピソード内で言及していない採用・インターン情報を掲載しているのでご確認ください。【前編（〜23分）：アカデミアから企業への転向と研究環境】主に、ファイナンシャルエンジニア 陳さんが、神戸大学で特命助教から企業への転職動機と、みずほ第一FTが提供する論文執筆や学会発表へのサポート体制、柔軟な働き方について議論します。また、社内の学術背景を持つ人材（数学、物理学など） と知識共有の仕組み（学術報告会） についても触れられます。【後編（23分〜）：金融R&D戦略とAI時代のスキルシフト】主に、データアナリティクス技術開発部長 井口さんが、生成AI（LLM）の研究 と、AI時代にデータサイエンティストに求められるスキルが「評価（エバリエーション）」や「基礎的な理論の理解」 へとシフトしているという展望を深掘りします。【note】https://www.notion.so/note-2a1a9bc7146f8007957afc381c2fd697?source=copy_link【ゲスト】◯井口 亮さんみずほ第一フィナンシャルテクノロジーデータアナリティクス技術開発部長◯陳 鈺涵さんみずほ第一フィナンシャルテクノロジーファイナンシャルエンジニアHP: https://www.math.kobe-u.ac.jp/home-j/chen.html◯長谷川 弘貴さん筑波大学 修士課程LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/弘貴-長谷川-71783a36b/HP: https://sites.google.com/view/hirokihasegawa/home◯遠藤 雛海さん筑波大学大学院 リスクレジリエンス工学学位プログラム 修士課程【出演者】◯酒井 彰筑波大学 博士課程Nospare Student Community 運営X: https://x.com/simplesho_clt?s=21LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/HP: https://shoshohh.github.io/ja/【リンク】Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community について：https://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム：⁠https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfqps5LHI_Y4VnCy0T_Q1BUMBn5hLdiCtRfbFKjyShra2-3Aw/viewform#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149【今回の内容】このエピソードでは、株式会社ブレインパッドの有志のデータサイエンティスト主催の「白金鉱業Meetup vol.20 効果検証編」の模様をレポートし、Sansan株式会社 研究開発部 研究員の金髙右京さん と、LINEヤフー株式会社 データサイエンティストの佐野和幸さん をゲストに迎え、効果検証の実務的な難しさについて深く掘り下げます。本Meetupは、データサイエンティスト同士が学びを共有する場として継続的に開催されており、会場枠45名に対し90人の応募が集まるほどの非常に人気の高いコンテンツです。また、学生を含む多様な参加者が集まり、リクルートの側面も感じる場であったこと など、イベント全体の概観についてもレポートします。金髙さんの発表テーマを通して、B2B SaaS領域における効果検証の困難性、すなわち施策から最終指標までの距離の遠さや、顧客数が少ない環境下でのA/Bテストの制約 に向けた具体的な処方箋（因果媒介分析、サロゲートインデックスなど） を探ります。佐野さん、金髙さんとの議論を通じて、ビジネス目標を単一のメトリクスに落とし込むことの難しさ や、研究の理想とビジネス現場の意思決定とのギャップを埋めるための柔軟な分析スタンス（諦めも肝心であるという実務的な判断 や、P値に機械的に依存しない意思決定）についても議論されます。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-42-Meetup-vol-20-w-LINE-Sansan-27ca9bc7146f805c882edd14ff644844?source=copy_link【ゲスト】◯佐野 和幸さん (Kazuyuki Sano)LINEヤフー株式会社 データサイエンティストX: https://x.com/st4tditt0LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kazuyuki-sano-519ba7220/◯金髙 右京さん (Ukyo Kanetaka)Sansan株式会社 研究開発部 研究員X: https://x.com/hito_sunaEightデジタル名刺: https://8card.net/virtual_cards/7IdGJyN1HqT_iZ6kjQj9Pg【出演者】◯酒井 彰筑波大学 博士課程Nospare Student Community 運営X: https://x.com/simplesho_clt?s=21LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/HP: https://shoshohh.github.io/ja/【リンク】Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community について：https://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム：⁠https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfqps5LHI_Y4VnCy0T_Q1BUMBn5hLdiCtRfbFKjyShra2-3Aw/viewform#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149【今回の内容】このエピソードでは、筑波大学大学院 サービス工学プログラムの長谷川 弘貴さんをゲストに迎え、自身が優秀ポスター賞を受賞した日本応用数理学会での発表内容を基に、位相的データ解析（TDA）について深く掘り下げます。まず、日本応用数理学会の魅力について探ります。本学会は純粋な統計理論よりも「数学をどう応用するか」という実務家目線が強く、企業の参加者が多くみられます。また、学生は早期登録で参加費が無料になり、若手にとって魅力的な学会である点についても議論します。長谷川さんの研究テーマを通して、トポロジー（相機科学）の基本概念、すなわちコーヒーカップとドーナツの類比で語られる「穴」に着目する考え方、穴を代数的に定量化するホモロジー、そしてTDAの中核的手法であるパーシステントホモロジーの仕組みを探ります。特に、長谷川さんが公共施設の座標データへのTDAの応用を解説します。この手法は、最適化計算のように人口や道路といった全ての制約条件を回す必要がなく、座標データのみからサービス提供の穴（カバーできていない危険な地域）を特定できる点が優れています。さらに、地理的制約（山や海など）を考慮しながら距離の計算を変形し、意思決定に役立つ視覚化（スコア付けと図による可視化）を行うことが可能です。TDAがノイズに対して頑健であることを示す安定性定理が確立されて以降の、実社会での活用事例（金融データ解析、タンパク質構造、アメリカのスタートアップAyasdi、富士通やソフトバンクなどの企業による取り組み）についても議論します。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-41-TDA-w-275a9bc7146f800082aadbec1419199c?source=copy_link【ゲスト】◯長谷川 弘貴さん筑波大学 修士課程LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/弘貴-長谷川-71783a36b/HP: https://sites.google.com/view/hirokihasegawa/home【出演者】◯酒井 彰筑波大学 博士課程Nospare Student Community 運営X: https://x.com/simplesho_clt?s=21LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/HP: https://shoshohh.github.io/ja/Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149【今回の内容】このエピソードでは、前回に引き続き滋賀大学大学院データサイエンス研究科博士後期課程の戸簾 隼人さんをゲストに迎え、IoT・デジタルツイン、教育×デジタル、ウェアラブル×スポーツといった多岐にわたる研究テーマについて深く掘り下げます。戸簾さんの研究を通して、ウェルビーイングな社会を目指すためのIoTデータ活用や、プライバシー保護を両立させた人の動きの分析 を探ります。また、センサーデータ取得の工夫、データが取れない制約の中での価値創出、データ分析結果を意思決定につなげる際の現場とのコミュニケーションの重要性 について議論します。さらに、実務における「小さく始める」戦略や、PoC疲れを避けて運用まで見据えた評価設計 の考え方、アカデミアと実務のギャップ、そしてアートとデータサイエンスの融合 といった最新の挑戦についても触れます。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-25fa9bc7146f8011b5b4c285be8a3f30?source=copy_link【ゲスト】◯戸簾 隼人さん滋賀大学 大学院 データサイエンス研究科 博士後期課程HP：https://www.tomisu.work/LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/tomisu/Researchmap：https://researchmap.jp/tomisu研究キーワード：IoTデータサイエンス、サイバーフィジカルシステム、ウェアラブルコンピューティング、デジタルツイン、サイクルツーリズム、自転車、トライアスロン、教育、探究学習IT企業にて、データ分析やAI導入支援業務に従事。過去の水産スタートアップでの研究開発経験を元に、IoTデータサイエンス・デジタルツインの利活用や研究も専門としています。また、6年間、デジタル技術・統計知識を活かし、行政や教育機関の支援を行っていました。| ガジェットマニア & トライアスリート【出演者】◯酒井 彰筑波大学 博士課程Nospare Student Community 運営X: https://x.com/simplesho_clt?s=21LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/HP: https://shoshohh.github.io/ja/Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149【今回の内容】このエピソードでは、滋賀大学大学院データサイエンス研究科博士後期課程に在籍し、立命館大学グローバル・イノベーション研究機構の客員研究員、そしてIT企業のデータサイエンティスト、そしてアスリートという四つの顔を持つ戸簾 隼人さんをゲストに迎え、多様なキャリア曲線と社会人博士のリアルについて深く掘り下げます。戸簾さんの経験を通して、研究と実務をいかに結びつけるか、そしてIoT、デジタルツイン、VR教育といった幅広いテーマでのデジタル活用 を探ります。社会人博士としての挑戦、アカデミアとビジネスの両面を持つ必要性、懐事情、奨学金や研究費獲得の工夫、LLMを活用した研究と仕事の両立、そして企業が博士号やMBAをどう評価するのか について議論します。リスナーの皆様への学び方とアドバイスもご紹介します。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-25fa9bc7146f8011b5b4c285be8a3f30?source=copy_link【ゲスト】◯戸簾 隼人さん滋賀大学 大学院 データサイエンス研究科 博士後期課程HP：https://www.tomisu.work/LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/tomisu/Researchmap：https://researchmap.jp/tomisu研究キーワード：IoTデータサイエンス、サイバーフィジカルシステム、ウェアラブルコンピューティング、デジタルツイン、サイクルツーリズム、自転車、トライアスロン、教育、探究学習IT企業にて、データ分析やAI導入支援業務に従事。過去の水産スタートアップでの研究開発経験を元に、IoTデータサイエンス・デジタルツインの利活用や研究も専門としています。また、6年間、デジタル技術・統計知識を活かし、行政や教育機関の支援を行っていました。| ガジェットマニア & トライアスリート【出演者】◯酒井 彰筑波大学 博士課程Nospare Student Community 運営X: https://x.com/simplesho_clt?s=21LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/HP: https://shoshohh.github.io/ja/Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149【今回の内容】このエピソードでは、関西大学 大学院 博士後期課程の井下さんのLLM（大規模言語モデル）とその応用に関する研究について掘り下げます。LLM研究の3つの主要な方向性、特に井下さんが注力する「タスク特化」と「サービス応用」の領域を探ります。また、感情分析におけるLLMの活用と課題、従来のAIとの組み合わせ、国際関係・安全保障分野でのLLMのバイアス検出についても議論します。さらに、LLMの評価指標の進化と「LLM as a Judge」という概念、オープンモデルにおけるデータリークの問題、国産LLMの現状と国家安全保障上の重要性、そしてスモール言語モデル（SLM）の可能性にも触れます。番組後半では、リスナーからの質問に応え、井下さんご自身の大学院への飛び級経験のメリット・デメリット、そして研究者として社会で生き抜くために必要な非学術的スキルについてもお話しいただきました。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-37-w-24aa9bc7146f806fa3b4d52b92bf6f67?source=copy_link【ゲスト】井下 敬翔 さん関西大学 大学院 商学研究科　商学専攻 博士後期課程HP：https://hip-snapdragon-86e.notion.site/Keito-Inoshita-43419e9e14ee40399585d1111e296ed9Researchmap：https://researchmap.jp/keito_inoshitaX：https://x.com/keito0data（@keito0data）研究分野Large Language Model (LLM)Sentiment AnalysisBias DetectionLLM in National SecurityAI Organizational Theory【出演者】◯酒井 彰筑波大学 博士課程Nospare Student Community 運営X: https://x.com/simplesho_clt?s=21LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/HP: https://shoshohh.github.io/ja/Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149【今回の内容】このエピソードでは、関西大学大学院 商学研究科 博士後期課程の井下 敬翔さんをゲストに迎え、研究費獲得の秘訣とコンテストを活用した資金調達の具体的なノウハウに深く迫ります。伊下さんが実践されてきた研究計画書の戦略的作成方法（専門外の読者への伝達の重要性、図やシナリオを用いた「4コマ漫画」的な構成で課題・解決・価値を示すアプローチ）や、コンテストを通じた実績と資金の積み上げ方（「登竜門」や「Kobo」などのサイト活用、運要素を考慮した戦略、奨学金申請における業績の重要性）について議論します。特に、学部生、修士生、博士後期課程の各段階に応じた外部資金獲得のアプローチや、自己満足だけでなく他者に評価される実績を築くための戦略的思考 は、研究費の獲得や奨学金返済免除 を目指す若手研究者や学生にとって必聴の内容です。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-37-w-24aa9bc7146f806fa3b4d52b92bf6f67?source=copy_link【ゲスト】井下 敬翔 さん関西大学 大学院 商学研究科　商学専攻 博士後期課程HP：https://hip-snapdragon-86e.notion.site/Keito-Inoshita-43419e9e14ee40399585d1111e296ed9Researchmap：https://researchmap.jp/keito_inoshitaX：https://x.com/keito0data（@keito0data）研究分野Large Language Model (LLM)Sentiment AnalysisBias DetectionLLM in National SecurityAI Organizational Theory【出演者】◯酒井 彰筑波大学 博士課程Nospare Student Community 運営X: https://x.com/simplesho_clt?s=21LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/HP: https://shoshohh.github.io/ja/Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149【今回の内容】このエピソードでは、企業研究者のゆーごんさんをゲストに迎え、企業でのアノテーションの実際とそれに伴う課題について深く掘り下げます。ゆーごんさんの経験を通して、アノテーション作業の複雑性を探ります。具体的な議論では、企業データが持つ「汚れ」理論上は簡単でも、実際には想像以上に時間と労力がかかること が強調されています。特に、動画データでは1秒あたり60枚の処理が必要な場合があること や、主観的な判断が必要な「ルール作り」の難しさ、アノテーションの質が学習精度に与える影響の把握不足 といった課題が挙げられました。また、アノテーションを外部企業に依頼する際にも、詳細な説明に膨大なコミュニケーションコストがかかること や、業界特有のニッチなデータの理解の難しさ が実務上の問題点として語られています。データ収集やAIモデル構築のプロジェクト全体の中で、アノテーションの「重さ」が軽視されがちであり、研究課題や解析の方向性そのものがアノテーションの負荷を高めてしまうケースがあることが指摘されました。アノテーションの重要性は、データ収集からAI学習、そして実務への応用全体に及ぶものであり、データサイエンス教育においても、アノテーションを含むプロジェクト全体の計画策定から評価までを実践的に学ぶことの必要性が提言されています。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-24aa9bc7146f80fca807fc65e1976cc2?source=copy_link【出演者】◯酒井 彰筑波大学 博士課程Nospare Student Community 運営X: https://x.com/simplesho_clt?s=21LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/HP: https://shoshohh.github.io/ja/◯ゆーごん（中山 優吾）大学と企業の両方で研究に携わりながら、教育活動や地域創生プロジェクトにも積極的に参加しています。 知識と実践を結びつけ、社会に価値を提供することを目指しています。HP：https://yugo-nakayama.net/profile/LinkedIn：linkedin.com/in/yugo-nakayama-73216a1b3Researchmap：https://researchmap.jp/yougon研究分野：機械学習、高次元統計解析、多変量解析経歴：2023年4月 - 現在、企業研究員2020年4月 - 2023年3月、京都大学 大学院情報学研究科 助教Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149【今回の内容】このエピソードでは、企業でデータ分析に従事されているゆーごん（中山 優吾）さんをゲストにお迎えし、データサイエンスの多岐にわたるトピックについて掘り下げます。企業研究者として学会発表や論文投稿を行う価値、情報発信の重要性、そして企業における情報公開の難しさを探ります。また、現実のデータ分析プロジェクトにおける「予測精度99%」といった非合理的な要求や、統計的合理性と現場的合理性のギャップ、データ収集・前処理におけるコミュニケーションの課題についても議論します。さらに、小中高校および教員向けの統計データサイエンス教育に焦点を当て、実践的なデータ活用の重要性や、仮説検定の概念的理解、さらには「汚れたデータ」を扱う経験の価値についても深く考察します。【note】なし【出演者】◯酒井 彰筑波大学 博士課程Nospare Student Community 運営X: https://x.com/simplesho_clt?s=21LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/HP: https://shoshohh.github.io/ja/◯ゆーごん（中山 優吾）大学と企業の両方で研究に携わりながら、教育活動や地域創生プロジェクトにも積極的に参加しています。 知識と実践を結びつけ、社会に価値を提供することを目指しています。HP：https://yugo-nakayama.net/profile/LinkedIn：linkedin.com/in/yugo-nakayama-73216a1b3Researchmap：https://researchmap.jp/yougon研究分野：機械学習、高次元統計解析、多変量解析経歴：2023年4月 - 現在、企業研究員2020年4月 - 2023年3月、京都大学 大学院情報学研究科 助教Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149【今回の内容】このエピソードでは、データサイエンス領域におけるキャリアに関する二つの注目記事（トヨタの理系女子学生向け奨学金制度、理系博士課程学生の文系総合職への就職成功事例）について掘り下げます。続いて、期間限定セール中のネットワーク分析とビジネス課題解決に関するAI/ML書籍を探ります。最後に、高速学習と時系列データ処理に強みを持つ革新的なAI技術「リザーバーコンピューティング」についても議論します。特に、水面の波紋やニューラルネットワークの比喩を用いた分かりやすい解説、その特徴、応用例、さらには物理現象を利用する「物理リザーバーコンピューティング」の最先端研究まで、この技術の全体像に迫ります。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-34-AI-ML-234a9bc7146f80e08fb0cc3a3ceb0130?source=copy_link【出演者】◯酒井 彰筑波大学 博士課程Nospare Student Community 運営X: https://x.com/simplesho_clt?s=21LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/HP: https://shoshohh.github.io/ja/Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149【今回の内容】このエピソードでは、最近登場したAIツール、特にGemini、Cursor、ChatGPTなどの具体的な活用方法について掘り下げます。研究と日常生活におけるこれらのツールの利用実態、メリット、そして課題を探ります。メール作成や論文要約、スケジュール管理などの多様な使用例、モデルの性能比較（GPT-3、GPT-4o、GPT-4 Mini）、多言語対応や情報信頼性に関する課題、さらには滋賀大学のChatGPT EducationやCursorの詳細な機能（コード実行、ターミナル実行、複数ファイル一括処理など）についても議論します。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-33-AI-ChatGPT-Gemini-Cursor-22da9bc7146f80a199adf239ec334aba?source=copy_link【出演者】◯酒井 彰筑波大学 博士課程Nospare Student Community 運営X: https://x.com/simplesho_clt?s=21LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/HP: https://shoshohh.github.io/ja/◯上野 孝斗滋賀大学 博士後期課程X：https://x.com/uenotakatoLinkedIn：https://www.linkedin.com/in/sttstc/Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149【今回の内容】このエピソードでは、和歌と機械学習を組み合わせた文化進化の定量研究について掘り下げます。特に、和歌をベクトル化し、「本歌取り」という伝統的な引用技法がデータからどのように検出されるのか、そして和歌の系統図を構築する試みを探ります。また、リーマンPCA（主成分分析）が、従来のPCAを非ユークリッド空間に拡張する試みを探ります。これは、データが球体や曲がった空間に分布している場合に、従来のPCAで生じる歪みや誤差を解消することを目的としています。さらに、経済産業省が公開した「博士人材ロールモデル事例集」から、民間企業や行政で活躍する博士号取得者の多様なキャリアパスについても議論します。これらの2025年以降に公開された最新の論文や資料を通じて、データサイエンスの理論、応用、そしてキャリアの新たな可能性を探求します。リスナーの皆様には、理論、応用、キャリアの中で特にどの分野に関心があるか、Spotifyのアンケート機能を通じてご意見をお寄せいただけると幸いです。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-32-AI-226a9bc7146f80bc8783f3c7cf4efdf5?source=copy_link【出演者】◯酒井 彰筑波大学 博士課程Nospare Student Community 運営X: https://x.com/simplesho_clt?s=21LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/HP: https://shoshohh.github.io/ja/Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149【今回の内容】このエピソードでは、引き続き筑波大学大学院システム情報工学研究群の長谷川 弘貴さんをゲストに迎え、彼の研究哲学とキャリア展望を深掘りします。彼は数理統計学と工学の境界で研究する自身の姿勢、特にテンソル解析における「ホワイトボックス」アプローチの重要性を強調します。また、実データの前処理の難しさや逆問題といった実践的な課題、そして修士課程学生への研究支援の現状と課題について議論します。さらに、沖縄科学技術大学院大学（OIST）への訪問記を通して、国際的な研究環境、異分野交流の重要性、そして筑波大学の未来社会デザイン棟がもたらす可能性について考察します。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-30-31-OIST-w-213a9bc7146f80039e39dc771cecb282?source=copy_link【ゲスト】◯長谷川 弘貴さん筑波大学 修士課程LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/弘貴-長谷川-71783a36b/HP: https://sites.google.com/view/hirokihasegawa/home【出演者】◯酒井 彰筑波大学 博士課程Nospare Student Community 運営X: https://x.com/simplesho_clt?s=21LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/HP: https://shoshohh.github.io/ja/Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149【今回の内容】このエピソードでは、筑波大学大学院システム情報工学研究群の長谷川 弘貴さんをゲストに迎え、彼のユニークな研究の軌跡とモチベーションについて深く掘り下げます。コロナ禍で立ち上げたオンライン個別塾の経営経験から、デジタル教育の可能性と課題、そしてサービスの満足度をリアルタイムに計測する研究へと繋がる道のりを探ります。さらに、オーケストラの観客の同期を測る高次元データ分析や、サービス工学におけるテンソル解析の挑戦と応用について議論します。彼は応用統計学会で優秀発表賞、サービス工学シンポジウムで最優秀賞を受賞するなど、多様な分野で業績を上げています。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-30-31-OIST-w-213a9bc7146f80039e39dc771cecb282?source=copy_link【ゲスト】◯長谷川 弘貴さん筑波大学 修士課程LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/弘貴-長谷川-71783a36b/HP: https://sites.google.com/view/hirokihasegawa/home【出演者】◯酒井 彰筑波大学 博士課程Nospare Student Community 運営X: https://x.com/simplesho_clt?s=21LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/HP: https://shoshohh.github.io/ja/Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ【今回の内容】このエピソードでは、博士後期課程における生活費や研究費といった経済的課題について掘り下げます。様々な研究支援制度、特にJSTのSPRINGやBOOSTといったプログラムを探ります。これらの支援が研究活動やキャリアパスにどう影響するか、そして次世代AI人材育成といった事業目的を持つプログラムの具体的な支援内容や応募要件についても議論します。また、統計サマーセミナー2025についても触れています。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-29-AI-20ca9bc7146f809f91accce580b43ba2?source=copy_link【出演者】◯酒井 彰筑波大学 博士課程Nospare Student Community 運営X: https://x.com/simplesho_clt?s=21HP: https://shoshohh.github.io/ja/◯上野 孝斗滋賀大学 博士後期課程X：https://x.com/uenotakatoLinkedIn：https://www.linkedin.com/in/sttstc/Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ【今回の内容】このエピソードの後編では、統計学や関連分野のより応用・発展的なトピックについて掘り下げます。因果推論に関する話題として、デバイアスや主要な英語文献（「What If」や「Causal Inference」など）について探ります。計算機統計学、多変量解析、スモールデータ解析、情報幾何、確率論などの専門書や英語文献、論文の読み方についても議論します。また、因果探索の位置付けにも触れ、特定の分野を深掘りしたい学習者向けのおすすめを紹介します。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/1fea9bc7146f80f6abd8e875d49b2787?pvs=4【出演者】◯酒井 彰Nospare Student Community 運営筑波大学 博士課程X: https://x.com/simplesho_clt?s=21HP: https://shoshohh.github.io/ja/◯北野 優斗Nospare Student Community 運営早稲田大学 修士課程X：⁠https://x.com/yukkun000⁠Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ【今回の内容】このエピソードでは、統計学や機械学習を学ぶ上でおすすめの入門書について掘り下げます。「データ解析のための統計モデリング入門（緑本）」や「統計学入門（赤本）」といった定番の書籍の特徴、難易度、適した学習者層を探ります。また、基礎を固めるための書籍として、「機械学習の数理100問」シリーズや「統計学のための数学入門30講」についても議論します。さらに、理論統計学の書籍やその他の関連入門書にも触れます。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/1fea9bc7146f80f6abd8e875d49b2787?pvs=4【出演者】◯酒井 彰Nospare Student Community 運営筑波大学 博士課程X: https://x.com/simplesho_clt?s=21HP: https://shoshohh.github.io/ja/◯北野 優斗Nospare Student Community 運営早稲田大学 修士課程X：⁠https://x.com/yukkun000⁠Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ【今回の内容】このエピソードでは、Podcast「Data Science LG」の半年間を振り返ります。立ち上げの経緯やエピソードの内容、ゲスト回を重視する理由を紹介し、統計・データサイエンスに関する多様な話題を取り上げてきたことをまとめます。今後の企画や運営の裏側、リスナーからの質問募集、関連Podcastの紹介も行っています。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-26-Podcast-1f7a9bc7146f80ba92e2d933b4ddeb27?pvs=4【出演者】◯酒井 彰Nospare Student Community 運営筑波大学 博士課程X: https://x.com/simplesho_clt?s=21HP: https://shoshohh.github.io/ja/Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]【今回の内容】このエピソード（後編）では、前回に引き続き、みずほ第一フィナンシャルテクノロジー データアナリティクス技術開発部の加藤 真大さん をゲストにお迎えし、そのユニークなキャリアパスとデータサイエンスへの深い洞察に迫ります。前職での経験を振り返りつつ、東京大学で経済学から情報理工学へと進んだ異分野融合の軌跡、そしてそのキャリア形成における様々な人との出会いや偶然の重要性について詳しく伺います。また、経済学のバックグラウンドが現在のデータサイエンス研究や実務にどう活かされているのかを探り、因果推論という分野の歴史的な変遷や、実務におけるベイズ統計活用の可能性と課題についても掘り下げて議論します。【note】⁠https://secret-mat-72c.notion.site/note-1e2a9bc7146f80f1bd36c82083feaf10?pvs=4⁠【ゲスト】◯加藤 真大 さんみずほ第一フィナンシャルテクノロジー データアナリティクス技術開発部東京大学 博士後期課程X：https://x.com/masakat0LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/masahiro-kat0/Webサイト：https://sites.google.com/view/mkato/【出演者】◯酒井 彰Nospare Student Community 運営筑波大学 博士課程X：https://x.com/simplesho_CLTHP：⁠https://shoshohh.github.io/◯上野 孝斗滋賀大学 博士後期課程X：https://x.com/uenotakatoLinkedIn：https://www.linkedin.com/in/sttstc/Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]【今回の内容】このエピソード（前編）では、みずほ第一フィナンシャルテクノロジー データアナリティクス技術開発部の加藤 真大さん をゲストに迎え、金融専門職としてのデータ分析の役割と最前線の技術について深く掘り下げます。東京大学の博士課程にも在籍されている加藤さんの現在の業務内容（データ分析、因果推論、金融機械学習、生成AI応用など）や、東京大学でのアカデミックな知見を実務にどう活かしているのかを探ります。金融分野における高次元統計や因果推論の具体的な活用事例、理論と実務の両輪での論文執筆とその目的、社内外での技術共有や勉強会の重要性、そしてみずほ第一フィナンシャルテクノロジーでの採用やインターン情報についても詳しく議論します。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-1e2a9bc7146f80f1bd36c82083feaf10?pvs=4【ゲスト】◯加藤 真大 さんみずほ第一フィナンシャルテクノロジー データアナリティクス技術開発部東京大学 博士後期課程X：https://x.com/masakat0LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/masahiro-kat0/Webサイト：https://sites.google.com/view/mkato/【出演者】◯酒井 彰Nospare Student Community 運営筑波大学 博士課程X：https://x.com/simplesho_CLTHP：⁠https://shoshohh.github.io/◯上野 孝斗滋賀大学 博士後期課程X：https://x.com/uenotakatoLinkedIn：https://www.linkedin.com/in/sttstc/Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community について：https://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム：⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

ゴールデンウィーク特別編として、いつもの金曜配信とは別でエピソードを公開します。通常の金曜配信もあります。【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]【今回の内容】このエピソードでは、東京理科大学の薗部 成輝さんをゲストに迎え、薗部さんが公開されている論文（Sampling from Density power divergence-based Generalized posterior distribution via Stochastic optimization https://arxiv.org/abs/2501.07790）から、Density Power Divergenceを用いた外れ値に頑健なベイズ推定・サンプリング手法について掘り下げます。薗部さんの研究テーマを通して、計算コストなどの問題を解決する新しいサンプリングアプローチ (Loss-Likelihood Bootstrap with SGD)を探ります。また、DPDベースの事後分布や一般化ベイズ法の位置づけ、サンプリングにおける課題や将来展望について議論します。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-1e9a9bc7146f80739fa1c0e9a41a1239?pvs=4【ゲスト】◯薗部 成輝 さん東京理科大学 創域理工学研究科 情報計算科学専攻修士２年X：https://x.com/sonobayes公開されている論文：https://arxiv.org/abs/2501.07790論文について：https://x.com/sonobayes/status/1879398455958987263【出演者】◯酒井 彰Nospare Student Community 運営筑波大学 博士課程X：https://x.com/simplesho_CLTHP：https://shoshohh.github.io/◯上野 孝斗滋賀大学 博士後期課程X：https://x.com/uenotakatoLinkedIn：https://www.linkedin.com/in/sttstc/Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community について：https://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム：⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]【今回の内容】このエピソードでは、大学院レベルでの海外留学と研究滞在について、具体的な経験に基づき議論します。イギリスへの学会参加をきっかけとした研究滞在の計画、その際の資金調達の課題、共同研究の意義と進め方、そして研究分野の中心地で学ぶことの価値に焦点を当てます。また、研究者の人間的な側面や社会との繋がり、数学への多様な態度、統計学におけるモデルベースとデザインベースという異なる研究アプローチ、それぞれの特徴と議論、因果推論における識別についても掘り下げます。さらに、研究者のキャリアパス、留学費用の実情、研究室選択の個人的な理由、海外でのコネクション作りの重要性など、多岐にわたるテーマを扱います。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-1d8a9bc7146f80099b76d281f3ca30f6?pvs=4【出演者】◯酒井 彰Nospare Student Community 運営筑波大学 博士課程X：https://x.com/simplesho_CLTHP：⁠https://shoshohh.github.io/◯司馬 博文総合研究大学院大学 統計科学コース 5年一貫X：https://x.com/ano2math5HP：https://162348.github.io/static/Japanese.html◯北野 優斗Nospare Student Community 運営早稲田大学 修士課程X：⁠https://x.com/yukkun000⁠Nospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやX、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]【今回の内容】このエピソードでは、文系大学院、特に政治学を専攻する研究科への入学と研究生活について議論します。国立大学から私立大学院への進学という珍しいケース、文系大学院の入試の特徴（研究計画書、英語資格、GPA重視）、理系との違いを解説します。政治学方法論を専攻する学生の視点から、研究計画書の書き方、求められる基礎知識（数理統計学、因果推論）、研究テーマの見つけ方、研究における多様なバックグラウンドの重要性、そして学術的な厳密さと独自性のバランスについて掘り下げます。さらに、研究者のキャリアパス、就職に関する誤解の解消、研究室とのコミュニケーション、異分野からの転向など、文系大学院生活の実態に迫ります。【note】https://secret-mat-72c.notion.site/note-1d8a9bc7146f80099b76d281f3ca30f6?pvs=4【出演者】◯酒井 彰Nospare Student Community 運営筑波大学 博士課程X：https://x.com/simplesho_CLTHP：⁠https://shoshohh.github.io/◯司馬 博文総合研究大学院大学 統計科学コース 5年一貫X：https://x.com/ano2math5HP：https://162348.github.io/static/Japanese.html◯北野 優斗Nospare Student Community 運営早稲田大学 修士課程X：⁠https://x.com/yukkun000⁠Nospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやXからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLG【今回の内容】このエピソードでは、海外大学院で充実した研究生活を送るための研究室選びについて、海外進学の背景、研究テーマの選択、研究室の探し方などの具体的な方法を詳しく解説します。研究室訪問での積極的な姿勢や、指導教官や研究室の学生とのコミュニケーションの重要性についても議論し、海外大学院での研究を成功させるためのヒントを提供します。【出演者】◯段 暁然 (Shozen Dan)X：⁠https://x.com/ShozenD⁠2022年に株式会社Nospareに参画EPSRC CDT in Statistics and Machine Learning at Imperial College London and the University of Oxford (博士課程)◯酒井 彰 (Sho Sakai)X：https://x.com/simplesho_CLTHP：⁠https://shosakai.notion.site⁠Nospare Student Community 運営筑波大学大学院 博士課程Nospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやXからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLG【今回の内容】このエピソードでは、日本数学会2025年度年会を振り返り、数学会での統計学に関する講演を掘り下げた後、研究室の選び方について掘り下げます。大学院進学の背景から、研究テーマの選び方、研究室選びの具体的な方法、そして研究生活を充実させるためのヒントを探ります。研究室選びで積極的に行動することの重要性や、指導教官や研究室の学生とのコミュニケーションの取り方についても議論します。【詳細・関連リンク集・追記】https://secret-mat-72c.notion.site/1cda9bc7146f8006bfc0c987d2e266d8?pvs=4【出演者】◯段 暁然 (Shozen Dan)X：⁠https://x.com/ShozenD⁠2022年に株式会社Nospareに参画EPSRC CDT in Statistics and Machine Learning at Imperial College London and the University of Oxford (博士課程)◯司馬博文さん総合研究大学院大学統計科学コース5年一貫X：https://x.com/ano2math5HP：https://162348.github.io/static/Japanese.html◯酒井 彰 (Sho Sakai)X：https://x.com/simplesho_CLTHP：⁠https://shosakai.notion.site⁠Nospare Student Community 運営筑波大学大学院 博士課程Nospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

所属は2025年度からになります。【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやXからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLG【今回の内容】このエピソードでは、第19回日本統計学会春期集会を振り返る後半として、総合研究大学院大学統計科学コース5年一貫D3の司馬博文さんと、東京大学経済学研究科統計コースD1の平木大智さんをゲストにお迎えし、学会で印象に残った発表や議論について語り合います。埋め込み表現における線形と非線形の考察、予測と解釈のバランス、機械学習と統計学のそれぞれの役割、地震予測と気象予測の類似性、宇宙データの公開と高次元性、教育測定や政治科学への応用が見られる項目反応理論、ベイズ統計におけるABC（Approximate Bayesian Computation）の役割、プライバシー保護のためのディファレンシャルプライバシーなど、多岐にわたるテーマについて議論します。また、高次元統計 やその分析手法である独立成分分析、正準相関分析、主成分分析（PCA）、そして近年注目を集める言語モデルの埋め込み表現など、統計学の幅広い分野の研究動向に触れます。学会に参加したお二人の視点から、学生が学会で得られる学びや交流の重要性についてもお話いただきます。【詳細・関連リンク集・追記】https://secret-mat-72c.notion.site/1b8a9bc7146f80fd84cae0f99022fc0f?pvs=4【ゲスト】◯司馬博文さん総合研究大学院大学統計科学コース5年一貫D3発表資料 : https://162348.github.io/posts/2024/Slides/IRT-ZigZag.htmlX：https://x.com/ano2math5HP：https://162348.github.io/static/Japanese.html◯平木大智さん東京大学経済学研究科統計コースD1X：https://x.com/tkofHDLinkedIn：https://www.linkedin.com/in/daichi-hiraki-5551b927b?utm_source=share&utm_campaign=share_via&utm_content=profile&utm_medium=ios_app発表内容の論文：Daichi Hiraki, Siddhartha Chib, Yasuhiro Omori, Stochastic volatility in mean: Efficient analysis by a generalized mixture sampler, Journal of Econometrics, 2025. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2025.105949【出演者】◯酒井 彰 (Sho Sakai)筑波大学大学院 博士課程Nospare Student Community 運営X：https://x.com/simplesho_CLTHP：⁠https://shosakai.notion.site⁠Nospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

所属はすべて2025年度時点のものです。【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやXからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLG【今回の内容】このエピソードでは、第19回日本統計学会春期集会を振り返る前半として、総合研究大学院大学統計科学コース5年一貫D3の司馬博文さんと、東京大学経済学研究科統計コースD1の平木大智さんをゲストにお迎えします。司馬さんは、自身が開発し、公開しているJuliaの統計パッケージの新規性や今後の展望について語ります。平木さんは、金融データに現れるボラティリティのモデリングと、その効率的なパラメーター推定に関する研究について解説します。議論はさらに、高次元統計における主成分分析（PCA）の課題、確率過程とガウス過程、マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）の応用、軽量経済学における統計的アプローチなど、多岐にわたるテーマへと展開します。【詳細・関連リンク集・追記】https://secret-mat-72c.notion.site/1b8a9bc7146f80fd84cae0f99022fc0f?pvs=4【ゲスト】◯司馬博文さん総合研究大学院大学統計科学コース5年一貫D3発表資料 : https://162348.github.io/posts/2024/Slides/IRT-ZigZag.htmlX：https://x.com/ano2math5HP：https://162348.github.io/static/Japanese.html◯平木大智さん東京大学経済学研究科統計コースD1X：https://x.com/tkofHDLinkedIn：https://www.linkedin.com/in/daichi-hiraki-5551b927b?utm_source=share&utm_campaign=share_via&utm_content=profile&utm_medium=ios_app発表内容の論文：Daichi Hiraki, Siddhartha Chib, Yasuhiro Omori, Stochastic volatility in mean: Efficient analysis by a generalized mixture sampler, Journal of Econometrics, 2025. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2025.105949【出演者】◯酒井 彰 (Sho Sakai)筑波大学大学院 博士課程Nospare Student Community 運営X：https://x.com/simplesho_CLTHP：⁠https://shosakai.notion.site⁠Nospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやXからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLG【今回の内容】このエピソードでは、dip株式会社の久保 知生さんをゲストに迎え、データサイエンスの現場について深く掘り下げます。ビジネスにおける予測と効果検証の役割、ベイズモデリングの活用、データ分析の伝え方や評価の課題など、実務で直面するテーマについて議論。また、データサイエンティストに求められるスキルやキャリアパス、ドメイン知識との関係についてもお話を伺います。学生や若手データサイエンティストへのアドバイスも交えながら、データサイエンスの進化とその魅力をお届けします。【概要・関連リンク集・追記】https://www.notion.so/1a9a9bc7146f80d99422e4426fd44849?pvs=25【ゲスト】◯久保 知生さんdip株式会社X：⁠https://x.com/kbtmk7【出演者】◯段 暁然 (Shozen Dan)X：⁠https://x.com/ShozenD⁠2022年に株式会社Nospareに参画EPSRC CDT in Statistics and Machine Learning at Imperial College London and the University of Oxford (博士課程)◯酒井 彰 (Sho Sakai)X：https://x.com/simplesho_CLTHP：⁠https://shosakai.notion.site⁠Nospare Student Community 運営筑波大学大学院 修士課程◯北野 優斗 (Yuto Kitano)X：⁠https://x.com/yukkun000⁠Nospare Student Community 運営大阪大学 学士課程Nospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやXからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLG【今回の内容】ゲストとして上野 孝斗 さん（滋賀大学大学院データサイエンス研究科 修士2年）、司馬 博文 さん（総合研究大学院大学 先端学術院 統計科学コース 五年一貫博士課程 2年）をお呼びしました。以下が今回のトピックです。サンプリングの問題と視点の重要性モンテカルロ法の実践例と課題ベイズ統計とその社会的影響因果推論とベイズ統計の概念整理ベイズ推論の多様なアプローチサンプリング手法とモデル精度の向上ベイズ機械学習の自動化に向けた研究【関連リンク集・追記】https://www.notion.so/1a1a9bc7146f809ba202d669cad48d0e?pvs=4【ゲスト】◯上野 孝斗 さん滋賀大学大学院データサイエンス研究科 修士2年X：https://x.com/uenotakato◯司馬 博文 さん総合研究大学院大学 先端学術院 統計科学コース 五年一貫博士課程 2年X：https://x.com/ano2math5HP：https://162348.github.io/static/Japanese.html【出演者】◯酒井 彰 (Sho Sakai)X：https://x.com/simplesho_CLTHP：⁠https://shosakai.notion.site⁠Nospare Student Community 運営筑波大学大学院 修士課程◯北野 優斗 (Yuto Kitano)X：⁠https://x.com/yukkun000⁠Nospare Student Community 運営大阪大学 学士課程Nospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience #機械学習#統計学#podcast #データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやXからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLG【今回の内容】ゲストとして上野 孝斗 さん（滋賀大学大学院データサイエンス研究科 修士2年）、司馬 博文 さん（総合研究大学院大学 先端学術院 統計科学コース 五年一貫博士課程 2年）をお呼びしました。以下が今回のトピックです。研究機関の特徴と学生の関わり方キャリアパスの選択肢と転職の可能性データサイエンス学部の設立背景と成長大学院進学の意義と研究の多様性人間関係と大学生活のバランスの取り方インターンシップの選択肢とその価値【関連リンク集・追記】https://www.notion.so/1a1a9bc7146f809ba202d669cad48d0e?pvs=4【ゲスト】◯上野 孝斗 さん滋賀大学大学院データサイエンス研究科 修士2年X：https://x.com/uenotakato◯司馬 博文 さん総合研究大学院大学 先端学術院 統計科学コース 五年一貫博士課程 2年X：https://x.com/ano2math5HP：https://162348.github.io/static/Japanese.html【出演者】◯酒井 彰 (Sho Sakai)X：https://x.com/simplesho_CLTHP：⁠https://shosakai.notion.site⁠Nospare Student Community 運営筑波大学大学院 修士課程◯北野 優斗 (Yuto Kitano)X：⁠https://x.com/yukkun000⁠Nospare Student Community 運営大阪大学 学士課程Nospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv#datascience #機械学習#統計学#podcast #データ分析

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやXからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLG【今回の内容】このエピソードでは、神戸大学大学院経済学研究科の岩永さんをゲストに迎え、経済学におけるネットワーク分析の可能性について深く掘り下げます。岩永さんの研究テーマを通して、経済学的な解釈やインサイトを探ります。経済学の視点からネットワーク分析の面白さや課題について議論します。【関連リンク集】https://www.notion.so/1a6a9bc7146f806b89a0ef660588f373?pvs=25【ゲスト】◯岩永 悠希さん神戸大学大学院経済学研究科 修士２年HP：⁠https://nagayu71.github.io/【出演者】◯段 暁然 (Shozen Dan)X：⁠https://x.com/ShozenD⁠2022年に株式会社Nospareに参画EPSRC CDT in Statistics and Machine Learning at Imperial College London and the University of Oxford (博士課程)◯酒井 彰 (Sho Sakai)X：https://x.com/simplesho_CLTHP：⁠https://shosakai.notion.site⁠Nospare Student Community 運営筑波大学大学院 修士課程◯北野 優斗 (Yuto Kitano)X：⁠https://x.com/yukkun000⁠Nospare Student Community 運営大阪大学 学士課程Nospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやXからお送り下さい。⁠⁠⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠⁠⁠X：⁠⁠⁠#DataScienceLG⁠⁠⁠【今回の内容】プロリーグの人気も上昇し多くの方が麻雀をやるようになっており、その中で統計を使うプレイヤーも増えている。また統計を取り扱った麻雀本も増えている。そこで、今回は統計を専門に学ぶ三人の学生が統計分析を麻雀で使用して、最強の麻雀プレイヤーになる方法を検討する。【出演者】◯段 暁然 (Shozen Dan)X：⁠⁠https://x.com/ShozenD⁠⁠2022年に株式会社Nospareに参画EPSRC CDT in Statistics and Machine Learning at Imperial College London and the University of Oxford (博士課程)◯酒井 彰 (Sho Sakai)X：⁠https://x.com/simplesho_CLT⁠HP：⁠⁠https://shosakai.notion.site⁠⁠Nospare Student Community 運営筑波大学大学院 修士課程◯北野 優斗 (Yuto Kitano)X：⁠⁠https://x.com/yukkun000⁠⁠Nospare Student Community 運営大阪大学 学士課程Nospare Student Community について⁠⁠https://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4⁠Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv⁠

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやXからお送り下さい。⁠⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠⁠X：⁠⁠#DataScienceLG⁠⁠【今回の内容】プロリーグの人気も上昇し多くの方が麻雀をやるようになっており、その中で統計を使うプレイヤーも増えている。また統計を取り扱った麻雀本も増えている。そこで、今回は統計を専門に学ぶ三人の学生が統計分析を麻雀で使用して、最強の麻雀プレイヤーになる方法を検討する。【出演者】◯段 暁然 (Shozen Dan)X：⁠https://x.com/ShozenD⁠2022年に株式会社Nospareに参画EPSRC CDT in Statistics and Machine Learning at Imperial College London and the University of Oxford (博士課程)◯酒井 彰 (Sho Sakai)X：https://x.com/simplesho_CLTHP：⁠https://shosakai.notion.site⁠Nospare Student Community 運営筑波大学大学院 修士課程◯北野 優斗 (Yuto Kitano)X：⁠https://x.com/yukkun000⁠Nospare Student Community 運営大阪大学 学士課程Nospare Student Community について⁠https://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4⁠Nospare Student Community 参加応募フォームhttps://t.co/nv3pZHXCiv

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやXからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：⁠#DataScienceLG⁠【今回の内容】今回は企業研究員として活躍されている、数学出身の中山優吾先生との対談 第二弾 です。高次元統計学を専門に研究されてきた中山先生ですが、企業でのR&D経験を通して、理論と実務の間には大きなギャップがあることを実感されています。今回のエピソードでは、前回に引き続き、より深い議論を展開していきます。・高次元データ解析の難しさ・転移学習・企業におけるデータサイエンティストの役割・AIエコシステムの必要性などについて、中山先生と熱く議論しました。データサイエンスを学ぶ学生や、企業で働くデータサイエンティストにとって、多くの学びがあるエピソードとなっています。ぜひお聞きください！【ゲスト】◯中山優吾 先生企業研究員HP：https://yugo-nakayama.net/profile/LinkedIn：linkedin.com/in/yugo-nakayama-73216a1b3紹介した番組「となりのデータ分析屋さん」https://open.spotify.com/show/0Gz5oreIawFvFbvRD13BQU?si=Her15mMJQZu7t0cYog6pBg【出演者】◯酒井 彰 (Sho Sakai)HP：⁠https://shosakai.notion.site⁠X：https://x.com/simplesho_CLTNospare Student Community 運営筑波大学大学院 修士課程Nospare Student Community について⁠https://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやXからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：⁠#DataScienceLG⁠【今回の内容】企業研究員である中山優吾先生をゲストにお迎えします！中山先生は、数学を専門に学部から博士課程まで学び、その後、京都大学で助教授として活躍された後、日産自動車でR&Dの道に進まれました。今回のエピソードでは、・数学からR&Dという異色のキャリアを選んだ理由・理論研究と企業における実務のギャップ・企業R&Dにおけるデータサイエンティストの役割・データサイエンス人材に必要なスキル 学生や若手研究者へのメッセージなどについて、中山先生の経験に基づいたお話をお伺いします。【ゲスト】◯中山優吾 先生企業研究員HP：https://yugo-nakayama.net/profile/LinkedIn：linkedin.com/in/yugo-nakayama-73216a1b3【出演者】◯酒井 彰 (Sho Sakai)HP：⁠https://shosakai.notion.site⁠X：https://x.com/simplesho_CLTNospare Student Community 運営筑波大学大学院 修士課程Nospare Student Community についてhttps://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案、感想、ゲスト出演希望など、各種ご連絡は以下のフォームやXからお送り下さい。https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6X：#DataScienceLG【今回の内容】データサイエンス学部を掘り下げる企画として，立正大学データサイエンス学部に2021年度に入学された津志田さんへインタビューを行いながら，DS学部での就活や卒業後の進路，悩み，解決策について掘り下げしました．カリキュラムなどは津志田さんが在籍されていた当時の内容であることにご注意ください．https://www.ris.ac.jp/ds/index.htmlhttps://ds100.jp/report/r-24008/【ゲスト】◯津志田 侑弥さん立正大学データサイエンス学部 2021年度入学⁠⁠LinkedIn⁠⁠：https://www.linkedin.com/in/侑弥-津志田-3b9568229/【出演者】◯段 暁然 (Shozen Dan)X：⁠https://x.com/ShozenD⁠2022年に株式会社Nospareに参画EPSRC CDT in Statistics and Machine Learning at Imperial College London and the University of Oxford (博士課程)◯酒井 彰 (Sho Sakai)X：https://x.com/simplesho_CLTHP：⁠https://shosakai.notion.site⁠Nospare Student Community 運営筑波大学大学院 修士課程◯北野 優斗 (Yuto Kitano)X：⁠https://x.com/yukkun000⁠Nospare Student Community 運営大阪大学 学士課程Nospare Student Community について⁠https://x.com/Nospare_Inc/status/1825835283809771619⁠Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案など、各種ご連絡は以下のフォームやXからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLG【今回の内容】データサイエンス学部を掘り下げる企画として，立正大学データサイエンス学部に2021年度に入学された津志田さんへインタビューを行いながら，立正大学DS学部での文理融合と，立正大学DS学部で学ぶ数学について掘り下げました．カリキュラムなどは津志田さんが在籍されていた当時の内容であることにご注意ください．https://www.ris.ac.jp/ds/index.htmlhttps://ds100.jp/report/r-24008/【ゲスト】◯津志田 侑弥さん立正大学データサイエンス学部 2021年度入学⁠LinkedIn⁠⁠：⁠https://www.linkedin.com/in/侑弥-津志田-3b9568229/⁠【出演者】◯段 暁然 (Shozen Dan)X：⁠https://x.com/ShozenD⁠2022年に株式会社Nospareに参画EPSRC CDT in Statistics and Machine Learning at Imperial College London and the University of Oxford (博士課程)◯酒井 彰 (Sho Sakai)X：⁠⁠https://x.com/simplesho_CLTHP：⁠https://shosakai.notion.site⁠Nospare Student Community 運営筑波大学大学院 修士課程◯北野 優斗 (Yuto Kitano)X：⁠https://x.com/yukkun000⁠Nospare Student Community 運営大阪大学 学士課程Nospare Student Community について⁠https://x.com/Nospare_Inc/status/1825835283809771619⁠Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案など、各種ご連絡は以下のフォームやXからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLG【今回の内容】データサイエンス学部を掘り下げる企画として，立正大学データサイエンス学部に2021年度に入学された津志田さんへインタビューを行いながら，立正大学DS学部の入試や立正大学DS学部で学ぶ理論と実践について掘り下げました．カリキュラムなどは津志田さんが在籍されていた当時の内容であることにご注意ください．https://www.ris.ac.jp/ds/index.htmlhttps://ds100.jp/report/r-24008/【ゲスト】◯津志田 侑弥さん立正大学データサイエンス学部 2021年度入学LinkedIn⁠⁠：https://www.linkedin.com/in/侑弥-津志田-3b9568229/【出演者】◯段 暁然 (Shozen Dan)X：⁠https://x.com/ShozenD⁠2022年に株式会社Nospareに参画EPSRC CDT in Statistics and Machine Learning at Imperial College London and the University of Oxford (博士課程)◯酒井 彰 (Sho Sakai)X：⁠https://x.com/simplesho_CLTHP：⁠https://shosakai.notion.site⁠Nospare Student Community 運営筑波大学大学院 修士課程◯北野 優斗 (Yuto Kitano)X：⁠https://x.com/yukkun000⁠Nospare Student Community 運営大阪大学 学士課程Nospare Student Community について⁠https://x.com/Nospare_Inc/status/1825835283809771619⁠Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案など、各種ご連絡は以下のフォームからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLG【今回の内容】データサイエンスを学ぶ学生にとって欠かせない線形代数の学習について深掘りしました。線形代数が実際に役立った場面を具体的に共有し、データサイエンスの様々なトピックで線形代数がどのように使われるのかを議論しました。また、Rなどのプログラミング言語を用いた実装についても触れ、理論と実践の両面から線形代数の重要性を議論しました。さらに、おすすめの参考書や学習方法、そして共に学習できるコミュニティの重要性についても議論しました。【出演者】◯段 暁然 (Shozen Dan)X：⁠https://x.com/ShozenD⁠2022年に株式会社Nospareに参画EPSRC CDT in Statistics and Machine Learning at Imperial College London and the University of Oxford (博士課程)◯酒井 彰 (Sho Sakai)X：https://x.com/simplesho_CLTHP：⁠https://shosakai.notion.site⁠Nospare Student Community 運営筑波大学大学院 修士課程◯北野 優斗 (Yuto Kitano)X：⁠https://x.com/yukkun000⁠Nospare Student Community 運営大阪大学 学士課程Nospare Student Community について⁠https://x.com/Nospare_Inc/status/1825835283809771619⁠Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案など、各種ご連絡は以下のフォームからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLG【今回の内容】データサイエンスを学ぶ学生が直面する最初の壁の一つである「数学」に焦点を当て、特に微分積分学の学習について議論しました。理系・文系の「学生」それぞれが、どのような点で苦労し、どのような教材が役立ったか、具体的な事例を交えて共有しました。線形代数学についても触れつつ、次回以降、より深く掘り下げていく予定です。【出演者】◯段 暁然 (Shozen Dan)X：⁠https://x.com/ShozenD⁠2022年に株式会社Nospareに参画EPSRC CDT in Statistics and Machine Learning at Imperial College London and the University of Oxford (博士課程)◯酒井 彰 (Sho Sakai)X：https://x.com/simplesho_CLTHP：⁠https://shosakai.notion.site⁠Nospare Student Community 運営筑波大学大学院 修士課程◯北野 優斗 (Yuto Kitano)X：⁠https://x.com/yukkun000⁠Nospare Student Community 運営大阪大学 学士課程Nospare Student Community について⁠https://x.com/Nospare_Inc/status/1825835283809771619⁠Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案など、各種ご連絡は以下のフォームからお送り下さい。https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6X：#DataScienceLG【今回の内容】理系と文系の立場で統計学やデータサイエンスを学んでいる学生が，それぞれの学び方と経験を共有し，掘り下げながら学び方について議論しました．【出演者】◯段 暁然 (Shozen Dan)X：https://x.com/ShozenD2022年に株式会社Nospareに参画EPSRC CDT in Statistics and Machine Learning at Imperial College London and the University of Oxford (博士課程)◯酒井 彰 (Sho Sakai)X：https://x.com/simplesho_CLTHP：https://shosakai.notion.siteNospare Student Community 運営筑波大学大学院 修士課程◯北野 優斗 (Yuto Kitano)X：https://x.com/yukkun000Nospare Student Community 運営大阪大学 学士課程Nospare Student Community についてhttps://x.com/Nospare_Inc/status/1825835283809771619Nospare Student Community 参加応募フォームhttps://t.co/nv3pZHXCiv

始めと一部で音声が乱れており，お聞き苦しいかと思います．申し訳ありません．【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案など、各種ご連絡は以下のフォームからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLG【今回の内容】今回は，論文読解やコーディングでAIをどう活用するのが良いのか，またAIに頼ることの危険性やAIへの期待についても議論しました．【出演者】◯段 暁然 (Shozen Dan)X：⁠https://x.com/ShozenD⁠2022年に株式会社Nospareに参画EPSRC CDT in Statistics and Machine Learning at Imperial College London and the University of Oxford (博士課程)◯酒井 彰 (Sho Sakai)X：https://x.com/simplesho_CLTHP：⁠https://shosakai.notion.site⁠Nospare Student Community 運営筑波大学大学院 修士課程◯北野 優斗 (Yuto Kitano)X：⁠https://x.com/yukkun000⁠Nospare Student Community 運営大阪大学 学士課程Nospare Student Community について⁠https://x.com/Nospare_Inc/status/1825835283809771619⁠Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv

【メッセージ募集】番組への質問やトークテーマのご提案など、各種ご連絡は以下のフォームからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLG【今回の内容】今回は，データサイエンスや統計学を学ぶための自主ゼミについて，どのように進めるといいのか，また自主ゼミを開く際にどのような層を集めれば良いのかについて話し合いました．【出演者】◯段 暁然 (Shozen Dan)X：⁠https://x.com/ShozenD⁠2022年に株式会社Nospareに参画EPSRC CDT in Statistics and Machine Learning at Imperial College London and the University of Oxford (博士課程)◯酒井 彰 (Sho Sakai)X：https://x.com/simplesho_CLTHP：⁠https://shosakai.notion.site⁠Nospare Student Community 運営筑波大学大学院 修士課程◯北野 優斗 (Yuto Kitano)X：⁠https://x.com/yukkun000⁠Nospare Student Community 運営大阪大学 学士課程Nospare Student Community について⁠https://x.com/Nospare_Inc/status/1825835283809771619⁠Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv