最近Data Analysisにはまっている。
きっかけの１つは前学期に取ったMarketing Analysisという授業。
StanfordでData Scienceを学びFacebookでキャリアを積んだ後Academiaに来た教授が担当している。
これが非常にマニアックで理数の大して強くないMBA生に対し博士のComputer Scienceかと思わせるほどの容赦ない理詰め、統計学専門用語の嵐にDropする者続出・・・
『R?勘弁してくれよ・・・』
10万円以上かけた渋谷の某教室で挫折して以来プログラミング言語というものからは距離を取っていた。（いつか詳しく話したいが世のOnline講座、特に英語ソースのものは非常に充実しているので同じ轍は踏まないで頂きたい）
インターン獲得後のダレも相まって修了後の評点も燦燦たる結末。
しかし印象に残っていたのが先生のなんとも言えないオタクさ。世の中を変えるCrazyな人たちってのはこんな感じなんだろうな。
もう１つがTableauというData解析用Software。『たぶりゅうって虎舞竜みたいだ。え、たぶろー？』なんて思いながらぼーっとスクリーンを眺めていたのだがみるみる美しいグラフが描かれていく・・・操作も簡単そうだ。data入力はExcelで良いらしい。
その後たまたま縁があって働いたRetail向けProjectでPOS（Point of Sales、主に小売業で保管されている個々の販売データだ）データの分析を任されることになり、これはと思いTableau`を使ってみたところ驚異的なパフォーマンスを発揮。
何がすごいって数十万行のCSV（純粋なテキストに近いExcelファイル）がメモリ4GB、CPUもCORE i5くらいのPCでほぼマウスだけでサクサク分析できるのだ。
『これはちょっと楽しいぞ・・・』
お陰でクライアント企業の担当者からもうまく興味をひくことができた。現場のプロと話し合いを連日重ねた結果（テクノロジーがどんなに進歩してもこここは根幹、データ分析はあくまで補完要素だ）、マーケティング戦略からオペレーション改善まであらゆる分野に役立ったのでした。めでたしめでたし。
ここまでTimelyなこともなかなかないかもしれないが授業で学んだことをすぐに使う機会を得られるのがMBAの良さだろう。やはり授業を聞いただけ、本を読んだだけではあやふやな理解で終わってしまう。宿題を解きテスト勉強をして、実際に企業に使ってみて漸く使える知識になっていく。
因みに学習効果の向上、という意味で高かったのはFeyenman Techniqueだ。（天才物理学者Feyenmanさんが名付け親らしい）
学んだことを出来るだけ平易な言葉で人に教えることで理解が深まる。僕も大学受験の頃、歯学部に行った憧れのあの子にどや顔で語れることを妄想して理解を深めたっけ。。。
閑話休題、Machine learningは何が得意で、実は応用可能性が低いFunctionはどこなのか。それを理解することで初めて革新的な技術を使いこなせることが出来るのだろうし、次の世界も少しは見えてくる。よく『AIによってなくなる仕事は！？』という種の議論がされるが良いアルゴリズムを構築するために現場の理解は必要不可欠だし産業/職種をまたぎ全般的にマンパワーが大幅に必要無くなると同時に新たな種の職業が産まれるんだろう、と現時点で思っている。
今学期に入ってからもData Analysis熱は冷めやらず、今日もMITの象徴であるDomeの真下にある図書館で天才たちに交じりながら自習に精を出すのであった。
