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私とR、そしてキャリア

Kazuhiro Maeda
December 04, 2021

 私とR、そしてキャリア

Japan.R 2021 基調講演1のスライドです。
Event URL: https://japanr.connpass.com/event/230381/

Kazuhiro Maeda

December 04, 2021
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Transcript

  1. はじめに 自己紹介 名前/アカウント 前田和寛(Maeda Kazuhiro) @kazutan Twitter GitHub Qiita, r-wakalang,

    etc... 所属 LINE Fukuoka株式会社 開発センター - DataLabs - Data Scienceチーム マネージャー 3 / 42
  2. Rの勉強会などで触れるように 比較的近くにRユーザーがいた でも 勉強会に出てもその後は使わ ずの日々 ドリル形式で1冊写経することにした 2013年2月頃から http://blog.kz-md.net/?cat=126 なんとなく、分析ができるように なった気がした

    第1章 「Rで分析できるんだ」 kazutan, Rを使う Point いい本を写経/ドリルするのが一番早かった。手を動かす、大事。 やったことのログを書いて晒す。明日の自分のために。 9 / 42
  3. 昔から分析レポート作成が苦痛 めんどくさい、ミス怖い etc... R Markdown!!! Markdownでドキュメントが作れ る! Rのコードを差し込んで結果が出 せる! 2013年春頃から使い始める

    あまりの快適さにハマる なにかのスイッチが入った 第1章 「Rで分析できるんだ」 kazutan, R Markdownと出会う Point Rによって分析とレポートがつながった 11 / 42
  4. いろんな人とRの話がしたかった 全国のR勉強会に参加しまくった HiRoshima, SappoRo, Tokyo, Fukuoka, Kobe, etc... 自分でもHijiyama.Rを立ち上げた 年2回、4年間で合計8回開催

    毎回1本以上は発表してた ネタを作るモチベーションに 自分がこれまで何本やったかは数 えないことにした 全国のRユーザーとつながった 気付けばみんなに「ぞうさん」と 呼ばれるように 第2章 ぞうさん通信とRコミュニティ kazutan, R勉強会に行く Point 日本のRコミュニティネットワークに参加できた 15 / 42
  5. R Markdownはなれてきた でもまとまったドキュメントを書 くのはちょっと大変 うまくまとめたい bookdownパッケージに出会う 「いい感じにしてほしい」を解決 するものだった 早速やってみた Japan.R

    2016で発表してきた 第3章 R中心思考 kazutan, Rで本を作る Point 「ドキュメントはすべてR Markdownでやろう」と考えるようになった 20 / 42
  6. ガイアが俺に「作れ」とささやいた htmlwidgets, rmarkdownなどの 技術を応用 kazutan/tubeplayRを作った 当初は10数行の関数で実現 現在はいろいろ改良 今でも仕事に欠かせない パッケージ開発をゼロからやった モジュール化や設計について学ん

    だ コードの書き方を意識するように なった 第3章 R中心思考 kazutan, RStudioでYoutubeを再生する Point 「Rで大抵のことはできる」と信じるようになった 開発と設計を意識するようになった 22 / 42
  7. 心境の変化 Rでやってきたことをもっと活か したい Rやデータをメインで扱う仕事が したい Fukuoka.Rで声をかけてもらった 悩んだけど採用試験を受けてみた 受かった(驚いた) LINE Fukuokaのデータサイエンティ

    ストに 仕事としてRを書くように 太った 第4章 「分析をメイン業務に」 kazutan, 転職する Point これまでの積み重ねは気付かないところでつながってく 25 / 42
  8. SQL、実はほぼ初心者だった tidydataの思想が近かったのでわ りとスムーズに学習できた SQLを学ぶことで、Rによるデータ操 作の組み方も変化 自分の中で(漠然とだけど)パター ン化できるようになった SQLで面倒な部分をRで補うように 両者を組み合わせることで一気に 効率化

    第4章 「分析をメイン業務に」 kazutan, RとSQLを組み合わせる Point Rと他の領域と組み合わせることで、よりできることが広がった Rに固執するのではなく、Rも活かすという考えに 26 / 42
  9. これまで習得したものの集大成 プロセスのモジュール化 レポートのシステム化 Prediction 本当に必要な可視化を意識 仮想環境を利用した自動化 データ操作 etc... シンプルなリクエストから自分で全体 設計

    メンバーと担当を分担してProjectとし て達成 第4章 「分析をメイン業務に」 kazutan, RをベースにしたKPI予測システムを組む Point 分析をProductとして考えてmanagementすることを学んだ 27 / 42
  10. 岐路はいくつかあった スキル獲得とキャリアの選択肢 いろいろなスキルを獲得していった ある程度スキルがスタックされると、キャリアとしての選択肢が発生した ターニングポイントに その度に選択を繰り返してきた 私のターニングポイント 岐路1: 2013年頃 Skill

    Stack: Rの基本, R Markdown, etc... 岐路2: 2016年頃 Skill Stack: 仮想環境, パッケージ開発, Shiny, etc... 岐路3: 2017年頃 Skill Stack: tidyverse, issue-solution, etc... 岐路4: 2019年頃 Skill Stack: PdM, PjM, desigin of data-utilization... 31 / 42
  11. 統計系に寄せていく? MCMC回す 因果推論お勉強 機械学習お勉強 時系列解析お勉強 etc... R自体に寄せていく? R言語を勉强する R Markdownを検討する

    プログラミング dplyr, ggplot2 etc... 岐路1: 統計系に寄せていくか? 2013年頃、Rで分析ができるようになってきた 統計系は研究とかしていくのに有効だから継続していこう でも正直R自体が面白くなってきた、楽しいのが大事! 統計は勉強しつつ、Rを思いっきりやってみよう 32 / 42
  12. 分析やRメインでいく? いろいろな分析を勉强する Rのデータ操作を精錬させる 可視化やレポーティング技術をを精錬 させる etc... エンジニアリングにシフト? server-sideを勉强する Shiny開発を勉强する JavaScriptやDBなどアプリケーション

    開発を勉强する etc... 岐路2: エンジニア系に寄せていくか? 2016年頃、Dockerやパッケージ開発などに触れて再燃した エンジニアリングをメインでやっていくには、今までのスキルスタックではホップし過 ぎな懸念があった まだまだRでできること/やりたいことはたくさんあった メインはR。必要や興味が派生すればエンジニアリングを。 33 / 42
  13. 大学教員を継続? 学生指導ができる 研究活動を継続 これまでを維持できる etc... 企業で分析職に? 一日中データ分析できる 分析がダイレクトに結果につながる 新しい分野にチャレンジできる etc...

    岐路3: アカデミアか? 分析職か? 2017年秋、Fukuoka.Rで「うちのData Scientist、受けませんか?」と声をか けてもらった 正直なところ、自分が分析職を遂行できるか自信はなかった でも、データを扱って分析することは私にとって一番楽しいことだった いままでRでやってきたことをより活かせるのは分析職の方 「父ちゃんな、データ分析で飯を食っていこうと思うんだ」 34 / 42
  14. As a player? 直接データを扱う コードを実際に書く 成果や達成が感じやすい As a Manager? PjM,

    PdM, チームのマネジメント 分析Productの設計や提案 関われる範囲/レイヤーが広がる 岐路4: Playerか? Managerか? 2019年春、DSのチームのManagerに 当初は Player:Manager = 50:50 くらい 期待される役割や発揮できる側面がシフトしたのを感じた 分析productの設計が面白かった Rはいつでも側にいる。自分が起動させれば。 今はManagementでEnjoyを作っていく 35 / 42
  15. 私の中で大事だったこと 岐路1: 2013年頃 - 統計系に寄せていくか? Skill Stack: Rの基本, R Markdown,

    etc... -> 統計は勉強しつつ、Rを思いっきりやってみよう 岐路2: 2016年頃 - エンジニア系に寄せていくか? Skill Stack: 仮想環境, パッケージ開発, Shiny, etc... -> メインはR。必要や興味が派生すればエンジニアリングを 岐路3: 2017年頃 - アカデミアか? 分析職か? Skill Stack: tidyverse, issue-solution, etc... -> データ分析を仕事にする 岐路4: 2019年頃 - Playerか? Managerか? Skill Stack: PdM, PjM, desigin of data-utilization... -> 今はManagementでEnjoyを作っていく 「私の中でのEnjoyの最適化」をやってきた そして、これからもやっていきます 36 / 42