不屈の精神 ダニエル博士の挑戦と夢、日本を駆けるシンガポール人データサイエンティスト
この物語は、シンガポールの急激な変化の中で苦闘する若者の成長の軌跡を追います。社会の速度についていけず、居場所を見つけるのに苦労しましたが、時間を取り戻し、自己実現への道を見つけ出すことができました。これは単なる回復の話ではなく、回復力と再起の可能性を深く探求した物語です。不確かな状況から目的を見出し、成長と成功へと続く道を丁寧に描いています。
苦しいスタート
20年前、私は愚かな過ちのために学びを中断してしまいました。私は将来を恐れ、苦しんでおり、最終的には生きる目的を失い、功績主義と進歩を推進する社会で足場を見つけることができませんでした。誰もが速く動き、速く進歩する容赦のない世界で、今とは違い、シンガポールは経済と貿易の急速な変革の状態にあり、追いつけない者は取り残されました。
その後、私はシンガポール武装軍に入隊し、徐々に小隊長まで昇進しました。私はジャングル戦と都市戦の技術の訓練を受けました。武器の扱いは日常的な任務でした。私は自国とその国民への奉仕に全力を尽くし、今日までその選択を後悔したことはありません。未来に向けて楽しみはありませんでしたが、少なくとも兵士としてしっかり訓練されることに満足していました。シンガポールの男性市民または永住権者は、シンガポールでの2年間の国民服務を義務付けられています。
私自身を証明する不滅の探求
国民服務中、私は独学で1年間でOレベルの試験に挑みました。それは支援も資源もない過酷な経験でした。残酷でしたが、狂気に陥るほどではありませんでした。国民服務を終えた後、私は私立の候補者としてOレベルの試験に合格しました。その時は、肉体的にも精神的にも疲れ果てていましたが、私の軍の教官たちは理解があり、勉強を続けることを許可してくれました。
それだけでは満足できず、1年間でAレベルを独学で学び直しました。今回は私立学校で授業を受けるための支援がいくつかありましたが、本当に残酷で、涙を流して泣く夜を数え切れないほど過ごしました。しかし、私は諦めませんでした。ある夜、シンガポール東部の賑やかな町、タンピネスの自宅で、私は母に家族の名にかけて、いつか医者になると誓いました。シンガポールのトップジュニアカレッジの学生である友人が「無理だ、成功しない」と言ったとき、非常に緊張した瞬間でした。結果、私は私立の候補者としてAレベルの試験に合格しました。Aレベルの成績を受け取った時のことは、私の人生で初めての最も幸せな瞬間として思い出されます。まるで私の心に付いていた重い岩が完全に切り離されたかのようでした。
私はOレベルとAレベルを2年間で完了しました。私の同年代の人々はそれを完了するのに6年かかりました。
Oレベルの試験は中学校、Aレベルの試験は高校に相当します。シンガポールでは通常、Aレベルの試験後に大学に進学します。
その後、私はシンガポール社会科学大学での学部課程に応募しました。私は市場調査者としての役割を追求したかったため、マーケティングを専攻しました。私は数字と論理が得意でした。今日に至るまで、私はアラン・チア教授が私をプログラムに入学させてくれたこと、そして今の私が存在する機会を与えてくれたことに、本当に感謝しています。その当時、私はリストリサーチャーとして働いており、仕事、財政、学業を管理しなければなりませんでした。それは困難でしたが、多くの規律と集中力で管理を可能にしました。私はすべての試験を受け、BScマーケティング（功績あり）で卒業しました。実際、私はクラスの首席で卒業しました。実は、卒業式には教育大臣が出席しており、私は彼に自己紹介する機会がありました。それから約10年後、東京で開催されたシンガポール大使館のイベントで彼と再会しました。私たちが一緒に撮った写真を見せたところ、彼は非常に喜んでいました。
私の情熱を追求して
プロフェッショナルとして、私は卓越を目指す必要がありました。私は、人の仕事の質はその人が仕事に自己を捧げる能力によって示されると固く信じています。私は日本のあちこちでこの種の職人技を目にしました。そして、その専門知識と献身を大切にする人々と一緒に働けることを誇りに思います。
その後、私はナンヤンビジネススクールで消費者洞察の理学修士号を取得しました。アジアのトップ3ビジネススクールの一つで大学院の学位を完了するチャンスを得るとは思ってもみませんでした。私はすべての試験に合格し、新しい学位を取得して卒業しました。この教育の段階で、私は行動経済学を探求し始め、このトピックに非常に魅了されました。
それから多くのことが起こり、私は博士課程も目指しました。それは容易ではなく、コストも非常にかかりました。でも、諦めませんでした。そして、スイスの私立ビジネススクールの博士課程に偶然出会い、応募しました。私はプログラムに合格し、必要なすべてのコースワークを開始しました。
その後、私は行動経済学に関する論文を書きました。それは、私が中学校から大学院まで受けたすべての訓練の集大成です。私は亡くなった母に立てた誓いによって非常に強く駆り立てられました。私は読み書きに無数の時間を費やし、私の分野で今までに知られている中で最も美しい作品を作り出しました。実際、その一部は非常に先進的で、まだ発見されていないものもあります。私は未来のための論文を書き、高度な課題もクリアし、博士として卒業しました。
愛には何でも可能だ
残念ながら、母が誇りを持って私を見守る舞台に立つ前に、彼女は2021年8月8日に亡くなりました。彼女の私に対する愛と献身を認めて、私は私の論文の1ページを彼女に捧げました。
私はついに、亡くなった母に立てた誓いを果たしました。教育ではなく、母が私を成人として育て上げ、シンガポール社会に価値をもたらすよう導いた彼女の犠牲に触発されて、COVID-19パンデミックと戦った結果として国家勲章を受賞しました。私の周りの人々が私の心の喜びを真に理解することはないかもしれませんが、去年、ジュネーブで踏み出したその舞台は、無数の涙と苦悩によって築かれたものであることを知っています。
Koh & Associatesの設立
Koh & Associates合同会社の設立は容易ではありませんでした。最初に日本に来たとき、私は関西地方で友人が一人もいませんでした。さらに、私の日本語能力は流暢ではなく、レストランで食事を注文するのに苦労しました。しかし、それが私が日本語でコミュニケーションを取ることを試みることを妨げることはありませんでした。今日では、日常生活の事柄に関しては日本語で会話ができるようになりました。
データサイエンスは新しい分野であり、その具体的な内容を理解している人はまだ多くありません。しかし、シンガポールでは、顧客レポート、消費者行動分析、詐欺検出レポートなどの新興分野で働くために多くの国際企業が才能を求めているため、データサイエンスがよく知られています。そこからデータサイエンスについての理解が深まります。一方、日本ではデータサイエンスは比較的新しい話題です。実際、機械学習や人工知能もデータサイエンスの一部です。データサイエンスは、真実の発見などの問題をデータを用いて解決するという共通の目的を持つ、幅広い専門分野を包括する広い用語です。データサイエンティストの中には機械学習アルゴリズムの構築に焦点を当てる人もいれば、ビジネスアナリティクスやダッシュボーディングに焦点を当てる人もいます。私自身、これまでの経験はビジネスアナリティクス、統計、そしてある程度の人工知能にも関連しています。どの分野にいても、私たちデータサイエンティストは機械学習を活用して目標達成に役立てています。
データサイエンティストには、複数のプログラミング言語を使ったコーディングスキルと、科学的手法で問題にアプローチするための統計知識が必要です。また、使用するアルゴリズムが私たちのニーズに合致することを確認するために、強固な数学的背景も必要とされます。
これらすべてのスキルと知識を習得するためには、データサイエンスの専門家は少なくとも10年間、様々な業界でデータサイエンスを実践することに人生を捧げる必要があります。私たちは、プライバシーポリシーへの遵守など、データサイエンスの実践が変化する可能性に適応し、異なる業界で実践されている革新的な方法を用いてさまざまな問題にアプローチする必要があります。それにもかかわらず、データサイエンティストの役割で最も重要な側面は、鋭い洞察力を持つことです。問題やクライアントを理解していなければ、クライアントが期待していなかった問題に対して適切なアプローチをしてしまうことがあります。
データサイエンスのプロフェッショナルとしての経験を積む中で、私はシンガポール、アメリカ、中国、イギリス、ロシア、インドなど、世界中のさまざまな地域の同僚たちと仕事をしてきました。世界中の多くのオフィスを訪れましたが、その時までに日本のデータサイエンスの専門家には会ったことがありませんでした。にもかかわらず、2023年時点で日本は世界で4番目に大きな経済を持っています。私たちは日本の人々のためにもっと多くのことを行うことができると信じています。
年齢に関係なく、もっと多くの日本の人々にデータサイエンスを学ぶことをお勧めしたいと思います。まずは、成功するデータサイエンティストになるための5つのヒントを共有したいと思います。
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データサイエンティストになるには何が必要ですか？
データサイエンスの世界は非常に広大です。毎日、データサイエンティストは自動化を実現するためのツールと共に作業し、統計分析を行い、機械学習モデルをトレーニングし、ストーリーを作り出します。データを受け取る最初の瞬間からデータ分析の結果を提示するまで、データサイエンティストは全ての細かなタスクに精通している必要があります。これらの小さなタスクが累積的に結果を生み出すことを考え、データサイエンティストが成功するための5つのヒントを用意しました。
データサイエンスは厳密に言えばITの職業ではありません
データサイエンティストの役割には情報技術、統計学、数学、論理学、そしてある程度の哲学が含まれます。この理解を持っていると、データサイエンティストはこのすべての分野に精通している必要があります。私たちは、現実には適用されないかもしれないいくつかの統計的手法に反対するときに哲学を実践します。データを研究するために数学的アルゴリズムを設計します。人工知能を構築するために論理と機械学習アルゴリズムを作成します。機械学習アルゴリズムには統計学と数学が必要です。これらすべての分野で熟練を身につけるには、時間をかける必要があります。
本当に時間がかかります
成功したデータサイエンティストになるのには成功の近道はありません。私はさまざまな産業で多様な専門知識を習得するのにほぼ15年かかりました。そしてその15年の間に、データサイエンスを学び、実践するために無数の日々と夜を費やしました。最初は統計の本を読んで統計ソフトウェアを使わずに手動で計算することから始めました。その後、ソフトウェアの使用に移行し、コーディングのスキルを磨きました。勉強と実践を重ねた後、すべての専門知識を統合し、人工知能を作成し始めました。これら多様な知識領域を習得するには多くの時間がかかりますが、さまざまな問題解決のシナリオにも触れる必要があります。
データサイエンスは問題解決に関するものです
データサイエンティストは問題を解決します。そして、正しい問題を特定することに重点を置いています。いくつかの見逃されがちなケースでは、手元のデータを使用して問題を解決することができないかもしれません。そのためには、センサー、ウェブスクレイピング、または他の方法を使用してより多くのデータを収集する必要があります。データサイエンティストが専門機器を使用してデータを収集することが難しい場合、他の専門家や仲間のデータサイエンティストと協力して目標を達成する必要があります。
チームワーク、チームワーク、チームワーク
データサイエンティストは1人では働けません。エンジニアからのアドバイスはデータサイエンスの結果に深い影響を与えることがありますが、データサイエンスの目標を達成するための要件は必ずしもエンジニアによって満たされるわけではありません。私たちはチームとして働き、業界の一般的な慣行を回避して目標を達成する可能性を探ります。時には他のデータサイエンティストの視点が新しい洞察を形成するのに役立ちます。何よりも、私たちは枠組み外の考え方が必要です。
枠組み外の考え方
データサイエンティストは枠組み外の考え方が必要です。私たちが理解できないような課題に直面したとき、これらの課題に対処するためにリソースを注ぎ込む必要があります。ある時、私は問題の根本原因を特定するよう指示されました。克服すべき課題が多く、問題を特定することはほとんど不可能でした。多くの障害がありました。それでも、私は目標への道を非常に細かいステップに分解して根本原因を特定することに成功しました。そして、それぞれの小さなステップで私自身の小さな経路を考え出し、目標に到達しました。
Koh & Associates合同会社について
Koh & Associates合同会社は、データーサイエンスの可能性とデーターサイエンティストの育成を日本にもたらす使命を胸に、世界の最先端の知見を基に、経営学博士であるダニエル・コーによって設立されました。
代表取締役のダニエル・コーは、DBA（経営学博士）の資格を持つデーターサイエンスのプロフェッショナル。Microsoft Dynamic CRM（顧客管理システム）のデーター収集自動化の開発をはじめとして、CRMシステム強化、データー品質改善での高い実績が評価されています。業務データ分析、データサイエンス、機械学習、人工知能の開発などの開発支援を行っています。
日本の可能性を信じ、アナリティクス分野の大学講師など豊富な経験から、これからのデーターサイエンティスト育成の尽力をし続けます。
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