Avsnitt
-
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/xmNbRKFQJQxZoRKJ6
X：#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.html
X：https://x.com/ano2math5
HP：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D1
X：https://x.com/tkofHD
LinkedIn：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_CLT
HP：https://shosakai.notion.site
Nospare Student Community について
https://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4
Nospare 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。
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X：#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.html
X：https://x.com/ano2math5
HP：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D1
X：https://x.com/tkofHD
LinkedIn：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
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#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析
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Saknas det avsnitt?
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【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。
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X：#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/ShozenD
2022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_CLT
HP：https://shosakai.notion.site
Nospare 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/yukkun000
Nospare Student Community 運営
大阪大学 学士課程
Nospare Student Community について
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【メッセージ募集】
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【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/ano2math5
HP：https://162348.github.io/static/Japanese.html
【出演者】
◯酒井 彰 (Sho Sakai)
X：https://x.com/simplesho_CLT
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Nospare Student Community 運営
筑波大学大学院 修士課程
◯北野 優斗 (Yuto Kitano)
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大阪大学 学士課程
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【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
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◯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
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【出演者】
◯酒井 彰 (Sho Sakai)
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【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)
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2022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)
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◯北野 優斗 (Yuto Kitano)
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【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)
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【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)
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2022年に株式会社Nospareに参画
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【今回の内容】
今回は日産自動車で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
日産自動車株式会社 総合研究所 先端材料・プロセス研究所 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)
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【今回の内容】
日産自動車株式会社総合研究所の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
日産自動車株式会社 総合研究所 先端材料・プロセス研究所 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.site
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筑波大学大学院 修士課程
Nospare Student Community について
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【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.html
https://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/ShozenD
2022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)
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Nospare Student Community 運営
筑波大学大学院 修士課程
◯北野 優斗 (Yuto Kitano)
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大阪大学 学士課程
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【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.html
https://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/ShozenD
2022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)
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筑波大学大学院 修士課程
◯北野 優斗 (Yuto Kitano)
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【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.html
https://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/ShozenD
2022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)
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筑波大学大学院 修士課程
◯北野 優斗 (Yuto Kitano)
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【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
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【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
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【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
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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。
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X：#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
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【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/xmNbRKFQJQxZoRKJ6
X：#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
