データサイエンティストに数学は不要！？んなことあるか××！問題

• 前説

仰々しいタイトルのブログのくせに、いきなり恐縮であるが、

私は、日本史の成績だけはよかった。

日本史の成績だけで大学合格したと言っても過言ではない。

なぜ日本史の成績が良かったのか？

それは日本史が流れの学問だからであり、

体感しやすい学問だからだと思っている。

受験では「単語知識の有無」が問われるが、

単語を覚えようと思うと「流れ」を把握しないといけない。

そういう意味で理屈っぽい私とも相性がいい。

話がそれて恐縮だが、

小学校の頃、社会の授業で遠足の感想文が宿題に出たことがあった。

遠足先は、世界遺産になる前のまだピュアな状態の仁徳天皇陵古墳だったと思う。

他のクラスメイトが、

「大きかったー」とか、「緑が多かったー」とか書いているなか、

私だけは、

「なぜあの大きな盛り土が仁徳天皇の墓だとわかるのか？ガイドの方は『書物に書いてあるからだ』と述べていたが、その書物の著者が大ぼら吹きで虚偽事項を書いていたらどうするのか？」などと、間違えた方向のピュアな作文を書いた。

放課後、私は先生に呼び出された。1時間後に母親も呼び出された。

さらに話をそらす。

同じく小学校の道徳の授業で、「こころ」について考える作文が宿題に出た。

他のクラスメイトは「友達を大切にする」「いじめはだめ」と書いていた。

私は「こころ」というものがいまいち理解できなかった。

私の氏名がつけられている私の肉体は、戦隊モノのクライマックスで巨大化した敵をやっつけるロボットのようなものだとするなら、そのロボットを操っているヒーローたちが、「私のこころ」に該当するのだろうか？ちょっと待てよ、じゃあ輪廻転生があったとして、今の肉体が滅んだら「私のこころ」は今の氏名の「こころ」ではなくなってしまう。じゃあこの肉体のなかにある「こころ」って何だ？誰のものだ？

などと考えていたら、大混乱に陥った。

宿題は白紙で出した。放課後、先生に呼び出された。先生にかけなかった理由を述べた。先生が2人に増えた。みんな心配そうに私をみていた。

前説ここまで。

• 数式に苦しむ私

大学院に入学し、講義が始まって約一か月。

数式がもりもり出てくる。見たことない記号もたくさん出てくる。

Σ記号を見て、「スティックパンの袋閉じるやつ！？」などと思っていた自分を微笑ましく思う。

・指数が負の値！？

・eって何？expって何？

・Πが出てきたけど、3.14じゃないの！？

・なぜわざわざ対数にするの？

・偏微分ってなんぞや？

数学の知識が中学生で止まっている私は、「文系だからぁ～」と言い訳していたが、

同級生の文系出身の方々は、ちゃんと数式を理解しているし、計算もしている。

文系だから数学ができないのではない。私が数学をサボってきただけである。

• まだ使いこなせていないが、数学はデータ分析には必要だと思う派

大学院入学前に死ぬほど聞いた言葉

「分析は簡単にツールがやってくれるので、文系の方でも使えます！」

たぶんこの営業は数学のことを理解していない。 

Tableauでいくらきれいなダッシュボード作っても、それは単なる可視化である。

・微分を理解せずに、どうやってニューラルネットワークの評価をするのか？

・微分や対数を理解せずに、どう変数を推定・評価するのか？

・ビジネス効果を最大化するのに、ロジスティック回帰分析の分類の仕組みを理解する必要はないのか？

etc........

とりあえず、線形代数、指数対数、微分積分をあたりはある程度わかっていないと、いくらツールを使いこなせていても、素人童〇的なポジションにしかなれないと思う。

データという素材を安全に料理するためには、数学という「道具」は絶対必要だというのが、現時点での私の考えである。

もちろん、数学を「どの程度」使いこなす必要があるかは、目指すところによると思う。

仮にも「データサイエンティスト」を名乗るなら、「数学不要論」は唱えないでほしいな、と思う。

※「文系でも年収1000万！」と「未経験から月収50万プログラマーに！」に非常に似たものを感じる。広告のモデルさんは笑ってるが、現実世界では笑ってる場合ではないわな・・・・

結局、日本語だけで複雑な事象を表現しようとすると、「前説」のようにぐちゃぐちゃ＆解釈分かれるようになっちゃうから、数式という道具を用いて表現し、万人で意識を合わせようね、というのが現時点での数学への理解でございます

• 現状

相変わらずコードを描くのは写経中心だし、息を吸うように操れるのはSQLだけだ。

今週は写経コードでエラーを出しまくり、Google colaboratoryをクラッシュさせてしまった。

うまくなりたいことはたくさんあるが時間がない。

にも関わらず、このようにブログを書いているのは、単なる現実逃避である。 

 ※講義で「わからないことがわからない」状態から、「わからないところがどこかわかる」まで絞り込んで下記2冊を読んだら、講義内容への理解度が少しだけ上がったでござる。

「なぜ? どうして?」をとことん考える高校数学 (BERET SCIENCE)

統計学が最強の学問である[数学編]――データ分析と機械学習のための新しい教科書