データサイエンスインターン生 馬場開陸の記録【前編】

はじめに

　株式会社サイキンソーのデータサイエンス部門にてインターンをさせていただいている馬場開陸と申します。昨年夏から始まったインターンがこの3月で時期的にひとつの節目を迎えたことから、これまでを振り返ってnoteを書かせていただくことになりました。

そこそこ分厚い仕上がりとなったことから前編・後編のお二部構成になっており、前編では自己紹介とサイキンソーでインターンをはじめるきっかけ、後編では実際にインターン業務を経験したうえでの体験談が対象となります。

自己紹介 〜データ分析・プログラミングとの出会い〜

　データサイエンス部門でのインターンを申し込んだという身ではありますが、大学では獣医学部に在籍しています。周囲の同期の大半は大学付属施設での臨床研修なりウェットラボでの実験活動なりに取り組み、時間を見繕っては動物病院での業務体験へ繰り出すのに対して、自分の場合はデータサイエンスの方向へ突貫しています。そうなるに至った経緯は単純で、数年前にひょんなことからデータ分析やプログラミングといった概念と遭遇した際に一目惚れしてしまったのです。そもそも獣医学部を志したのは「獣医学を学びたい」という単純な学習意欲であり、そしてその先がないというのが問題でした。たしかに勉強は楽しかったので、当初の目的自体は存分に果たせたものの、勉強だけで満足してしまったというか、実際に(臨床獣医師に限らず広範な職域全体を指しての)獣医師になりたいという意欲は湧いてこないという致命的な状態に陥ったのです。

　それに対して、データ分析やプログラミングといったコンテンツとの親和性が高かったのは、色々な理由によります。手先の器用さを必要としないだとか、あくせく動き回らずに済むだとか、試薬なり検体なりの消費を気にせずマイペースに練習ができるだとか、あまり胸を張れない動機も多かったものの、ダントツで一番の理由は「他の何よりも夢中になって取り組むことができた」という点でした。最初は趣味として始めて、ネット上のオープンなデータセットや解析コードを用いて独学に耽り、その後に大学で疫学を専門とする研究室に所属して、動物感染症のダイナミクス解析を行いました。もう少し具体的な研究例を挙げると、ある動物感染症の感染流行状況を把握するために、実地調査により得られた罹患動物個体レベルでの発生地点や報告時期を含むデータを材料として、感染拡大状況の時空間的な推定モデルを構築する、といったことを担当しました。それらの活動を通して、この道でずっと努力していきたいという想いは一向に鈍ることなく、そしてサイキンソーでのインターン活動を通してますます深まっていくことになります。

サイキンソーにjoinしたきっかけ

　サイキンソーでインターンをさせていただくことになったきっかけは、Wantedlyに掲載されていたデータサイエンスポジションの要項でした。獣医学の範疇においても「細菌叢」という概念はしばしば登場し、基本的な知識に関しては既に馴染みがあったことに加えて、大学で他の研究室が扱う研究テーマの話などを耳にする度に、自身が研究で扱ったような性格のものとは異なるフィールドおよびデータの分析に挑戦してみたいと思っていたため、「これはまさしく絶好の機会だ！」と感じました。

　▼当時の募集情報（※現在、募集は終了しています）

　また、対象となるフィールドの如何とは別に、「とにかく実際のデータサイエンス業務を体験したい」という欲求も強く存在しました。その内訳は、それまでに培ってきた実力がどれだけ通用するのかを試したい、そして業務を通じて更なる成長を果たしたいという野心が半分、それだけでは実務を全うするに足らないだろう、必要になってくる未習得の知識/技術が様々あるに違いない、という恐れがもう半分でした。

ここで言う「それまでに培ってきた実力」が該当するのはpythonプログラミングに限られ、一般にデータサイエンスに関する業務に必要とされるその他の知識/技術に関しては恥ずかしながらからっきしでした。pythonプログラミングに関して既にそれなりの水準に至っていたのは、探せば山のように資料が見つかることもさることながら、「この関数や文法を使えばどういうアウトプットが得られるのか」という感覚が容易に得られる、要するに独学の敷居が低かったことが決定的でした。それに対して、「その他の知識/技術」に該当するものは、名前だけは聞いたことがあっても、それを会得することでどのような恩恵を得られるのかという点がまるでピンとこなかったために、全く学習意欲が湧かないまま手付かずでした。そして、インターンとして実務に携わることでその勘所を掴めれば、そうしたネガティブな意識を払拭できるのではないかという期待もしていました。ちなみにこの期待は見事に的中するのですが、その辺りについては次回にあらためて解説します。