2022.11/02 データサイエンスと個人のスキル

DXの進展とともにデータサイエンスが注目を浴びてから１０年が過ぎた。タグチメソッドも含めれば、データサイエンスのスキル実装が技術者の常識となってから３０年の歴史となる。

材料系の技術者についてはマテリアルインフォマティクスも身につけなければいけないので大変な時代である。しかし、安心してほしい。弊社はそれらを４０年以上の技術開発経験から易しく獲得できるようセミナーを提供している。

データサイエンスについて、３０年以上前はそれを使うと非科学と考えていた人がいた。基礎科学に近い開発を行っている研究者もどきの人に多かった。当方はそのような人たちに、実験法が非科学であるといじめられた。

イジメている方が知識の幅が狭いのに偉そうにしている。自分が見えていない、と言ってしまえばそれまでだが、データサイエンスの手法が新QC７つ道具に採用されていたので、なおさら現場的手法と誤解されていた時代がある。

例えば、電気粘性流体の耐久性問題では、京都大学出身の博士をリーダーとした高偏差値のスタッフが１年かけて否定証明を行い、界面活性剤を用いては実用化できないという科学的に完璧な証明を３０年以上前に完成させている。

その時、問題解決を依頼された当方は、一晩でデータサイエンスを用いて界面活性剤を使用する解決法を提案している。その後実際に技術として完成させて特許出願と実用化をしている。

このあと大変なことになり、高純度SiC半導体治工具事業を住友金属工業とのJVとして立ち上げながらも学位を取得したセラミックスのキャリアを捨て転職している。

当時はデータサイエンスを科学分野で用いるのは邪道と思っていた技術系の研究者は多いが心理学などの人文科学系では成果が出ていた。また、技術のニッサンではそれを用いて塗膜の研究を４０年前完成させている。当方はそのセミナーを拝聴し感動した記憶がある。

３０年以上前はコンピューター環境が恵まれていなかったので、個人のスキルとしてデータサイエンスはお金のかかる分野だったが、今は湯水のように使用できるPythonのライブラリーがあり、MIさえも無料でできる。

そのスキルを身に着けたいなら弊社を活用すれば、低価格である。おそらく世界中探しても弊社より安いセミナーは無いだろう。１年に数回サービスとして無料セミナーと常時有料セミナーも行っているが価格は安い。

価格は安いが実際に使用された事例とともに指導するのでわかりやすい。

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