11/16：初めの1分ほどの音が消えていた問題を修正いたしました。大変申し訳ありませんでした。【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、Mailからお送り下さい。⁠https://forms.gle/xmNbRKFQJQxZoRKJ6⁠X：#DataScienceLGMail: [email protected]: https://discord.gg/8d6T5syBTZ番組HP: https://secret-mat-72c.notion.site/Podcast-Data-Science-LG-188a9bc7146f803dbc3ad1ea95ad49dc?pvs=149【今回の内容】このエピソードは、統計学やデータサイエンスをテーマとし、みずほ第一フィナンシャルテクノロジー（みずほ第一FT）の専門家と筑波大学の学生を迎え、アカデミアの研究と企業のR&Dの違い、およびキャリアパスの示唆を提供することを目的としています。noteにはエピソード内で言及していない採用・インターン情報を掲載しているのでご確認ください。【前編（〜23分）：アカデミアから企業への転向と研究環境】主に、ファイナンシャルエンジニア陳さんが、神戸大学で特命助教から企業への転職動機と、みずほ第一FTが提供する論文執筆や学会発表へのサポート体制、柔軟な働き方について議論します。また、社内の学術背景を持つ人材（数学、物理学など）と知識共有の仕組み（学術報告会）についても触れられます。【後編（23分〜）：金融R&D戦略とAI時代のスキルシフト】主に、データアナリティクス技術開発部長井口さんが、生成AI（LLM）の研究と、AI時代にデータサイエンティストに求められるスキルが「評価（エバリエーション）」や「基礎的な理論の理解」へとシフトしているという展望を深掘りします。【note】https://www.notion.so/note-2a1a9bc7146f8007957afc381c2fd697?source=copy_link【ゲスト】◯井口亮さんみずほ第一フィナンシャルテクノロジーデータアナリティクス技術開発部長◯陳鈺涵さんみずほ第一フィナンシャルテクノロジーファイナンシャルエンジニアHP: https://www.math.kobe-u.ac.jp/home-j/chen.html◯長谷川弘貴さん筑波大学修士課程LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/弘貴-長谷川-71783a36b/HP: https://sites.google.com/view/hirokihasegawa/home◯遠藤雛海さん筑波大学大学院リスクレジリエンス工学学位プログラム修士課程【出演者】◯酒井彰筑波大学博士課程Nospare Student Community 運営X: https://x.com/simplesho_clt?s=21LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ssakai0403/HP: https://shoshohh.github.io/ja/【リンク】Spotify：https://open.spotify.com/show/44vHXFAzqV292YyRvI9cZ9?si=15ddbbe5fc2645acApple Podcast：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンス/id1784394537YouTube：https://www.youtube.com/playlist?list=PLw4Xosv9MWswLAe7xMYa3ut4UoP0e9_DeAmazon Music：https://music.amazon.co.jp/podcasts/93f29696-a96d-4c10-a37c-22d0c4e1153d/data-science-lg-学び合う統計とデータサイエンスNospare Student Community について：https://secret-mat-72c.notion.site/Nospare-Student-Community-Division-Activities-List-188a9bc7146f80f19daec821b55178ad?pvs=4Nospare Student Community 参加応募フォーム：⁠https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfqps5LHI_Y4VnCy0T_Q1BUMBn5hLdiCtRfbFKjyShra2-3Aw/viewform#datascience#機械学習#統計学#podcast#データ分析

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“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

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