時系列分析のプレゼンを社内で行いました！
私の会社では週次の進捗報告会があります。
いつもは口頭で簡単に進捗報告をします。
例えば
私は最近時系列分析の業務をしています。
IoTデバイスの過去データを使って未来の傾向を予測しようとしています。
今Arimaモデルを実装するために、Pythonのコードを書いていているところです。
それ以外には、イタリアに出張して、IoTデバイスを設置してきました。
イタリアのパスタ美味しかったですよ！笑
今週の私の進捗は以上です。
実際よりかなりシンプルに書きましたが笑、このようなイメージです。
また業務が完結した時やプレゼン資料を使った時は、自主的、または上司の推薦でプレゼンする機会が設けられます。
プレゼンする機械は、人によりますが半年に1回するかしないかの頻度です。
今回私は特に上司からプレゼンするようにと全く言われませんでしたが、自ら手を挙げて自主的にプレゼンしてきました！
英語でのプレゼンの練習と自分のデータサイエンティストとしての業務の質を高めるべく、積極的にアウトプットしていこうと思います！
社内プレゼンなので、失敗しても実質ノーダメージ！
自分はまだまだ社内でもデータサイエンティスト見習いです。
積極的に失敗して成長していこう！！
プレゼンは社内のデータサイエンティスト、ソフトウェアディベロッパー含め20人ほど。
いざやるとなると緊張してきました‥！
今回は、初めて見る人にもわかりやすいようにプレゼンを作成しました。
・時系列分析のモデルとは？
・モデルについての簡単な概要（Arima、Prophet、Liner Regression）
・データセットについて説明
・予測結果
・わかったこと、考察、これからの課題、次にやろうとしていること
を10分くらいで完結に説明しました！
もちろん英語でプレゼンしたので、かなりたどたどしくなってしまいました。
もっと練習が必要だなぁ。。
プレゼンを終えて
質疑応答、ディスカッションのパートでは、みんな次々と質問してくれました！
トレインテストデータはなぜそのサイズにしたの？大きくしたらどうだった？
データセットの時間の粒度は？細かくしてみたら良くならないかな？
他にパラメータを追加してみたらどう？追加できそうなパラメータはあるかな？
論文でこんなデータの前処理があるんだ、送るから参考に見てみて！
ディスカッションが盛り上がってよかったです！
質疑応答には、技術的な意味と英語の聞き取りが上手く出来ず、
あなたの言ってることは、こういう意味ってこと‥？
と、質問を確認することで理解することができました！
みんなデータサイエンスの修士卒、博士号卒なのでディスカッションのレベルが高い！
送ってもらった論文を読んでみたのですが難しすぎて全く理解できませんでした泣
ただレベルの高いデータサイエンティストに囲まれている環境だということを改めて感じました！
こんな恵まれた環境無いぞ！
私はデータサイエンティストとしてスキルアップするためにドイツにきたので、望み通りの環境です！
みんなに技術で追いつけるように引き継ぎ勉強頑張ろうと思いました！
目指せドイツでぬくぬくデータサイエンティスト！
今回も最後までお読みいただき、ありがとうございました。
引き続き発信活動も行なっていきますので、いいね！・感想や応援コメント頂けたら嬉しいです！
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