GPU-GRS

GRSに所属する大学院生は、今のところ、今までのところ、全員社会人です。恐らく、ウェットな実験をしない職種、例えば製薬企業の臨床開発職などにおいても、学位取得のニーズが高く、ドライ研究であるGRSの研究とのマッチングが良いからなのでしょう。とは言え、データサイエンス領域の研究になりますので、しっかりとした研究目的・意義の上に、必要なデータを確実に収集し、的確な手法で分析して、仮説証明、現状分析、将来への提言に繋げていく必要があり、研究の目的を見失って暗中模索になることもしばしば。これまでとは違うデータ解析手法に戸惑ったり、慣れ親しんだ古典的ネイマン・ピアソン統計のみならず、ベイズ統計に手を出して躓いたり。。。 研究上のハードルも多数ある上に、仕事。皆さん現役の正社員。社会人大学院生として雇用主には理解してもらっているとは思いますが、大体どの現場でも出来る人ほど使われる。結果、ハードな通常業務に空き時間での研究となるのですが、モチベーションが維持できないと主力は業務に移っていきます。モチベーションが維持できなくて、本体業務が忙しくなって、ドロップした大学院生は何名もいます。もう少し、ちゃんとした指導が出来ればとも思いますが。。。 自分自身、これまでの研究生活を振り返ってみて、留学先のボスなどに受けた指導の中で印象に残っているのは、ほぼ雑談。雑談の中から、思い通りに結果の出ない挫折を乗り越えて、何か光が見えたときの研究の楽しさ、ワクワク感、達成感を教えていただいたように思います。それが、領域は違えども今でも研究を続けている根源なのかな。 どうぞ、行き詰ったときは、教員と雑談しましょう。あなた方よりは少しだけ年長で少しだけ研究経験が多いだけですが、そんな雑談の中から、新たなモチベーションが生まれるかも知れませんよ。