もちろん将来的にデータサイエンスを専門にしたいという人もごく一部いますが、多くの学生は違います。

大多数の学生は将来的に臨床の医師になりたい、実験系の生命科学研究者になりたい、医療に関わる仕事がしたいといったそれぞれ異なるキャリアプランを持っており、それぞれの領域でデータサイエンスを一種の武器として活用したいと考えています。広い意味の生命科学・医療領域を仕事にしたい学生たちが集まっており、多くの学生の主目的は将来的に専門にはしないが強みとして習得しておきたい領域の勉強であり、いわば将来の自分への先行投資です。

担当者が30分ほど質問、その後自由に30分ほど質疑応答、そして私の補足が30分くらいで行っています。いろいろなバックグランドの人がいるので、基礎的な内容であっても質問しやすい雰囲気かなと思いますが、これについては百聞は一見にしかずです。こちらに過去の動画がありますのでご覧ください。

どのようなキャリアパスを希望しているのか分かりませんが、例えば医療関係なり学術関係なりの仕事を目指しているとしましょう。どちらとも多くの人の前で話をしないといけない機会は多々あります。学会や講演会で発表する時には聴衆は数百人規模の初対面の人ですし、かなりのベテラン・大御所の先生も多くいらっしゃるでしょう。学振DCはじめさまざまなお金を支援してほしいときの面接ではかなり専門的でしかも厳しい質問しかされませんし、それから将来的に教授・准教授等のポストをとるためには何十人もの候補者の中で書類・面接選考で1番にならないといけません。

一方でこの勉強会はクラス1つ分の規模でありかつ年齢がかなり近いこともあって、定期的に会っているうちに、そして日々slack内でやりとりするうちに所属は違ってもどんな人かはお互い分かっていますし、あえて博士課程に入る前の方に限定した勉強会なので「こんな質問基礎的すぎて聞けない」というふうに構える必要は全くありません。最初は勇気がいるかもしれませんがこの会でいろいろ発言する中で苦手を克服し、将来的にもっと大きな舞台で活躍していただきたいと思っています。

不安はよくわかります。ただ誰しも初心者からスタートであり、「まだ勉強不足」と言っていたらあっという間に学生期間は終わってしまうのも事実です。行列を高校数学で習っていない人がこの会に加わって3ヶ月で行列をたくさん使った病理画像AIに関する論文を紹介したこともありますし、ちょっと前からやっている人でもせいぜいここ数年で (本業の合間に) 勉強した方ばかりです。データサイエンスと生命科学・医科学領域研究を学べる他の勉強会はほとんどありませんし、学生限定のオンラインの会は2022年4月現在、この会しかないと自負しています。他大学で頑張っていて自分より少し先をいっている他のメンバーから大きな刺激を受けられます。最初は自分に負荷をかけて勉強する必要があると思いますが、初心者でも熱意がある学生さんはぜひ背中を押してあげたいと思っています。

また、勉強会の担当が回ってくるまで1年ほど時間があり、初心者からでもいろいろ勉強してステップアップする準備ができると思います。詳しくは次のQ&Aもご覧ください。

原則としてレギュラーメンバーに加入してから1巡したタイミングで担当をお願いしています。この勉強会は隔週開催ですので月に2名、そして参加メンバーは30名前後いることを考えれば、最初にご担当いただくのは加入から1年後くらいです。その前後で順番の変更は柔軟にできますので、加入後に幹事学生にご相談ください。

この勉強会には学部1年生も複数参加していますし、学部1年生が論文紹介の担当をしたこともありますので意欲があればきっと大丈夫です、というのが結論です。高校卒業してすぐ、まだ大学に入学前の段階で正式メンバーになったとても意欲的な方もいますし。

どの学部にせよ学部1,2年生ではまだ専門科目はほとんどやっていないでしょうし、無理に参加する必要は全くないです。ただ、本来はすごい大きな可能性があるのに自分でブレーキをかけてしまっているのはもったいないなと思います。清水は東北大の医学生だった頃、1年生の頃から (自分も初心者なのに) 勉強会を立ち上げて幹事をしていましたし、熱意のある後輩達も2年生になったら一人で担当をしていました。大学合格後にまだ高校生ながら勉強会のメンバーに加わり、かつ研究室に朝晩出入りして学部1年生で筆頭著者として英文論文を発表した後輩もいます。

熱意があれば学年関係なくいくらでもスキルアップできますし、逆に自分で本格的に勉強しようとしない限り最上級生になっても論文はほとんど何も読めません。清水は同様の会を医科歯科の博士課程1年の科目でもやっていますが、授業として参加している博士1年生ですらほとんど何も分からないところからなのです。

もちろん初めてなら1論文読むのに1週間はかかるでしょう。だからこそこの勉強会は隔週開催で、初めての方でも十分勉強する時間が取れるようにしているのです。研究って大学の学年ほとんど関係ないので、若さ溢れる行動力でいくらでもカバーできると思います。

いいえ、これは学生の勉強会であり、私はただのオブザーバーですから、私に質問をするということ自体が見当違いです。難しいと感じる部分をzoomの勉強会で直接discussionしてください。また勉強会後にメンバーのslackの誰もが見えるチャンネルに質問を書き込んでもらうこともできます。他の学生さんからお返事がもらえるかもしれません (しもらえないかもしれません)。

この勉強会は清水が講義をするスタンスではなく研究室の論文抄読会と同じように参加者が持ち回りで担当することで運営しています。講義では5%しか身につかないが、人に教えることで90%身につくという研究結果は聞いたことがあるかもしれません。受け身姿勢ではほとんど身につかないからこそ、みんなが持ち回りで担当するという制度になっています。そのため、1回だけゲスト参加者として加わっていくのはwelcomeですが、それ以降も参加するということであれば担当もしていただくことになります。現状40名前後で2週間ごとの金曜日 (17:30-18:30) 開催なのでざっくり年に1回くらいのペースで順番が回ってきます。その期間の中で順番は調整できますので、他の予定がないタイミングもあるかと存じます。

Biomedical Data Science Clubに「サポーター」としてご参加いただくことは大歓迎です。詳細はこちらをご覧いただきたいのですが、最新の動向にキャッチアップすることができます。

一方で、正規メンバー(学生メンバー) としては、博士課程の学生や社会人の方は一般的には加入いただくことはできません。

博士課程ではそのラボの教員が指導に全責任を持っており、また学生はその指導を受けて世界初の何かを創出して論文化・学位取得を目指すわけです。そういった成果が全ての世界にいるわけですので、自分の研究には直結しない内容を年下の学生とともに勉強する時間はほとんどないかと思います。生命科学や医療系の博士課程の学生で、清水から数理情報科学を学びたい方はBiomedical Data Science Clubではなくダブルメンター制度をご利用ください。例外的に、MD-PhDコースのように学部を休学して博士課程に入るコースの方は、ゲスト参加時に医学部や歯学部の6年生相当までであれば博士課程であってもメンバーに加入いただけます (例, 医学部4年で休学し、先に博士課程に入学して2年生なら医学部6年生相当なので加入可能)。

また、社会人の方は本業はお仕事であり、この会で担当をしていただく時間の捻出は難しいと理解しております。例外的に、学部卒業後に例えば大学院進学のための資金を得るために就職したのであり将来的に研究者を目指したいという方は、ゲスト参加時に医学部・歯学部6年生相当までであれば加入可能です (例として4年生学部卒業後、社会人2年目であれば医学部6 年生相当であり加入可能)。社会人であってもご自身の担当回には論文をご紹介していただきますから、お仕事の調整ができるのが大前提です。