(Image by Pexels from Pixabay) 僕自身がデータサイエンティストという肩書きを与えられて働くようになった9年前から、一貫して問題意識を持ち続けてきたのが「データサイエンティストをどう育成すべきか」についてでした。その後、この9年の間に質の良し悪しや量の多寡はともかく多くのデータサイエンティスト向け技術講座・資料が沢山世に出るようになり、一見その育成体制はそれなりに整ってきたように見えます。 以前議論していた「何故戦力になるレベルのデータサイエンティストが育たないのか」4項目を発掘して面白かった 1. 実戦可能レベルになるまでの学習量が多過ぎる 2. 『知っている』から『使いこなせる』への溝が深い 3. コミュニケーションで死ぬ 4. ビジネス価値と結びつけて自走するところに溝がある— TJO (@TJO_datasci) 2021年6月1日 しかし、当事者たちか

(Image by cromaconceptovisual from Pixabay) これは年末恒例のポエムです。故に皆様にとって役に立ったりあまつさえ学術・技術的に価値ある内容などは何ひとつございませんので、予めご了承ください。 今年は何と言っても、COVID-19パンデミック（新型コロナウイルス及びその感染症とさらには派生した「コロナ禍」と呼ばれる社会的影響）という人類未曾有の危機が世界中のほぼ全ての話題をさらった1年でした。僕自身にとっても、本業の仕事でも趣味のデータ分析でもコロナと向かい合うことを迫られ続けた1年であったという印象があります。 今回の記事ではそんな今年1年間を振り返りつつ、来年以降 (with / after COVID-19) の展望を徒然なるままに書き散らしてみようかと思います。 コロナ禍の社会的影響と向かい合う データ分析を「束ねる」役割への転換 「ビジネス