データサイエンティスト＆機械学習（人工知能）エンジニアのスキル要件と、過熱する人工知能ブームが生み出す狂騒曲と（2018年2月版：追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

(Image by Pixaby) この記事は去年はてブ1100以上ついてしまった与太記事の続編です。その時はタイトルを読んで字の如く「データサイエンティスト」と「機械学習エンジニア」の満たすべきスキル要件（の2017年版）について考察したものでした。 で、まだ1年しか経ってないのに何でまた引き合いに出したのかというと、最近のメディア報道やニュースリリースの類などを見ていると「データサイエンティストにディープラーニングをやらせる」とか「高度な統計分析のできるエンジニアが必要」みたいなどう見ても色々混同している感のある内容が目に付くので、改めてちょっと自己流に交通整理してみようかなと思ったのでした。 特に、空前の人工知能ブームで「人工知能」の語が人口に膾炙すると同時に2014年頃にブームが終わったはずの「データサイエンティスト」の語が何故か復権してしまい、そこら中のメディアでかつて空回りした

[bohemian916]

機械学習エンジニアは加えて、環境構築のためのLinux, ミドルウェアの知識、CUDA, nvidia-dockerなどのGPU周りの理解も必要で、ハードからソフト、運用から最先端研究、技術負債の考慮など、めちゃくちゃハードル上がってる

[skypenguins]

解析学、線形代数、統計学、機械学習、Linux、Python、ライブラリ、クラウド(AWSとか)、コンテナ、GPU、GPGPU(CUDA、OpenCL)、データセットの準備…必要な知識多すぎィ

[bfms350]

「よく分かってないけど凄そうなことをできそうな人が欲しいです！ただし勉強は全部自分でやってね！」って、人事の人は自分がおかしな事言ってるって気づかないのかなぁ。そんな事言うやつは採用しないだろ。

[shibacow]

これにプラスして大量の前処理がある。最初からきれいなデータセットが用意されていると期待してはいけない。

[thesecret3]

データを整えて分析可能にするまでが大変なのと、分析可能にしちゃうと、割と簡単な集計でも結構価値が出てしまうので、それほど大変な統計だの人口知能だの言わなくていいって話がある。

[saiid]

“肝心の人材を求める側（現場・企業）に統計学＆機械学習の理解が不足していて” ←これってもう機械学習云々じゃなくて経営能力とか組織マネジメントの実力不足な気が

[fujixe]

言いたいことはわかるが、「社会の側」に不足なく理解されてる職業なんて、あるのかな。

[rti7743]

よくわかんないけど、黄色い本をスラスラ読めて実装できる人たちだけが、データサイエンティストを名乗って欲しいと、個人的に思っている。　そうじゃなきゃ読んで挫折した僕が悲しむ。

[tengo1985]

SREみたいな人種はここでいう機械学習エンジニアとはまた別だと思ってる。k8sとか、分散システムあたりをうまく構築して運用する人がいないといけない。規模にもよるけど。

[harumanachika]

“旗を振ってる内閣府のお膝元でこの有様なのであれば国の取り組みなんて残りは推して知るべし”

[Kumako_investment]

このお仕事ちょっと気になってるんですわー🙄💭

[blueribbon]

「データサイエンティストは『アナリスト』の発展版」で「機械学習エンジニアは『エンジニア』の発展版」 「統計学は『説明』に使うもの、機械学習は『予測』に使うもの」

[headless_pasta]

納得感。 “「データサイエンティストは『アナリスト』の発展版」で「機械学習エンジニアは『エンジニア』の発展版」”

[muddydixon]

この説明僕もよく使う “「統計学はアドホック分析として都度分析するもの、機械学習はシステム実装して自動化に使うもの」”

[lyiase]

私はこの要件やブコメの要件は完全には満たせてない気がするので、あくまで「機械学習も出来る普通のエンジニア」だなと思うな。ただ、擦ってると彼らと話しやすかったりするので「一通り出来る程度」では必要かなと

[hiddy216]

マエショリストのほうが地味にニーズがあると邪推

[beerbeerkun]

IT全般で丸投げ野郎は多くて周辺スキル持ってるといよいよ頼られる。SIer依存に慣れきった会社が多いのも理由かもしれん。

[chocolate0521]

shi3zuさんとこはどうしてるんだろ？あといずれはdeep learningやりたいと思っていたけど、要件見て普通にめげた(´Д｀)めう

[memoyashi]

さらに応用、本番ユースとなるとフロントエンドやら映像・音声の前処理、、リアルタイム認識のためのストリーミング技術だったり幅広すぎ。でも今はOSSでなんでもできるので、機械学習エンジニア一人でできちゃう。

[airj12]

こうしてみるとハードルの高さがよく分かる

[chemical0918]

TrainingとEducation 重ねて行くしかこのテクノロジーとのギャップは埋められないですね。

[yoshihiroueda]

これからこれだけ勉強するの…?

[tuun]

相変わらず挙げられてるスキル要件がよくわからない。教科書に書かれている内容は必要に応じて参照できれば十分で、現実の問題を筋よく解く力のほうが実務者にはよほど大事だと思う

[natu3kan]

金になりそうな産業を国でバックアップして会社を育てればいいのに、国ですら成功した経験者しか雇わないみたいなスタンスか。外国がプラットホーム独占した後の技術を高いライセンス料払って使えばいいと思ってそう

[Kmusiclife]

時間の問題だろうね。はやりは社会インフラには乗らない。必要なときに使えるプラットフォームがあればいいだけかと思うわ。アメリカにこの分野も持ってかれますね。

[about42]

職業のスキルリストとはまだ差があるよし

[Dicer]

採用側のぐだぐだが思ったより酷い感じ。まともに学習して経験積んだ人はどこに行けばいいのか？　海外の企業？

[taninosaburo]

t

[psfactory]

データサイエンティスト＆機械学習（人工知能）エンジニアのスキル要件と、過熱する人工知能ブームが生み出す狂騒曲と（2018年2月版） - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ

[ohaan]

この分野も人間からAIに置き換わりそう・・・・何十年後になるかわからないけど。

[masalib]

機械学習も統計学も難しいけど楽しいからコツコツ勉強する

[tofu-kun]

なるほど