単純な集計とデータサイエンスによる分析とで結果が食い違うかもしれない3ケース - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
一般に、データ分析の大半はそれほど高度なテクニックの類を必要としないものです。僕も常日頃から口に出して言うことが多いんですが、「統計学だの機械学習だのの出番なんてそもそも少なくて当たり前」。工数もかかるし、できればやらない方が良いです。ぶっちゃけ単純な四則演算で十分なケースの方が多数派でしょう。 なので、普段はDB上でSQL（というかHiveなど）でサクッと四則演算だけで集計処理を済ませてしまって、その結果だけを表示するようにしておいた方が圧倒的に楽で手っ取り早いはず。多くのBIツールもそういう考えのもとで作られていると思います。 ところがどっこい。世の中には、単純な四則演算での集計結果と、データサイエンスを駆使した分析結果とで、食い違ってしまうケースが何故かあることが知られています。どちらかと言うとレアケースだとは思いますが、その矛盾をおざなりにするととんでもないことになることも多々あり
クラウド時代、ビッグデータ時代に求められるスキルは何なのか？ - wyukawa's diary
Google App EngineやAmazon EC2、Microsoft Azure、SalesforceなどのSaaS/PaaS/IaaSが広まるにつれて、 またHadoopやNoSQLのようなビッグデータを扱う技術が登場し広まるにつれて、 従来のシステム開発とは求められるスキルも変わってくるのではないかと思いつつあります。 そしてこれはSIerとかWeb業界とか関係無い気がしています。 ここで言っている従来のシステム開発というのは役割に応じた分業体制による仕事の進め方のことです。 つまり業務SEがお客さんと要件をつめ、インフラSEがインフラ設計をし、アーキテクトがアプリの基盤を設計し、開発者が実装し、QAが試験するという流れのことです。 個々の作業自体はクラウド時代、ビッグデータ時代でも必要なのですが、その中身が変わってきたため個々人の役割や求められるスキルも変わっていくように思い
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