企画や営業など非エンジニア職がSQLを勉強したらメリットばかりだった話 - paiza開発日誌
Photo by Linux Screenshots こんにちは、谷口です。 あなたの会社ではSQLを使える人の割合はどれくらいでしょうか？ ITエンジニアであれば多くの人が日頃から使っているSQLですが、それ以外の職種では「SQLを使えないので、データがほしいときはエンジニアにお願いしている」という人も多いかと思います。 ただ、自分でSQLを使えないと、今すぐデータがほしいのに確認できるまで時間がかかったりして不便なことも多いですよね。また、エンジニアにとっても、開発中にちょっとしたデータ取得がいくつも差し込まれたり、「データが思っていたのと違った」と言われてやり直しになったりするのはストレスになってしまいます。 paiza社内でも、かつてはそんな状態でしたので、社内で非エンジニア職向けにSQLの勉強会を実施するようになりました。現在は、営業・企画・事務局など、さまざまな職種の人たちも自
未来が明るい業界はどこ？ 給与が上がった仕事、下がった仕事とこれから伸びる仕事 | マネ会 by Ameba
産業別規模の変動から見る分析 今後も必要とされる仕事を考える前に、過去どんな産業で働いている人が多かったのか、まず時系列で振り返ってみましょう。 上図は、各産業（大分類）別の雇用者数のデータを収集しています。こういった統計の難しいところではありますが、2002年に産業の分類基準が変わった為、1968年〜2002年までのかなり古めの結果になります。ご容赦ください。 かつて製造業は日本最大の規模を誇る産業でした。しかし1992年をピークに減少に転じ、2001年には卸売・小売・飲食業に抜かれてしまいます。調査開始時点では、製造業の半分の規模でしかなかったサービス業は、2002年には製造業の1.5倍の規模となります。 もう少し新しいデータを見てみましょう。 最新の分類では、ITの進展を反映し、情報通信業と運輸業が分離された他、規模が大きくなったサービス業を細かく分類分けをしています。 上の図の通り
超文系がデータ分析を仕事で使うコツ：日経ビジネスオンライン
ビッグデータをいかに活用するかが注目を集めている昨今。統計学の本がベストセラーになるなど、データ分析にかかわる“理系の知識”の必要性を感じている人は多い。一方で、営業やマーケティングに携わる一般ビジネスパーソンはいわゆる“文系”がほとんどだろう。 そこで、大阪ガスの企業内データサイエンティストとして著名かつ、文系の営業マンらと長年協働してきた経験を持つ同社ビジネスアナリシスセンター所長の河本薫氏に、文系の人でも、データ分析を理解し、仕事で使いこなすには何をすればいいのかを聞いた。 （聞き手は三木いずみ） 河本さん自身は、データサイエンティストで理系ですが、社内の事業や経営に分析結果を生かす際には、企画や営業といった文系の人と仕事をされることも多いかと思います。 河本：そうですね。営業の現場の人から話を聞きながら、分析モデルを作りますし、出てきた分析結果の数字について、最終的にどう活用するか
優れたリーダーに学歴は関係ない。Googleが自社社員をデータ分析して得られた意外な知見 | ライフハッカー・ジャパン
Inc.：シリコンバレーで成功を収めている人は、スタンフォード、MIT、ハーバード出身の天才ばかりだと思っていませんか？ 冴えわたる技術力を武器に、ビジョンに突き動かされ、急場をしのぐ。そんな典型像を持っている人は多いでしょう。Googleに就職するには、スタンフォードまたはMITを出ていなければならないと言われていた時期もありました。2012年ごろまでは、大学を出て10年以上たっていても、大学時代や高校時代の成績を聞かれるのが常だったのです。 しかしGoogleは、仕事での成功と学歴はまったく無関係であることを発見しました。従業員がリーダーとして成功を収める条件を知るためにデータを分析したところ、驚くべき結果が出たのです。 結論から言うと、典型的なイメージはまったくの間違いでした。 リーダーとしてもっとも重要な資質は、卒業した学校でもIQでもありません。むしろ、もっと退屈な人物を連想する
データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
ダメな統計学：目次｜Colorless Green Ideas
2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』に大幅に加筆したものだ。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 ここに公開する『ダメな統計学』は、アレックス・ラインハート (Alex Reinhart) 氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。この文章は全部で13章から構成されている。詳しくは以下の目次を参照されたい。 はじめに データ分析入門 検定力と検定力の足りない統計 擬似反復：データを賢く選べ p値と基準率の誤り 有意であるかないかの違いが有意差でない場合 停止規則と
オックスフォード大学が認定 あと10年で「消える職業」「なくなる仕事」（週刊現代） @gendai_biz
たとえばバーテンダーの仕事。これがコンピューターに代わられる確率は77%—。そんな大胆予測を披露した論文が全世界で話題だ。論文の執筆者が本誌に語った、凄まじすぎる「雇用の未来」。 仕事はほぼ半減する 「コンピューターの技術革新がすさまじい勢いで進む中で、これまで人間にしかできないと思われていた仕事がロボットなどの機械に代わられようとしています。 たとえば、『Google Car』に代表されるような無人で走る自動運転車は、これから世界中に行き渡ります。そうなれば、タクシーやトラックの運転手は仕事を失うのです。 これはほんの一例で、機械によって代わられる人間の仕事は非常に多岐にわたります。私は、米国労働省のデータに基づいて、702の職種が今後どれだけコンピューター技術によって自動化されるかを分析しました。 その結果、今後10~20年程度で、米国の総雇用者の約47%の仕事が自動化されるリスクが高
【マーケッター必見！】市場調査や企画書作成に役立つ統計データ20選！｜経営・戦略｜経営ハッカー
欲しいデータがズバリ手に入るサイトをまとめました！ 市場調査をしているときや企画書を作成しているときに、「欲しいデータが見つからない…」なんてことがよくあるのではないでしょうか？ そこで、今日は、データが手に入れられるデータをまとめ、統計データを効率的に得て、上手に活用するコツをまとめました。 【目次】 政府系の統計データ３選 リサーチ会社等の公開データ１７選 データを探し、上手く利用するには？ 政府系の統計データ３選！ まず、無料で充実した情報が手に入るのが、政府や官公庁のサイトです。 皆様が払った税金でつくられているものなので、有効に活用しましょう。 １：総務省統計局 総務省統計局では、無料で多くのデータが手に入ります。 手に入るデータのカテゴリーとしては、人口・世帯、住宅・土地、家計、物価、労働などがあります。また日本全体だけではなく地域ごとのデータも手に入ります。 また、このサイト
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