データサイエンティストになりたい学生の為の就職先の選び方 - shakezoの日記
ここ半年でIT業界ではビッグデータというバズワードが一気に広がり、データ分析者の需要が急増しています。データサイエンティストは今後10年で最も魅力的な職業になるとも言われており、データ分析に携わる仕事に就きたいと考えている学生も以前よりは増えてきているのではないかと思います。 ビッグデータ、データサイエンティスト、データマイニング、機械学習などのキーワードが散りばめられた記事も連日のように投稿されていますが、新卒の学生がデータ分析の仕事に就くための方法について触れられているものはあまりないようです。IT業界で働いている人たちの間でも、正しい認知が進んでいない状況ですので、データ分析業界の構造を学生さんが理解することは難しいのではないかと思います。 私自身はデータ分析に携わって5年程度で、まだまだ初心者の域を脱していないぺーぺーですが、データマイナーになるためにどんなキャリアを積めばよいかに
RIETI - 発明者からみた日本の研究開発の課題 －発明者サーベイ自由記述調査から－
2007年に(独)経済産業研究所が行った発明者サーベイでは、日本における研究開発の在り方につき「問題点、制約となっている点、そのパフォーマンスを高めるための今後の政策・経営課題等」の自由意見を寄せて頂いた。発明者サーベイに回答して頂いた発明者の約4分の1に当たる約1300名からの意見があり、本稿ではその内容を以下の如く8の主題に応じて詳細に分類整理し、頻度をまとめている。企業経営への意見は、（1）発明者報酬・評価・研究への制約、（2）R&D戦略、（3）商業化能力・知財の活用（4）その他の問題（人材流動性の欠如、研究開発資金の不足など）の4つのカテゴリーに意見を分類し、政策・制度への意見は、（1）研究開発への支援制度・規制、（2）特許制度－審査制度・権利保護・国際化・情報の開示－、（3）大学・国立研究所の役割（4）その他の問題（中小企業・個人発明家に対する支援）に分けている。また、分野ごとの
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