東大助教がDeNA転じゲームの「KPI番人」たるデータサイエンティストに、話題の職業おさらい
私は2013年6月に、3人のトップデータサイエンティストが集った「日米データサイエンティスト頂上座談会」に立ち会う好機を得た。このとき、米ヤフーなどでデータサイエンティストを歴任した米ピボタルのアニカ・ヒメネス氏は、データサイエンティストに求めるコアとなる2大スキルは「統計学とプログラミング能力です」と言い切った（関連記事：「統計学とプログラミング能力の2つが両立していないと、採用でイエスと言えません」）。 正直言うと、私はこの話を聞きながら、「それは厳しい条件だな」と思った。なかなか日本には、この2つを満たせる人はいないだろう。 加えて座談会に集まった3人は、データサイエンティストにはコミュニケーション能力も必要であることで考えが一致。ますますハードルが高く感じられた。 ところがそれから約1カ月半後、上記の素養を満たす人に取材で会うことができた。相手はディー・エヌ・エー（DeNA）にいた
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
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