データ分析とビジネス活用のプロとして、さまざまな業界・フィールドで活躍する「データサイエンティスト」。 スキルセットや必要な知識などが語られることはあるものの、まだはっきりとした定義がなく、いったいどんな人たちなのか？と疑問を持つ人も少なくないのでは。 そこで本企画では、企業で働くデータサイエンティストたちの"リアル"を調査。データサイエンティストを志した理由や興味深かった論文、普段の業務、自社で働く魅力などを22社、52人のデータサイエンティストに聞きました。 企業一覧 DataRobot Japan株式会社 株式会社GA technologies 株式会社HACARUS 株式会社JMDC 株式会社LIFULL MNTSQ株式会社 NABLAS株式会社 株式会社Rist Sansan株式会社 SOMPOホールディングス株式会社 株式会社ZOZO 株式会社ZOZOテクノロジーズ アスクル株

「“開発者体験”で世界をエンパワメントする1日。」と題し、チームや組織の課題に日々取り組む方々に向けて開催された「Developer eXperience Day CTO/VPoE Conference 2021」。ここで、アイシア=ソリッド氏が「あなたが始めるデータ分析～データ分析プロジェクトの立ち上げ方から分析文化の作り方まで～」をテーマに登壇。ここからはおもしろい仕事をするために考えることと置き換え方法を紹介します。前回の記事こちらから。 自分の技術力、分析力はどこだろう？ アイシア=ソリッド氏：マスターのストーリーはどうでもいいんですよ。過去の話だから。私はみなさんに、あなたのストーリーを始めてほしい。そう思ってここに立っています。では、あなたのストーリーを見てみましょう。 実はあなたは、やり方を知っているし、おもしろい仕事をすることは絶対にできます。あとでお伝えしますが、順番を踏

「“開発者体験”で世界をエンパワメントする1日。」と題し、チームや組織の課題に日々取り組む方々に向けて開催された「Developer eXperience Day CTO/VPoE Conference 2021」。ここで、アイシア=ソリッド氏が「あなたが始めるデータ分析～データ分析プロジェクトの立ち上げ方から分析文化の作り方まで～」をテーマに登壇。最後にデータサイエンスの世界に入ることと、好き嫌いについて紹介します。前回の記事はこちらから。 データサイエンティスト協会の「タスクリスト」 アイシア=ソリッド氏：でも、「いやいや、待ってよ」と。「そうは言ってもエンジニアとデータサイエンスってちょっと違うでしょ？　PoCとかなんとかあるでしょ？　聞いたことあるよ、アイシアさん」という方もいるかもしれない。 そんな方におすすめなのが、データサイエンティスト協会が出している、「タスクリスト」という

講座概要 大好評につき受講受付期間延長！ ※講義動画は、開講日から閉講日まで閲覧可能です。 ただし、提出期限を過ぎた課題は提出ができませんのでご了承ください。 ※課題提出期限は延長されません。 AI（人工知能）を社会やビジネスで活かす方法を学んでみませんか。 この講座は、プログラムの知識が無くても、AI の利活用において大切なこと～AI がどのような問題解決に使えるのか、AI をどのように使えばいいのか、さらにAI が働く原理はどのようになっているのか～を学べるよう構成されています。 講座は活用講座事例集と活用・理論講座の２つのブロックに分かれています。 活用講座事例集では、ビジネスの現場や社会の中で実際にAI が活用されている事例を紹介していきます。 様々な分野、業種別に導入事例を取り扱っていますから、きっとあなたのビジネスへAI を活かすヒントが掴めるはずです。 活用・理論講座では、A

敬愛大学の副専攻、文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」に認定 大学ジャーナルオンライン編集部 敬愛大学の副専攻「AI・データサイエンス」は、文部科学省が推進する数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)に認定された。千葉県内の大学では初めて。 そのひとつ、敬愛大学の副専攻「AI・データサイエンス」は、所属する学部学科のカリキュラムを学ぶ主専攻に加え、もう1つの専門分野を学ぶことができる制度。修了要件を満たすと所定のプログラムを修めたことを大学が認証する「修了証明書」が授与される。全学部(経済学部、国際学部、教育学部) が対象で、今年で3年目となる。 入学前の学習経験を踏まえたカリキュラム・授業設計や、初学者向けのオリジナル動画教材「AI・DS(データサイエンス)へのいざない」の開発、大手IT企業との提携によるディープラーニングの活用事例の学習、 学習

データサイエンスの数理的基礎付けとして確率と統計を学ぶことが本書の目的である。本書は高等学校で学ぶ確率のごく初歩と数学リテラシーを前提とするが、必要に応じて補習すれば十分であろう。本書は確率論の基礎から始めて、推測統計の典型的なテーマである母数の推定と検定を扱う。統計処理の処方箋の提示で終わることなく、理論的な仕組みをできるだけ丁寧に記述することで、より深い理解を期待している。 さらに、多変量解析の典型として回帰分析と主成分分析の基本を学ぶ。データを説明するモデルの構築として線形回帰モデルを扱い、構造的な特徴の抽出として主成分というアイデアを紹介する。 第1章　データの統計的扱い 1.1　データ 1.2　統計的な視点 第2章　1変量データ 2.1　1変量データの整理 2.2　代表値 2.3　ばらつき 2.4　標準化 2.5　発展的な話題 第3章　確率の初歩 3.1　確率の素朴な導入 3.2

著者のAdam Sroka氏は、イギリス・スコットランドに拠点をおく企業の消費電力を最適化するソリューションを提供するOrigamiで機械学習エンジニアチームのリーダーを務めています（同氏の経歴はLinkedInを参照）。同氏がMediumに投稿した記事『なぜ多くのデータサイエンティストが優良企業の良い仕事を辞めるのか』では、データサイエンティストが仕事を辞めたくなる状況を確認したうえで、そうした状況を改善する方法が解説されています。 データサイエンティストは「21世紀で最もセクシーな仕事」と言われて久しいですが、現実には新しい職場を熱心に探している職種であることがアンケート調査で判明しています。離職したいと考えているデータサイエンティストが少なくないのは、仕事を辞めてしまいたくなる状況にしばしば陥るからです。 Sroka氏によると、データサイエンティストが仕事を辞めたくなるのは、以下のよ

MIセンターは、東京大学が2017年に、複数の研究科が連携するために設置した全学的組織。東京大学全体の数理・情報教育の支援・促進に加え、全国の国公私立大学や高専などからなるコンソーシアムの事務局としても活動しており、会員校と協力してモデルカリキュラムや教材などを開発している。 クリエイティブ・コモンズ・ライセンスで利用可能 今回無償公開される教材は、MIセンターが2021年3月に策定した「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム～AI×データ活用の実践～」に準拠しており、「リテラシーレベル教材」と「基礎応用レベル教材」で構成されている。 関連記事 Kaggleはじめの一歩 データ分析／機械学習の競技大会プラットフォーム「Kaggle」についてコンペティションの種類や仕組み、メダルと称号などを概説。さらにKaggle初心者にお勧めの教材から、Kaggleに取り組む際に

DSSジャーナル DS関連NEWS 調査研究コラム Data of Data Scientist シリーズ vol.15『54%－学生におけるデータサイエンティストの認知度。地域による差が大きい』 2021.06.10 Data of Data Scientist シリーズ vol.15『54%－学生におけるデータサイエンティストの認知度。地域による差が大きい』 データサイエンティスト協会では、2020年に学生向けにデータサイエンティストに関するアンケート調査を実施いたしました。今回は、学生のデータサイエンティストの認知実態について考察します。 アンケートでは、データサイエンティストのほかに、システムエンジニアやコンサルタントなど5つの職種についての認知度を調査いたしました。その結果、データサイエンティストの認知度はその5つの職種で最も低い結果となりました。 「確かに知っている」は9％ほど

※長いです。あと、画像少ないです(すみません)。。(約6,700字：読了5分~10分) 目次リンクを置いておくので、特定の情報を探している方はリンク遷移してご覧ください！ 本記事について インハウスでデータ活用をする際の業務フロー いろんなデータポジション集めてみた データサイエンティスト データアナリスト データエンジニア データアーキテクト 機械学習エンジニア(AIエンジニア) データコンサルタント データマネジメント/データガバナー その他の職種 なぜポジションがこんなにたくさんあるのか おまけ 本記事について こんにちは！データ戦略室の小山です。 データアナリストとして事業部のデータ活用浸透に取り組んだ後、現在はデータ戦略室全体のプロジェクトマネジメントや組織運営を担っています。 突然ですがみなさん、｢データ系の職種っていまいちよくわからんな｣と思ったことはないでしょうか？？ 最近

お茶の水女子大学は２０２３年度に人文科学のデータサイエンス（ＤＳ）・人工知能（ＡＩ）活用と、人の暮らしに役立つ生活工学などを学ぶ「共創工学部」を設置する。言語や地理などのデータ分析や研究を「文理融合ＡＩ・データサイエンスセンター」の活動から発展させて行う。旧来の価値観などを基にした機械学習によるデータの偏りを改め、ジェンダー視点を取り入れた独自の教育とし、ＤＳやＡＩなどに興味を持つ女子生徒のニーズに対応する。 文部科学省の設置認可の手続きを経て、共創工学部を新設する計画だ。まず２３年度に「人間環境工学科」を立ち上げる。環境や建築、医工学や材料など人の視点でモノづくりを捉える生活科学部人間・環境科学科を基に、理学部情報科学科のリソースも活用する。奈良女子大学との共同設置による大学院生活工学共同専攻で蓄積したノウハウを生かす。 ２５年度には人文科学と情報学を融合させた「文化情報工学科」を設け、

こんにちは，株式会社Nospareリサーチャー・千葉大学の小林です． 今回はJournal of Royal Statistical Society Series Aにも掲載されたGabry et al. (2017)（arXiv版）の紹介をします．この論文では次の挙げられるベイズ分析のワークフロー 探索的データ分析 分析前のモデルチェック アルゴリズムの動作チェック モデル推定後のモデルチェック において視覚化をどのように使っていくかについて書かれており，実証分析や実務においてベイズ分析を行うにあたってとても有用な内容になっています．本記事で掲載する図などは著者がgithubにポストしてあるコードを使って作成しました． データ分析例の設定 この論文では終始PM2.5に関するデータ分析例を取り扱っており，この例では以下の設定があります． PM2.5は人体に対して影響があると考えられ，本当は

グループを作れば、無料で誰でもイベントページが作成できます。情報発信や交流のためのイベントをTECH PLAY で公開してみませんか？

紹介 ◆いま知っておくべき「新常識」　唯一無二と話題沸騰！◆ ◆第15回日本統計学会出版賞 受賞◆ 【安宅和人氏（慶應義塾大学教授・ヤフーCSO）推薦！！】 「どこからデータサイエンスを？」と悩む人は、まずこの一冊を手に取るべし。 「第四の科学」として注目されるデータサイエンス。データとは？　DXとは？ AI時代を生き抜くために、知っておきたいキーワードが、この一冊でまるわかり！ 日本を代表する豪華執筆陣がていねいに解説！ ・「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」のうち「導入」「基礎」「心得」に完全準拠した公式テキスト！ ・文理を問わず、すべての大学生に、数理・データサイエンス・ＡＩを習得させることを目的として編纂された。 ・カラーで見やすく、練習問題も充実。 【主な内容】 第1章　［導入］　社会におけるデータ・AI利活用 1.1　社会で起きている変化　（樋

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