データサイエンティストは精鋭の6000人しか要らないかもしれない - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ちょっと前の話ですが、Vapnikマン氏*1(@sla)の超絶素晴らしいインタビュー記事が出てました。 データサイエンティストが要らなくなる日が来るかもしれない しかも、あの「ネガティブにデータサイエンティストな日記」のid:dscaさんが、Vapnikマン氏のインタビュー記事に触発されて データサイエンティストが要らない日はもう来ている という素晴らしい記事を書かれていて、これはもう釣られるしかないでしょーといった風情です。そんなわけで全力で釣られたついでに煽り記事書いてみました。いつも通りロクな内容ではないので、念のため（笑）。 そもそも25万人もデータサイエンティストって必要なのか？ 日経が「今後データサイエンティストは25万人不足する」とか吹かしてくれたおかげで、今やすっかり「25万人」説が広まってしまったわけですが。 結論から言うと、日本国内ではそんなに要りません。僕の超絶大ざっ
データサイエンティストはこうやってデータ分析の仕事をしている（自分の経験と見聞談をもとに） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
誰かの参考になるかもしれないと思って、僕の前職時代の取り組み方や他の現場で僕とよく似たアドホック分析系の仕事をされている方から聞き取った内容をもとに、適当にまとめてみました。 ということで、これは正確には「アドホック分析系データサイエンティストがどうやってデータ分析しているか」のまとめ、です（笑）。ちなみに、僕が既に公開している資料としてはこんなものもあります。 最新業界事情から見るデータサイエンティストの「実像」 from Takashi J Ozaki こちらのp.59以降はまさに前職時代に最後に所属していた部署での僕の取り組みそのものを書いたものなので、どなたかの参考にでもなれば。 ちなみにその前に所属していた部署では、普通にHadoopエコシステムベースのBIフレームワークの保守とかやってました。定期集計用のHiveクエリを100個ぐらいズラリと並べたスクリプトを本番環境にコミット
「n日間移動平均」＋「±2σ境界線」をExcelでプロットしてお手軽にKPIの異常値をチェックする（厳密ではないけど） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
僕の得意分野は計量時系列分析(Econometric time series analysis)なんですが、実際にソーシャルwebサービス企業でデータ分析に取り組む上ではそんなに細かいことやる必要はない、というかそこまで正確な分析をする前に実務上色々やるべきことがある、ということは結構多いです。 実際のところ、本当は異常値検出・外れ値検出みたいな手法でゴリゴリやりたい（例えばyokkunsさんが提供なさっているRの{ChangeAnomalyDetection}パッケージとか、はたまた{tsDyn}パッケージでも実装されているようなSETARとか、もしくは{MSwM}パッケージでやれるマルコフ状態転換モデルとか）んですが、Rを使ってもらうだけでも一苦労という現場ではそうも言ってられないという実態もあります。 ということで、もう何もかも面倒なのでお手軽に「KPIの上がり下がりを見て『これ凄く
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