戦力になるレベルのデータサイエンティストを育成することの難しさ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pexels from Pixabay) 僕自身がデータサイエンティストという肩書きを与えられて働くようになった9年前から、一貫して問題意識を持ち続けてきたのが「データサイエンティストをどう育成すべきか」についてでした。その後、この9年の間に質の良し悪しや量の多寡はともかく多くのデータサイエンティスト向け技術講座・資料が沢山世に出るようになり、一見その育成体制はそれなりに整ってきたように見えます。 以前議論していた「何故戦力になるレベルのデータサイエンティストが育たないのか」4項目を発掘して面白かった 1. 実戦可能レベルになるまでの学習量が多過ぎる 2. 『知っている』から『使いこなせる』への溝が深い 3. コミュニケーションで死ぬ 4. ビジネス価値と結びつけて自走するところに溝がある— TJO (@TJO_datasci) 2021年6月1日 しかし、当事者たちか
DS/AIブームは「ソフトランディング」できるか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
旧知の友人でもある、アラヤ創業者・社長の金井さん*1が興味深い記事を書かれて評判になっているようです。 その内容はズバリ「AIブーム終焉」。AIブームが終焉すれば一種の「連れ高」として再燃していたデータサイエンス・データサイエンティスト(DS)ブームも終焉すると予想されるので、これはDS/AIブームの終焉とも言い換えられそうです。 当事者でありながら他人事みたいなことを言うようで気が引けますが、何であれブームというものはいつかは終わりを迎えます。あるもののブームが終わったからといってそのものが滅んでしまうということは一般に多くありませんが、ブームが「ソフトランディング」するかどうかによってその後の状況は変わってくるもの。「浮かれてみんな飛びついていたけれども実は大したことがなかった・金と時間の無駄だった・害悪の方が大きかった」というような感じで反動が強ければ、ブームだったものはその後も定着
データサイエンティストとして読んで役立った本たち@2020-07｜だみ〜
2016年10月に未経験・新人データサイエンティストで雇ってもらいました。当時はまだ業界が牧歌的だったのと、比較的書類上のスペックが高い若者だったのもあり、運良く拾ってもらえたのでした。今だと100％受かってないです。 そんな私が今までで読んだ本の中で、役に立った本をつらつら書いていきます。 現代の若者がどんどん優秀になっているので、これくらいでいまんとこいっぱしのデータサイエンティスト（@ビジネスサイド）になれるんだなあという基準を述べようかと思いました。何年か後に振り返りたいですね。 もちろん、これが誰かの学習の役に立てばと思っています。 ちなみに、アフィリエイト入れてないので気にせず買っていってください。 数学無難に解析学と線形代数学を勉強しておくといいと思っています。
データサイエンティストの嘘と欺瞞を見破る7つの方法 | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のAishwarya Prabhat氏は、オンラインショッピング企業のShopeeに勤務するシンガポール在住のデータサイエンティストです（同氏の詳細についてはこちらを参照）。同氏がMediumに投稿した記事『データサイエンティストの嘘と欺瞞を見破る7つの方法』では、AIソリューションの価値を正しく評価するのに役立つ7つの質問が解説されています。 現在流行している機械学習やディープラーニングを活用したAIソリューションは最先端技術であるために、採用決定権のある企業幹部がそのソリューションの詳細がよく分からないことが少なくありません。Prabhat氏によれば、こうした状況であっても以下のような7つの質問を投げ掛けてみて納得の行く回答が得られれば、信頼できるAIソリューションかどうか判断できます。 ソリューションに使われている「AI」という言葉を分かりやすい喩えで説明できるのか 学習データを
データが必要なサービスを、無理やり作る方法を紹介します(例：マンガ検索「MNM」)｜けんすう
アル(https://alu.jp)というマンガサービスを作っている、けんすうと申します。 最近、マンガ新検索MNMという、イケてるサービスを作りました。 何かというと、マンガを入れると、読んでいる人が同じデータから、「だいたいこのマンガが好きな人はこんなマンガも好き」という、「距離が近いマンガ」を出してくれるというものです。 たとえば、「ドリフターズ」と入れると「HELLSING」「ヨルムンガンド」「ゴールデンカムイ」とでました。 お陰様で、結構バズりまして、いろいろなところで話題にしていただいたのです。 こういうの待ってたし、実際にやってみたら本当に好きな漫画ばかり出てきて精度もピカイチ。 「近いマンガ」がわかるマンガ新検索 MangaNearestMap #アル https://t.co/YoYhHttYus @alu_incより — なかみち (@shuhei_nakami) Ju
データ分析はサービス競争力にどう貢献できるか？ 大量のデータを扱うLINEのデータサイエンティストの役割
2020年6月24日に、LINEの「Data Labs」のオンライン採用説明会が開催されました。Data Labsは、データ分析や機械学習の活用によって、LINEのすべてのサービスの価値向上を目指す、データの分析・研究を行う専門の開発組織です。説明会の前半では、Data Labs室長の池邉智洋氏から組織についての説明があった後、Data Science1チーム/マネージャーの牟田博和氏よりデータサイエンティストの役割と仕事内容についての紹介が行われました。2記事目はこちら LINEのData Science and Engineeringセンターについて 池邉智洋氏：よろしくお願いいたします。Data Labsの室長を担当しております執行役員の池邉と申します。 本日オンラインではありますが、大変多くの方にご視聴いただいているようで、本当にありがとうございます。私からはまずData Labs
大卒同等と認定「Googleデータサイエンティスト育成コース」がオンライン開校へ【補足訂正】 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Photo by Gratisography on Pexels.com ピックアップ：A digital jobs program to help America’s economic recovery ニュースサマリー：Googleは13日、デジタルスキルの習得をサポートする取り組み「Google Career Cerfiticates」へ、新たに3つのコースを追加したと発表した。コースはデータアナリティクス・プロジェクトマネジメント・UXデザイン講座で、Grow with Google上にて受講可能となる。 編集部による訂正：記事初出時、３講座が受講できる場所をGrow with Googleとしておりましたが、正しくはオンライン学習プラットフォーム「Coursera」上という話題があるものの、公式の発表では場所や時期は未定、というのが正しい情報でした。修正してお知らせさせていただき
「仕事にデータサイエンスが役立つ」は本当なのか、具体的な活用術を実際のデータサイエンティストに聞いてみた
データサイエンスやIoTなどに関わる「先端IT人材」は、経済産業省の(PDF)調査では「2030年に45万人が不足する」と言われていますが、「そもそもデータサイエンスって何？」「普通に仕事するだけなら必要ないのでは？」という疑問を抱く人も多いはず。ちょうど5周年キャンペーンを実施しているオンライン学習プラットフォーム「Udemy(ユーデミー)」に「データサイエンスの資格のための講座」が開設されたとのことなので、技術者や経営者でない人にもデータサイエンスは必要なのか、具体的にどう役立つのかを、まさにその資格の開発に携わった堅田洋資さんと石田祥英さんにイチからいろいろ話を聞いてみました。 オンラインコース - いろんなことを、あなたのペースで | Udemy https://www.udemy.com/ 目次 ◆1：そもそも「データサイエンス」って何？ ◆2：「データサイエンス」でビジネスはど
何故データサイエンスは魅力を失いつつあるのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) こんな記事が、しばらく前に我らが盟主タカヤナギ＝サンによって言及されていました。 データサイエンティストになる魅力がなくなってきた理由を４つの理由（ジュニアのポジションが減っている、アナリスト職種で良い、データサイエンスを簡単だと思いすぎ、AutoML出てきた）とともに紹介。 Why Is Data Science Losing Its Charm? by @iamharshitahuja https://t.co/fqRUil9QLr— Shinichi Takayanagi (@_stakaya) 2020年6月8日 Why Is Data Science Losing Its Charm? データ分析業界の中の人という立場から見れば、ここで言われている主張については分からないこともありません。ただ、同意できる部分もあれば同意できない部分もあり、ま
無料で「データサイエンス」コースの人気講義をオンラインで提供することをカリフォルニア大学バークレー校が発表
by Annie Spratt カリフォルニア大学バークレー校が、学校の歴史の中でも急成長しているという「データサイエンス」コースの講義を、オンライン教育プラットフォームedXを通じて無料で提供しています。 Berkeley offers its fastest-growing course - data science - online, for free | Berkeley News http://news.berkeley.edu/2018/03/29/berkeley-offers-its-fastest-growing-course-data-science-online-for-free/ このオンライン講義は2015年にカリフォルニア大学バークレー校が始めた「Foundations of Data Science」コースを構成するもので、毎学期1000人以上の学生が受講する
名門イリノイ大のデータサイエンス修士が、完全オンラインで取得可能に しかも安い！ - グローバル経営の極北
イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校のコンピューターサイエンス学部のデータサイエンス修士(Master of Computer Science in Data Science)が「完全オンライン」で取得できるのでご紹介。 同校のコンピューターサイエンスは非常に有名で、US Newsのランキングでもトップグループの5位にランクされている。イリノイ大学内の米国立スーパーコンピュータ応用研究所でWebブラウザのMosaicが開発されたことも有名。 特筆すべきはその「授業料」で、全単位取得にかかる費用は$19,200（約200万円）と「安い」。アメリカでは最近オンラインで修士が取れるコースが増えているけれど、例えばUSバークレーのデータサイエンス修士は6万ドルと600万円を優に越える。。全米トップランクのデータサイエンス修士を200万円くらいで取れるというのはかなりアドバンテージと言える。 出願に
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