データサイエンティストの資格が必要ない理由2つ （改） - ネガティブにデータサイエンティストでもないブログ
もう何年も、かなりニッチな統計処理をやっている人間です。そんな仕事をセクシー扱いされると、頭より、若さ＝耐久力で商売しているって意味ではそうだろうな、と思うようになってきたので、またブログを書きます。 データサイエンティスト協会 http://www.datascientist.or.jp/ とりあえず手を上げた感じだと思いますが、残念ながらスキルの要件を定義するところから始めてるようです。しかし、その試みは実にハードルが高く、非生産的な行為と思います。欧米ではもう好き勝手に名乗っちゃって転職時の給料が上がってなにやらカオスな感じが先進的ですけど。資格であるならば、それを取得した人の市場価値、待遇がよくならなければならない。それが運営する側のせめてもの矜持でしょう。けれどもスキル定義や資格なんか作ってもダメな理由があるんです。 で、私の持論としては データサイエンティストのスキルを定義する
知識労働者であり続けるために、必要そうだけれど実は必要のない10の行動 - ネガティブにデータサイエンティストでもないブログ
風邪ひきダウンで、だいぶ遅れに遅れましたが、年末総括その3 組織、労働編です。 年末ということで自分のいる営利組織、非営利コミュニティなんか振り返ることもある方が多いのではないかと思います。そこで今回は、知識労働型の組織で錯覚しがちで、間違っていると思われる行動について指摘します。主に分析屋の視点ですが、技術職、専門職の方は自分に置き換えても、共通するところがあるかと思います。 文中には知識労働者という呼称を用いてますが、これは単に労働によって賃金を稼ぐ事を目的とはせずに、仕事の成果そのものを目的とする労働者を指します。主に高度な技術者や職人、専門職などであり、分析屋もその範疇とします。 私も比較的、いろんな組織を見てきた者ですが、転職回数が多すぎるからではありません。仕事柄、人事や組織データにも触れてきまして、組織というものも、洞察の対象でした。その中でも知的労働者のコントロールはもっと
データ分析する人が、なぜデータサイエンティストと呼ばれたくないのか - ネガティブにデータサイエンティストでもないブログ
※コラ画像削除しました ビッグデータ、データサイエンティスト、そろそろ過渡期ブームも終わりつつあるように見えてきたのは結構なことです。なので私はデータベース・トンガリストに鞍替えします。嘘です。行けませんでしたがマニアックなDB話を聞きたかったです。 どっちにしても普通に粛々とやるしかないんすから騒いでも絶望しても仕方ないんですよ。実務してない奴ほど騒ぐもの。（←非常に見識の狭いダメ発言） 日頃、扱っているデータ。それビッグデータでしょ、と言われるだけで、やる気がなくなる昨今。スモールデータでもいい（←それこそが重要ですよね）と思うし、何度も繰り返される、「いままで1ヶ月かかってたデータを1日にしました」とか言う話も、ビッグデータと関係ないんじゃないの、単に多段承認フローというかステークホルダー減らしただけではと思ったりしますよね。逆にそっちのほうがすごいと思うんだけども。 で、ビッグデー
データの分析をタダで引き受けてはならない10の理由 - ネガティブにデータサイエンティストでもないブログ
それなりの分析屋であれば誰もが経験があることでしょう。データを扱えない人から、データを扱える人と思われるために、分析の依頼をされることが。それも軽い気持ちから始まるタダ（無償、無料）の場合が。 そう呼ばれたくない実務者が多いのに、それを叫ぶ組織が多いという不思議な昨今のデータサイエンティストの流行はそろそろ終わってほしいのですが、データの分析という行為自体はいつの時代も不滅です。 私も企業や大学、知人や家族などからデータの分析を頼まれることがよくあります。もうしょっちゅうです。もちろんネットや金融やらのビッグデータに限ることではありません。だいたい相手は私が本業でやっているニッチな統計処理なんて理解していません。ただ、なんとなく、あいつに聞けばいいみたいな風に思っているだけでしょう。それはEXCELの使い方から、簡単な統計処理の説明といった参考書でも読めば即解決なことや、クローリングや統計
データの分析における、たった1つの重要なイベント（実務者向け） - ネガティブにデータサイエンティストでもないブログ
2年ほど前、私の仕事場に医療会社の社長が血相を変えて駆け込んできました。かつて私がシステムを設計したことがある会社の社長でした。すぐさま現状のヒアリングと現地調査が行われ、問題を発見しようと直ちにデータ分析が行われることになりました。業務上の横領や不正経理の疑いがあったためです。私がやった分析はシステムから作為的なデータ入力のパターンを見つけることでした。やり方には少々コツがありますが1週間もかからずに結果は得られました。横領の証拠こそありませんでしたが、請求額と支払先に一定のパターンが見つけられたので、従業員の中で組織的に不正が行われていて、一部の社員らによる経費の水増し請求が常習化していたことがわかりました。まったくひどい話ですが過去数年間には会計監査が何度も行われているというのに何もわかっていなかったのです。こうなる前に早期の対処ができたかもしれない機会が何度もあったのに。その後、こ
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