「あいつ・・・なにやってるの？」データサイエンティストを殺す4つの環境 - dataminer.me
はじめに タイトルからすぐに誤解を生みそうなので先にいっておくとデータサイエンティストに対してのネガティブな記事ではありません。自分としてはもっと世の中にデータを生かしてビジネスをより良くしていくことに対して価値を感じてくれる組織が一社でも増えてほしいと思っているし、その際にはデータサイエンティストが不可欠な機能だと思っているのでどうやったらデータやデータサイエンティストを組織で最大限活用できるかということに対する反面教師的な内容だと思ってほしいです。 組織におけるデータサイエンティストの立ち位置について 「データの分析をタダで引き受けてはならない10の理由」って記事が最近バズっていたけど客観的に見て同じような悩みを抱えている「データサイエンティスト」っていわれる人ってすごく多いんだろうなって思います。最近、ビックデータもしくはデータサイエンティストブームに踊らされて、組織内で「データサイ
『最適化』という魔法の言葉 - dataminer.me
はじめに データマイニングの仕事をやっているとよく『最適化』という言葉に出くわすことがある。例えば、『データマイニングの技術を使って広告効果を最適化してます』とか『うちのゲームはデータ分析によってユーザーに対して最適なコンテンツを出し分けている』とか。 自分も困ると『データマイニングにより最適化を行ってます』と話しちゃうことが多い。そりゃ「最適化＝最も適した状態にすること」なんだから話を聞いた相手もぐうの音も出ないから相手を説得しやすい。 でも、最適化って「どう最適化するか＝データマイニング技術」よりも「何を最適化するか＝何をKPIにするか」の方がお金儲けに直結するし、そここそがデータマイニングのコアになっていることが多いと思うので、それに関する個人的な意見。 例として広告における最適化 「CPA最適化」とか「CTR最適化」とか。ネット上でとれる数値に対して最適って言う文脈で出ることが多い
データマイニングを仕事にする人の生態系 - dataminer.me
「データマイニングを仕事とする人＝データマイナー」はどういう人たちがいるかということについて ビックデータとかで世の中がバズってるけど「僕はデータマイニングをやってます！」といったときに適切にその人がやっている業務領域を把握している人ってかなり少ないと思う。 グリーで働いていたときもデータマイナーはどういった仕事をしていて、何をやっていて何ができるのかっていうことを理解していなくてミスコミュニケーションが生まれていたと思うのでちょっとその生態系についてまとめてみた。おそらく、データマイナーといわれる人は以下のタイプがいる： 研究開発をする人 統計学的に新しいイノベーションを起こせる人。Google のPageRankアルゴリズムを作りましたとか、NetfrixやAmazonのレコメンデーションエンジン作りましたとかいう人がこれにあたる。スキル的には統計学にかなり長けている必要があり、その他
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