「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
NTT退職エントリ 底辺子会社編
先日10年勤務したNTTを退職してフリーランスエンジニアになりました。 流行りの？NTT退職エントリーですが、よくあるのはNTT研究所とかの超エリートがGAFAMでデータサイエンティストになりましたみたいな話ですが、 私の場合はグループでも底辺の話で、NTT持株会社から見るとひ孫会社で保守を専門にする会社で更に中途採用です。 研究所なんてほんの上位の話なので、NTTの実態として大量の底辺保守人材を抱えているので、ある意味リアルな話になるかなと。 自己紹介 NWエンジニア歴9年、AWSエンジニア歴1年の37歳。 NWエンジニアと言いつつほぼ監視のみという弱々エンジニアでしたが、AWSエンジニアに転向して1年でフリーランスに挑むことにしました。 前歴 新卒時は氷河期末期。 新卒は金融営業だったが1年で嫌気差し退社 次も金融だったがパワハラにあい1年で退社 鬱になり就職活動する気も起きないが金も
はじめに 前提 アメリカで働くためのビザ 業務経験 2023年のアメリカのテック業界の状況 具体的な就活のステップ ソフトウェアエンジニアのインタビューで求められることの抽象的な理解 レジュメ Job Descriptionから逆算してレジュメを作る 一枚におさめる 数字を用いてスケールとビジネスインパクトを示す なるべく隙間を埋める フォーマット添削ツールにかける レビューを受ける ネットワーキング・リファラル 応募する アメリカの就活はNumber Game 採用のトレンドを追う 時期を見計らう Linkedinで最新の求人を見つける方法 Promotedをすべて非表示にする "Most Recent"順にする 検索クエリを工夫する 設定をブックマークする 時間を決めて巡回する コーディングインタビュー対策 アルゴリズムの地図を脳内に作る 大学やCouseraでアルゴリズムの授業を取る
2023年にブックマークしたページでよかったもの集めた - Really Saying Something
2013年から「その年ごとにブックマークしたページでよかったもの集めた」と題して、1年分の「自分がブックマークしたページ」を振り返り、まとめています。正確には毎年ではなくて、2022年だけ抜けています。いろいろなことがあり抜けました。そしてあきらめて、2023年版を作りました。 完全に「私得」なまとめなのでカテゴライズなどは一切しておらず、主に自分のブックマークした順番となっています。基本的には、以下の基準で選出しています。 当年に作られたエントリーであること Wikipediaや当年に作られたことが明確でない役所のページなどは除外 ブックマークが多く集まっていてもリンク切れであるものは除外 Yahoo!ニュース（掲載終了）、サイトクローズなど 内容が「閲覧する際に1記事単位になっている（ページャーはOK）」になっていること 有料記事、課金しないと全部読めない記事などは除外 今年は入院した
企業が持つビッグデータを分析し、ビジネス課題の解決に役立てる「データサイエンティスト」の需要が高まっている。近年のAIブームもあり、データサイエンティストへのキャリアチェンジを考えている人も多いのではないだろうか。実際、データサイエンティストの採用、育成に関する記事は読者からの反響が大きい。 SEからデータサイエンティストに転身 「考え方が全く違う」NEC社員が味わった苦労 未経験からデータサイエンティストになれる？ 「死の谷」を越えた独学プログラマーが伝えたいこと 「僕と契約してデータサイエンティストになってよ！」 分析少女ありさ☆アリスの悲劇 年収180％アップも 「データサイエンティスト」注目される理由 専門家が”必要なスキル”解説 「データサイエンティスト・ラプソディ」 なぜ優秀なAI人材は転職するのか “自称AIエンジニア”を見破るには？ 採用担当に伝えたい「ゴレンジャイ問題」
エンジニアの幸せを奪いがちな７つのこと
はじめに 2021年初、優秀なエンジニアはまだまだ引っ張りだこです。コロナ禍で世の中のデジタル化が進む傾向があり、従来のようなIT企業のみならず、その他の業種や官公庁においてもエンジニアの需要は増えていそうです。 そんな中、このコロナ禍だからこそ気を付けたい、エンジニアの幸せを奪いがちな7つのことを、自戒を込めて俯瞰したいと思います。 （注意） １）自分の社での肩書はデータサイエンティストなので厳密にはエンジニアではないのですが、この記事においては便宜上、エンジニアという言葉を「業務でコード書く人、あるいはそれに関連する業務を担当する人」とざっくり定義して使用します。 2）自分の所感がほとんどです。本気にしないでください。 目の疲れ 概略 現代においてエンジニアに限ったことではないかもしれませんが、1日24時間あるうち、睡眠以外のほとんどの時間をディスプレイの前で過ごしている方が多いと思い
2019年にブックマークしたページでよかったもの集めた - Really Saying Something
2013年から毎年、「年ごとにブックマークしたURLでよかったもの集めた」と題して、1年分の「自分がブックマークしたページ」*1を振り返り、まとめています。2018年分は以下です。 2018年にブックマークしたURLでよかったもの集めた - Really Saying Something 完全に「私得」なまとめなのでカテゴライズなどは一切しておらず、主に自分のブックマークした順番となっています。そのため、春ごろの記事が冬にいきなり登場したり、日付が前後していたりします。私の脳内に「その時こういうこと考えていたな～」という記憶を作るインデックスだからです!!! 何も考えずに見直したら、昨年よりは250ほど少ないので、そこからはあまり精査せずえいっと公開してしまいます。 基本的には、以下の基準で選出しています。 当年に作られたエントリーであること Wikipediaや当年に作られたことが明確で
転職の回数は、ITエンジニアの年収にどんな影響を与えるのか──ITエンジニアに特化した転職サイト「Forkwell」を運営するGrooves（東京都港区）が5月10日、こんな調査結果を公開した。データによると、エンジニアは転職回数が増えるごとに給与が高くなる傾向があり、転職しない人と比べて生涯年収が1000万円近く変わるという。 データは2022年4月時点でForkwellに登録していたエンジニア約1万人の情報を基に算出。転職回数に対する平均年収を年代別にまとめた。 例えば生涯で1回も転職をしないエンジニアの平均年収は20代前半で453万円、20代後半で463万円、30代前半で528万円、30代後半で579万円、40代前半で662万円、40代後半で680万円だった。 しかし生涯で4回以上転職するエンジニアの場合、20代前半では425万円と転職しない場合を下回るものの、20代後半の時点では6
2013年から毎年、「年ごとにブックマークしたページでよかったもの集めた」と題して、1年分の「自分がブックマークしたページ」を振り返り、まとめています。2019年分は以下です。 2019年にブックマークしたページでよかったもの集めた - Really Saying Something 完全に「私得」なまとめなのでカテゴライズなどは一切しておらず、主に自分のブックマークした順番となっています。そのため、春ごろの記事が冬にいきなり登場したり、日付が前後していたりします。私の脳内に「その時こういうこと考えていたな～」という記憶を作るインデックスだからです!!! 今年は例年よりはブックマーク数が少なく、さらに新型コロナウイルスやそれにからむ政治の話など時事に関するものが多かったため、こういうところにも影響が出るのかー、とページを繰りながら考えました。時事関連は「よかったもの」にはなかなか入らないの
データサイエンティストという職業の10年間の変遷を振り返る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Gordon Johnson from Pixabay) TL;DR 今年の6月に僕自身がデータサイエンティストに転じて10年という節目の年を迎え、10月でDavenportの「データサイエンティストは21世紀で最もセクシーな職業である」HBR総説から10周年になるのを機に、この10年間のデータサイエンティストという職業の変遷を振り返ることにしました。 6月の回顧録記事でも書いた通り、僕がデータサイエンティストの仕事に就いてから今年で10年になります。最近も同じかどうかは分かりませんが、古くから「10年ひと昔」という常套句がある通りで個人的には大きな節目の年だと感じています。 一方で、今年の10月にはあまりにも有名な「データサイエンティストは21世紀で最もセクシーな職業である」HBR総説が出てから10周年を迎え、後述するようにDavenportは「今もデータサイエンティ
書籍化されました 本記事をベースに監修者の村上さんが１冊の本にまとめてくれました（感謝） データサイエンティストのキャリア面やポートフォリオの細かい部分をさらに追加・ブラッシュアップした内容になっています。 まえがき はじめに 皆さん、「データサイエンティスト」という職種をご存知でしょうか？ この数年間で、AIやディープラーニングといったバズワードと共にデータサイエンティストというワードも、よく耳にするようになりました。最新の技術を扱えて、年収も高い非常に魅力的な職業なため、データサイエンティストへの転職を検討されている方もいらっしゃるのではないでしょうか？ 実際、データサイエンティスト職への就職・転職希望者は年々増加しています。しかし、未経験の人材を育成できる会社はまだまだ少なく、未経験からの転職は転職希望者の増加に伴い高まっています。 データサイエンティストは求められるスキルの幅が広く
百番煎じのNTT退職エントリ
2023年6月末をもって、約7年間勤めたNTT研究所を退職することになりました。7月からは外資系IT企業でデータサイエンティストとして働く予定です。これまでは研究員として、ネットワーク運用を支援するための機械学習について研究してきました。これからはエンジニアリングやデータ分析を生業にしていきます。 この記事は、僕がなぜNTTをやめたのかをまとめた、いわゆるNTT退職エントリというやつです。NTT退職エントリという言葉が定着したのは、以下のkumagiさんの伝説の記事がきっかけでしょう。 この記事が公開されたのが４，５年前でしょうか。公開以降、NTT退職エントリというものがあちこちで書かれたので何番煎じなのかも不明なのですが、自分自身の記録として残しておこうと思います。 NTT退職エントリを読んでいる方の中には、NTTへの入社を検討している人もいるでしょう。NTTの一般的なメリットとデメリッ
年間2,200名以上の社会人が受講する、データサイエンスを学ぶビジネススクール「datamix」。同スクールを運営する、株式会社データミックスのオンライントークイベント「データサイエンス業界の転職と副業の“今”」に、同社の立川裕之氏と福山耀平氏が登壇。データサイエンスを学んで独立した立川氏と、転職支援や副業の紹介を行っている福山氏が、データサイエンス業界の働き方について解説します。後編では、転職・副業における最大の強みや、転職の成功事例のパターンなどを紹介しています。 取締役に近いポジションなら、年収3,000万円以上も 福山耀平氏（以下、福山）：ちょうど昨日、ある大手の損保企業の担当者と話していたら、データサイエンティストのチームの統括ができて、経営層としゃべれる人材を募集されていました。これはもちろんチームを率いた経験など、難易度は高くなるんですけど、取締役に近いポジションの仕事です。
ITエンジニアが最も使いたいエディタは？──パーソルキャリアは5月26日、こんなランキングを発表した。1位は「サクラエディタ」（38.0％）、2位は「秀丸エディタ」（20.8％）、3位は「Visual Studio Code」（9.4％）だった。 4位は「Atom」（5.2％）、5位は「TeraPad」（5.0％）、6位には「EmEditor」（3.0％）がランクイン。7位は「Brackets」「Notepad＋＋」「Vim」が同率（2.7％）。10位は「CotEditor」（1.7％）、11位は「Emacs」（1.5％）で、12位は「Liveweave」と「Sublime Text」が同率（1.0％）だった。 エディタを選ぶ上で重視するポイントを聞いたところ、1位は「ソフトの軽さ」（34.2％）。以降は「機能性の高さ」（28.3％）、「日本語対応」（14.4％）、「外部ツールとの連携」（
自称“AI（人工知能）ベンチャーで働きながら、情報発信するマスクマン”こと、マスクド・アナライズさんが、AIをめぐる現状について、たっぷりの愛情とちょっぴり刺激的な毒を織り交ぜてお伝えします。Twitter：@maskedanl （編集：ITmedia村上） 第一章：契約 都内で働く「鹿日ありさ」さんは新卒で某通信会社に入社し、いまは携帯ショップ店員として働いています。社会人も3年目になると、日々の仕事は単調に感じ、将来に対して漠然とした不安を抱えるようになります。 世間でも「AIで仕事がなくなる」「終身雇用が崩壊する」といった、毎日を憂鬱（ゆううつ）にさせるような話題があふれています。焦りを感じたありささんは、新しいスキルを身に付けたいと思って上司に異動願いを出すものの、却下されてしまいました。 自分の特技や能力を生かすには、いまの会社ではダメなんじゃないか。このまま埋もれてしまっていい
去年、とある会社にデータサイエンティスト職として転職いたしました。 はやりのせいか、データサイエンティスト志望者と求人が増えている印象ではありましたが、噂も多いこの業界の転職事情について、実際はどんな状況であったのか、まとめをさせて頂きます。 自己紹介 大学・大学院では、バイオサイエンスを専攻。 植物、微生物を対象に、遺伝子発現解析や、化学分析(HPLC, GC-MS)、Rを使った統計・多変量解析を主に行っていました。 新卒で繊維系の製造企業に就職。1カ月間の研修後、配属ガチャにより子会社の品質保証部に配属され、約1年半所属しておりました。 品質保証部では、主に客先からのクレーム対応や客先向け書類の作成・整理の事務作業、工場側と設計開発との社内調整役など、製造部門のバックオフィス的な役回りで仕事を担当しておりました。 転職活動へのモチベーション ①製造部門のバックオフィス的な役回りが合わな
10年経ってもついに消えずに残った、データサイエンティストという職業 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
このブログでも何度か引用しているこちらの記事で、「データサイエンティストという職業は10年以内に消える」という趣旨の議論がされていたのがちょうど10年前の2013年でした。ちなみにこの記事はついているブックマーク数に比して当時は結構注目を集めたという記憶があり、割と業界内では「確かにこんな中途半端な職業が10年後もあるわけないよね」と言われていたのを思い出します。 実際には皆さんもご存知のように、2023年になってもデータサイエンティストという職業はついに消えることなく、現在に至るまで残り続けています。その経緯がどんなものであったかは、業界10年史記事でもある程度触れた通りです。 しかし、同時に現在では「生成AIの普及でデータサイエンティストの仕事がなくなる」という風説も出回っており、改めてデータサイエンティストという職業の将来性に不透明感が漂いつつあるのもまた事実です。そこで、今回の記事
RのWeb制作 Webサービス制作のための技術情報を。データ分析（Python、機械学習コンペ他）や自作野球ゲームMeisyoのこと中心。 最近、駆け出しエンジニアをTwitter上で数多く見るようになりました。 ただ、揃いも揃って「フロントエンドエンジニア」になりたい（意訳）とプロフィールに書いてあります。 なぜでしょうか。 それは何が問題なのでしょうか。 私が何を問題視しているかというと、フロントエンドエンジニアってそんなにコストパフォーマンス良くないぞ？ということです。 なぜなら、バックエンド等に比べて要求される技術の種類が多くなりがちであるからです。 そこで今回、給与や技術などの視点から、この原因を読み解いてみました。 ※すべてのベースとなる情報科学の知識については全く触れていません。 目次 給与 技術 目指してしまう理由 解決策 あとがき 給与 indeedをはじめ、リクナビネク
「外資IT営業」という現代の傭兵稼業のすゝめ - 辺境系キャリアのレシピ 〜新卒即無職→海外就職→スペインMBA→？〜
ご案内（2023/8/10追記）： 日系＆外資IT転職の総合メディア『チャレンジャーズアカデミー』をオープンしました！今後、IT転職に関する発信はすべてそちらで行います。 日系＆外資IT転職に興味のある方、ぜひアカデミーにご入学ください！（登録無料です） challengers.academy 僕が27歳で『外資IT』と呼ばれる業界に入ってからおよそ10年が経過した。2020年2月に、今の職場への入社を決めたときのブログエントリーを読んでくださった方もいるのではないかと思う。 tomyuo.hatenablog.com この10年で、スペインにMBAを取りにいったり、起業するぞって走り出してすぐずっこけたりしたけど、結婚し、千葉に家を建て、車を持ち、3人の子供を授かった。莫大な資産は築けていないけど、住宅ローン以外に借金はない。今日は「外資って結構悪くないよ、少なくともIT業界に関しては」
移り変わる「データサイエンティストの『常識』」について考える - 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) 先日、こんな話題を見かけました。 【夏なので怖い話】 こないだ、いかにもエリートな男性と知り合ったんですよ 彼は年収1000万で飛ぶ鳥を落とす勢いのデータサイエンティストだっていうじゃないですか それでふとAICの話題を持ちかけたんです 「あー現実であまり使わない数学の話はわかりません」 …おわかりいただけただろうか？— ゆうな (@kawauSOgood) 2019年8月14日 で、悪ノリした僕はこんなアンケートをやってみたのでした。 データサイエンティストという肩書きで年収1000万円以上の高給取りが、知らなかったとしても許される項目はどれですか— TJO (@TJO_datasci) 2019年8月15日 このアンケート結果こそが、今回の記事を書こうと思ったきっかけです。ある程度知識のある方ならお分かりかと思いますが、ここで挙げた「AIC」「正則
TL;DR（思ったよりもかなりの長文になってしまったので*1、時間がないという方は1番目と2番目のセクションの冒頭だけお読みください） しんゆうさんの舌鋒鋭いブログ＆note記事にはいつも楽しませていただいているのですが、この記事は一点僕のデータ分析業界の認識に新たな視点を与える話題があって特に目を引きました。それが以下の箇所です。 資格があるわけでもないので名乗るのは自由だし、未経験だろうが文系だろうがそれはどうでもいいのだけど、傍から見ていると「サイエンティスト」と名乗っているわりには「サイエンス」な話をしていないなぁとは思っている。（中略） 現在起きている第３次データサイエンティストブームは「データサイエンティストと名乗りたい人」が盛り上げているように見える。 （太字筆者） この問題は、このブログの前々回の記事でも取り上げています。 ただ、僕はこういう「データサイエンティストになりた
(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
データサイエンティストとは データサイエンティストは、端的にいえばAI社会におけるデータを扱うプロフェッショナルです。大量のデータを集め、整理し、パターンやトレンドを分析し、ビジネス上の課題や問題に対する解決策を見つける役割を果たします。 近年、人々の生活のデジタル化が進んだことで、知らず知らずのうちに人々の行動がデータとして蓄積されています。例えば、インターネットで使用した「検索ワード」や、ECサイトにおける購入履歴、SNSにおける投稿など、人々が行動した過程や結果で生成されるさまざまな記録は、すべてその人の特徴を表すデータの一部になります。 また生成されるのは個人のデータだけでなく、事業者のデータも数多く存在します。例えば農業や水産業などの一次産業、その先の二次産業、三次産業においても、気象状況や収穫量、工場での生産量、実際の市場での流通量など、企業活動を通じてさまざまなデータが生成さ
【年収1000万円】1.SQL 2.python 3……これらを3ヶ月ガチるだけであの高給取り職「データサイエンティスト」になれることが判明！ MARCHと同じレベルとかお前らなら余裕よな？ : ライフハックちゃんねる弐式
2020年07月04日 【年収1000万円】1.SQL 2.python 3……これらを3ヶ月ガチるだけであの高給取り職「データサイエンティスト」になれることが判明！ MARCHと同じレベルとかお前らなら余裕よな？ Tweet 73コメント ｜2020年07月04日 12:00｜職業｜仕事・勉強｜Editタグ ：データサイエンティスト データサイエンティストになりたい人が踏むべき手順 1.SQLを勉強 2.pythonを勉強 3.データ加工を勉強(主にpandas) 4.統計学を勉強 5.機械学習を勉強(主にscikitーlearn) 6.kaggleに挑戦 7.転職 これだけ。 ガチでやれば3ヶ月でいけます。— 北谷 駿(文系だけどpythonいじれるらしい) (@a92803753) July 1, 2020 当ブログサイトはアフィリエイト広告、バナー広告を利用しています。 そうですね
はじめまして estie（エスティ） に10月1日からフルジョインしたNariです！ 今回は半分退職エントリのような形で、僕の簡単な自己紹介と、なぜIndeedをやめて estie にジョインすることに決めたのか、estie で何をやっていくのかを中心にお話出来たらと思います！ 【 プロフィール】 岩成達哉（いわなりたつや、Nari） 1991年島根県出雲市生まれ。 島根県松江工業高等専門学校 情報工学科出身。全国高専プログラミングコンテスト(2010) 課題部門最優秀賞をとり、文部科学大臣賞、情報処理学会若手奨励賞受賞。 東京大学工学部 電子情報工学科に編入し、GraphDBのクエリ高速化を研究。また、高専在籍時に開発したプログラミング教育教材（Androidアプリ）をもとにしてプロダクト開発を行い、Android Application Award 2012 学生奨励賞など複数のコンテ
NEC、3000人リストラのあとに「IT人材確保に危機感」、のナゾ - orangeitems’s diary
同じ会社の2つのニュース 2つのニュースを並べます。 どちらとも同じ会社のことです。 ここ1年以内に起こったことです。 2018/11/29 日経新聞 www.nikkei.com NECは29日、45歳以上で勤続5年以上の従業員を対象に実施した希望退職に2170人が応募したと発表した。照明事業からも撤退する。取引先への転籍や事業売却を含めると、来年春までに合計約3千人がグループを去る。一連の人員削減による収益の改善効果は年度換算で約240億円を見込む。 2019/7/9 日経新聞 www.nikkei.com 日本のIT（情報技術）大手が若手の研究者や技術者の報酬を増やす。NECは優秀な研究者には新入社員でも年収1000万円以上を支払う制度を導入する。富士通はカナダの人工知能（AI）子会社で役員待遇の報酬を検討する。IT業界ではGAFAなどの米国企業などが厚遇で世界の人材を集めている。危
統計と機械学習って結局何が違うの？なんで今日から機械学習で予測して金儲けできないの？ 機械学習を勉強し始めるとおそらく誰もが疑問に思う。そして、なんで事業会社の多くが日々の業務で今日から使えないの？っていう疑問も出てくる。いろいろな文献があるがいまいち理解に困ったので自分なりに整理しなおした資料。情報を組み合わせてかなり自論を入れています。 This article explains why many companies cannot use machine learning approaches to drive business starting today... まずは統計と機械学習の考え方や向き不向きの違いを表にまとめてみた 多くの人が言及しているが互いに関連しているとはいえ、最終目的が異なる。「機械学習」は予測や判断は行うもののなぜそうなったのかは一般的にはブラックボックスだ。「
日本CTO協会は「技術」を軸に規模や業種の異なる様々な人や組織が集まっているコミュニティです。会員は本社団の活動内容、調査テーマについて参加、提案し、他の技術者・技術組織とともに成長する機会が得られます。ご興味のある方は法人会員向け申し込みフォームからお問い合わせください。 グローバル化が進み、エンジニアの活躍の舞台も日本に留まらず世界へと目を向ける時代になってきたが、やはり気になるのは各国の給与事情。 今回は世界のエンジニアの給与トレンドと、特に給与が高いイメージのあるアメリカとの比較をCTO協会理事達も注目するStack Overflow Developer Surveyから中心に紹介していく。 目次 1. Stack Overflow Developer Survey – Salary（給与） 1.1 Stack Overflow Developer Surveyとは 1.2 Sta
ビッグデータや機械学習を活用したビジネスの普及に伴い、大規模なデータを扱えるデータサイエンティストの需要が高まっています。データサイエンティストは、今後も需要が伸びていくと考えられている職種であり、スキルを修得すれば年収アップが期待できます。 ここではデータサイエンティストの仕事内容と求められるスキル、おすすめの資格について紹介します。 データサイエンティストの資格を知る前に：そもそもデータサイエンティストって何？ データサイエンティストとは、大量のデータを収集・分析する人のことで、比較的新しい職業です。データの収集、管理、仮設検証、結果報告などを行い、情報をビジネスなどで役立てる「データ」として整えることが主な業務です。 最近では企業の「ビッグデータ」への関心も高く、データを専門的に扱うデータサイエンティストの需要も拡大しています。 データサイエンティストは、データの処理を専門に行う職業
著者のLuke Posey氏は、現在、P＆Gアメリカ法人で機械学習エンジニアとして働く傍ら、AIスタートアップMalgoの共同設立者に名を連ねています（同氏に関する詳細はこちら）。同氏がMediumに投稿した記事では、データサイエンティストを雇用する際に生じる業務上のミスマッチが風刺されています。 近年データサイエンティストが「セクシーな職業」として注目を集めているのは周知の通りですが、本来はアナリストあるいはエンジニアのほうが適任な業務に対してもデータサイエンティストを重用する傾向がある、と同氏は指摘します。 アナリストを雇うべきなのにデータサイエンティストを雇ってしまうミスマッチは、統計学に関する学術的訓練を受けた人材が高額な報酬を欲しいがゆえに、データサイエンティストを名乗ることに起因します。その一方でビジネスに精通した本来的な意味でのアナリストは目立たなくなり、企業は高額でデータサ
※2021 / 6 / 25 時点 ベルフェイス社の人事評価制度は現在リニューアル中のため、一部ブログ内容と異なる点があることご留意ください。 -------------------------------------- Technologyやマーケティング手法は日進月歩。 最近は「労務」も「経理」も、果ては「モチベーション管理」さえクラウド化されて久しいが、『セールス』ほど旧態依然とした職種も珍しい。トップセールスのノウハウはベールに包まれ勘と根性が幅を利かせて数十年。 「セールスとTechnology」 は正に「水と油」 だった。 その中にあってベルフェイスは、営業に特化したインサイドセールスシステムを開発し、海外ではとっくに普及したこのスタイルを日本に拡めてきた。 このグラフを見て欲しい。 ベルフェイスが創業した2015年頃、「インサイドセールス」の検索はほぼ "ゼロ"。それがたった
エンジニアになります
以下よくある未経験転職モノですので、苦手な方はご注意ください。 2020年8月から都内のベンチャーさんでエンジニアとして働くことになりました。目下のミッションでは医療データの解析をして疫学研究みたいなことをやるので、データサイエンティストともいえるかもしれません。 また自社サービスのAPIを実装したり、フロントを実装することもあるみたいなので、色々トライできそうです。楽しみです！ 私自身が、これまでに他の方の転職記事をみてやる気をもらったり勉強させてもらっていたので、私の経験が誰かの役に立てばと思って、転職記事を書くことにしました。 とはいえ、きれいにまとめるのは面倒大変なので、どんなことを考えながらどんなことをやってきたのか日記を書きなぐる感じで書いていきます。 適宜フィルタリングして使えそうなところだけつまみ食いしてもらえると幸いです。 自己紹介 30歳。子供二人(4歳、1歳)。薬学修
インターネットへの就活完了報告 何故Twitter就活を選択したのか？ 正攻法の就活は通らない！ 正攻法を捨ててTwitter就活へ 就活を完走した感想 中途就活は楽しい 体概念を理解せよ 中途は柔軟であれ 中途面接はミーティングみたいな感じでOK インターネットへの就活完了報告 無職の再就活が無事に終わりました。 三ヶ月前くらいにTwitterとブログに雇用募集を出して50社近くから声をかけてもらって、最終的には条件や環境が非常に良くキャリアイメージもマッチしている大手でデータサイエンティストとして働くことになりました。 年収も前職から50%くらい増えたし非常に良い結果で終われたということで、報告がてら顛末を書いておきます。雇用募集ツイートを拡散して頂いたインターネットの皆さん（特にTwitter就活に協力的なエンジニア界隈）や声をかけて頂いた方々はありがとうございました。 （雇用募集ツ
1.はじめに 2.本編 2-1.どうしてデータサイエンティストを目指したのか？ 2-2.応募フェーズ 2-3.選考1次フェーズ 2-4.選考2次フェーズ 2-5.就活の結末 3.どうすればよかったのか？ 3-1.就活をはじめるのが遅かった 3-2.実績・スキルが不足していた 3-3.人間性が不足していた 4.最後に 1.はじめに 「情報系学部出身じゃないけどデータサイエンティストに興味がある...」 この記事はそういった就活中の学生に向けて書いています。備忘録も兼ねたポエムのようなものですね。 私自身は医療系の学生で、研究で少し機械学習を扱ってはいましたが、情報学の専攻などを一切してきませんでした。就活中の区分としてはただの理系学生としての扱いです。 そんな私がどうしてデータサイエンティストを目指したのか？そしてどうなったのか？ 結論から言うと、私はなれませんでした。 なのでここからは敗北
【定期案内】 AI・IoT・データ分析ベンチャー退職に伴い、2019年7月以降の仕事を探しています。 正式なオファーではなく、カジュアル面談、講演依頼、取材、話を聞きたいなどお気軽にご連絡下さい。 訪問日程は5月8日以降で調整します。 職務経歴書などは下記をご参照下さい。https://t.co/nVArly6kD1 — マスクド・アナライズ (@maskedanl) April 21, 2019 こんなツイートから1ヶ月以上経ちました。 実際はTwitterが原因で会社をクビになったわけでもなく、「オファー」と云う名のカジュアル面談なのでタイトル詐欺なわけですが、学びのあった内容も多かったのでまとめました。 注記：本記事では面談に関する社名、個人名、内部事情などは記載しておりませんが、問題がある場合は直ちに修正いたします。 あと、「Twitterで転職活動したくせに、全然反響なくてカッコ
機械学習系プロジェクトをうまくいかせるのは、私たちエンジニアである｜Hayata Yamamoto | 山本隼汰
AI白書2020によると、ユーザー企業のAI導入状況はあまりよい状況とは言えない。実際に導入している企業から検討を予定している企業まで含めてもせいぜい20% ~ 40% 程度。導入済み、PoC実施だけで見れば10~20%程度の企業に留まる。 この記事では、AI活用が進んでいかない問題について考えを述べる。主に、同業者である機械学習エンジニアに向けて書く。特に、昔の私自身に向けて。ビジネスサイドの人に向けては書かない。 私は、データサイエンティスト・機械学習エンジニアとして、PoCに多数参画した後に、機械学習を用いたプロダクトリリースにも関わった。研究成果が１つのプロダクトになったことで、見える世界が変わったように感じているし、昔の自分の至らなさにも気づくことできた。そして、同業者の意識が少し変わるだけで業界が大きく変わっていくと思っている。 主体感持ってますか？ 胸に手を当てて次の質問に答
日本型雇用見直しを簡単に実施されたら困るのは、政治家も経営者も含めた国民全体 - 銀行員のための教科書
日本企業の経営者から、年功賃金、終身雇用等のいわゆる日本型雇用制度が限界を迎えているとか、見直しが必要だという発言が相次ぐようになってきました。 産業構造の変化等が起きている中で、経営者達の発言は理解できるかもしれません。しかし、日本型雇用制度を転換していくのは簡単なことなのでしょうか。 今回は、日本型雇用の見直しが起こす問題について簡単に確認していきましょう。 報道内容 日本型雇用見直しの背景 日本の雇用に関する制度 所見 報道内容 近時、日本型雇用見直しについての報道がなされています。まずは、報道内容を確認しておきましょう。 経団連、日本型雇用見直しで一致 幹部会議 2019/12/09 日経新聞 経団連は９日の会長・副会長会議で、年功賃金など日本型雇用の見直しが必要だとの認識で一致した。同日記者会見した中西宏明会長は「おのおのの（雇用形態の）長所をどう組み合わせ、働く人が力を蓄え安定
ビジネス現場で大量の情報（ビッグデータ）を分析・活用する職業「データサイエンティスト」の人材が不足する中、大学生の就活現場で異変が起きている。「官僚でもなく、有名企業でもなく、データサイエンティスト職を志望する東大生が目立ち始めている」（就職情報会社）からだ。すでに転職業界では、高給での人材争奪戦が沸騰しており、あおりを受けた企業が高学歴の東大生を“青田買い”しようという図式だ。学生側も、日本企業の終身雇用制度の維持が難しくなる中、高給で自由に働くことができる魅力を感じている。 【表でみる】年金の受給開始年齢早見表 ■高度な専門職 データサイエンティストには、ビッグデータを分析して消費者の行動や好みに合うサービスの提供や、詳細な市場分析、将来予測などが求められる。世界では約３０万人のデータサイエンティストが不足しているとの調査があり、日本も例外ではない。 慶応大大学院の渡辺美智子教授（統計
1985年、福島県生まれ。慶應義塾大学文学部卒業。IT系ニュースサイトを運営するアイティメディアで情報システム部に在籍し、エンタープライズIT領域において年間60本ほどのイベントを企画。2018年10月、フリーに転向。現在は記者、広報、イベント企画、ブランドアンバサダー、マネージャーとして、行政から民間まで幅広く記事執筆、企画運営に奔走している。著書『ルポ 日本のDX最前線』（集英社インターナショナル） Twitter：https://twitter.com/sakaisaketen 酒井真弓のDX最前線 2018年に経済産業省のレポートが「DXの壁」を指摘したように、日本では、DX（デジタルトランスフォーメーション）が遅れているとよく言われている。また、「日本はもはやIT後進国」「なぜアメリカのGAFAや中国のBATHと渡り合える企業が日本では生まれないのか」などの悲観的な意見もしばしば
データサイエンティストが「鬼滅の刃」を読むべき理由：マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘！（1/3 ページ） 週刊少年ジャンプの漫画「鬼滅の刃」が、2020年5月に完結しました。アニメ化をきっかけに、漫画売上ランキング上位20位のうち19作が同作（※）という事態を迎えたほどの人気を得ました。 ITmedia読者の中には「読んでいない」「周囲はハマっているが、自分は興味ない」など、関心を持たない人もいるでしょう。しかしながら、データサイエンティスト視点において鬼滅の刃に学べる点は多々あります。 本記事では鬼滅の刃の内容が、学生や若手社会人などのデータサイエンティストを目指す人や、現在データサイエンティストとして活躍している人にとってどのように役立つかを紹介します。 なお、本記事ではアニメ版26話（単行本では7巻序盤）までの展開に触れるため、未見・未読の方はご注意ください。 ※2020
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