データサイエンティストにおいて、最も需要のあるスキルとは | POSTD
雇用者は何を求めているのか？ データサイエンティストは、多くのことを知っていると期待されます。例えば機械学習、コンピュータ科学、統計、数学、データの可視化、コミュニケーション、そしてディープラーニングといったものです。これらの分野の中には、データサイエンティストが学んでいる可能性のある何十もの言語やフレームワーク、テクノロジが含まれています。雇用者側から求められたいデータサイエンティストは、限られた学びの時間をどのように割り当てるべきでしょうか。 私はデータサイエンティストにどのようなスキルが求められているのかを探るため、Web上の求人情報サイトを見て回りました。一般的なデータサイエンスのスキルと、特殊な言語やツールは分けて考えています。検索した日は2018年10月10日、サイトは LinkedIn と Indeed 、 SimplyHired 、 Monster 、それに[AngelLi
「AI」「機械学習」スキルを活かす・キャリアアップする転職【2019年最新動向】 ｜ リクルートエージェント
「AI（人工知能）」「機械学習」などの技術を活かしたビジネスが拡大しています。インターネットサービスでのWEBマーケティングやレコメンド機能などをはじめ、製造業でも自動運転技術や工場の異常検知・センシング、金融業界における融資判断・投資判断など、活用分野の裾野が広がってきました。 AI・機械学習のスキルを持つエンジニアにとって、また、これからAI・機械学習のスキルを身につけたいエンジニアにとって、今どんな転職のチャンスがあるのかをお伝えします。 AI・機械学習の実務経験のない方の転職事例 多くのユーザーや消費者を抱え、独自のビックデータを保有する大手ネット企業では、各部門のデータを活用したさまざまなプロジェクトが動いているほか、新進のテックベンチャーでもビジネスモデル開発、サービス開発が活発化しています。 それに伴い、当領域の主要プレイヤーであるデータサイエンティスト・機械学習エンジニア・
データサイエンティストの定義は？必要スキルは？現役データエンジニア／アナリストと考えた結論 - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
データサイエンティストの定義は？必要スキルは？現役データエンジニア／アナリストと考えた結論 需要が高まるデータサイエンティストというロールですが、業務の定義や、必要スキルは一体どのようなものでしょうか。3名のデータエンジニア／アナリストに実践から得た答えを聞きました。 データエンジニアとデータアナリストの違い 分析と実装。データサイエンティストに求められる要件 数学の素養が重要。技術は仕事で身につけられる！ データエンジニア／アナリストが考える必要なスキルセット データアナリスト・データエンジニアにとっての「事業貢献」 「データサイエンティスト」という肩書を耳にすることが増えています。 データの蓄積はとどまるところを知らず、さらにビジネスにおけるデータの重要度が増し続ける現在、同職が同じく重要になっていることは想像に難くないでしょう。 反面、データサイエンティストが現場で何をしているかは、
データ基盤エンジニアの面白さ - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
データ基盤エンジニアという仕事の魅力について、質問を受ける機会がありました。 何が魅力なのか。どういう面白さがあるのか。どこにモチベーションがあるのか。 せっかくなので自分なりに考えをまとめてみます。 5つの面白さ ざっくりまとめると、データ基盤エンジニア（あるいは：分析基盤エンジニア・データエンジニア）というのは、「主体的に働きやすく」「スキルを(伸ばし/広げ)やすく」「キャリアアップに繋げやすい」仕事だと思います。 1. データ活用担当への第一歩として データ分析や機械学習を仕事としてやりたい。だけど、職務経歴としてはアプリケーション開発やインフラに強みがある。 この立場の人がキャリアをピボットするための踊り場として、データ基盤の担当になることがあります。 持ち前のスキルを活かしてデータ基盤の構築・運用に関わるところから始めます。 データ仕様に詳しくなっていき、徐々に活用側へと染み出し
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AI、産学官で「教え合い」 - 日本経済新聞