先端IT人材55万人不足の恐れ 2030年、経産省試算 - 日本経済新聞経済産業省は23日、人工知能（AI）やあらゆるモノがネットにつながる「IoT」など先端的なIT（情報技術）を担う人材が2030年に55万人不足する恐れがあるとの試算をまとめた。急増する需要に人材の供給が追いつかないためで、AIでは12万人不足するとの予測も示した。【関連記事】衝撃のAI人材25万人育成計画、裏に2つの「失策」IT関連市場が年2～5%の成長を続け、システムの保守担当者などの従来型
データ人材は日本に何人必要なのか？（2018年Q2版） - 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) 最近になって以下のようなメディア記事やそれに類する報道が殊に増えているようです。 以前研究者だった身としてはこういう「これから日本には〇〇万人の△△人材が必要」みたいな物言いを聞くとポスドク1万人計画の悪夢を思い出してしまう部分もありますが、そもそも論として「今後データ人材は日本に何人必要なのか？」を現場のヒューマンリソースの需給状況から述べる向きは相変わらず少ないのではないかという印象が強いです。 ということで相変わらずの与太記事で恐縮ですが、自分の6年間のデータ分析業界での経験と見聞をもとに「今後データ人材は日本に何人ぐらい必要なのか」を極めて主観的ながら論じてみようかと思います。いつも通り異論反論またはご指摘大歓迎ですので、コメントのある方は何がしかの方法でお寄せくださると有難いです。 まず最初に結論を 個人的な経験と見聞に基づく主観的な予想では
R, Python, SAS, SPSSを現場のデータサイエンティストの視点で比べてみた – learn data science
先日、”第３の波ーAI、機械学習、データサイエンスの民主化”という記事の中でも話したように、今では世界中のどこでもデータサイエンスの世界ではRもしくはPythonといったオープンソースのプログラミング言語やツールが広く使われるようになりました。 実際私たちも特にシリコンバレーの様々なタイプのお客様と接することが多々ありますが、最近ではいよいよSASもしくはSPSSといった古くからあるエンタープライズ向けのデータ分析・統計ツールを会社で使用するためにかかる莫大なコストを見直すという圧力が日々大きくなっているようで、新規のプロジェクト、もしくは新規に雇用された人たちがそういった経費の承認を得るのは基本的にありえないか、あってもかなり大変らしいです。で、結局、どうせSASもしくはSPSSを使ってやろうとしてることは何でもRもしくはPythonを使ってできてしまうし、さらにもっと多くの最先端のアル
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