TechCrunch | Startup and Technology NewsFormer Autonomy chief executive Mike Lynch issued a statement Thursday following his acquittal of criminal charges, ending a 13-year legal battle with Hewlett-Packard that became one of Silicon Valley’s biggest…
「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・
僕が統計でSASを使う理由 - Qiita
背景 Qiitaを始めて思ったことがあります． 「どうしてこんなにSAS使ってる人少ないんだ？」 この界隈では統計にRを使ってる方が最も多いと思われます．確かにフリーでオープンで実装されている解析手法の多いRの有用性は非常に大きいです． しかし，昔は手の届かなかったSASも今では無料で使える環境が揃い始めていますし，土台が高額なソフトウェアだったからこそ，SASがRに勝る点もたくさん有ります． そこで今回は，僕が初めての統計ソフトウェアにSASを選択し，かつ利用を続けている理由を紹介しようと思います． SASとは "Statistical Analysis System"（統計解析システム）の略で，現在は開発されたソフトウェアそのものあるいは開発している企業そのものを指します． つまり，SASという企業が開発している統計解析ソフトウェアが"SAS"です．（紛らわしい・・・） 当初は現在のR
データサイエンティスト＆機械学習（人工知能）エンジニアのスキル要件と、過熱する人工知能ブームが生み出す狂騒曲と（2018年2月版：追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixaby) この記事は去年はてブ1100以上ついてしまった与太記事の続編です。その時はタイトルを読んで字の如く「データサイエンティスト」と「機械学習エンジニア」の満たすべきスキル要件（の2017年版）について考察したものでした。 で、まだ1年しか経ってないのに何でまた引き合いに出したのかというと、最近のメディア報道やニュースリリースの類などを見ていると「データサイエンティストにディープラーニングをやらせる」とか「高度な統計分析のできるエンジニアが必要」みたいなどう見ても色々混同している感のある内容が目に付くので、改めてちょっと自己流に交通整理してみようかなと思ったのでした。 特に、空前の人工知能ブームで「人工知能」の語が人口に膾炙すると同時に2014年頃にブームが終わったはずの「データサイエンティスト」の語が何故か復権してしまい、そこら中のメディアでかつて空回りした
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AI人材、世界トップ級の半数が米に 日本は4%弱 - 日本経済新聞
AI、産学官で「教え合い」 - 日本経済新聞