AI、産学官で「教え合い」 - 日本経済新聞産学官が知見を集め、人工知能（AI）の開発や運用を手掛ける高度人材の育成に取り組む。フランスなど海外の先行事例にならい、AIのプログラム技術や課題解決を企業や学生らが教え合う「AI学校」を経済産業省が立ち上げる。実務経験を積んだ人材が互いに鍛え合い、変化の速いIT（情報技術）分野に携わる人材の育成を急ぐ。経産省は近く課題を提供する企業と、約100人の受講生を募る。学生から社会人までが対象で、A
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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