2019年版：データサイエンティスト・機械学習エンジニアのスキル要件、そして期待されるバックグラウンドについて - 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) この記事は、以前の同様のスキル要件記事のアップデートです。 正直言って内容的には大差ないと思いますが、今回は2つ新たな軸を加えることにしました。一つは「ジュニアレベル（駆け出し）」と「シニアレベル（熟練職人）」とで分けるということ、もう一つは「データ分析以外の業界知識（ドメイン知識）」にも重きを置く、ということです。 というのも、空前の人工知能ブームが予想よりも長く続いていることで、人材マーケットを観察する限りではデータサイエンティスト・機械学習エンジニアとも求人数が高止まりしているように見えるのですが、その結果としてこのブログの過去のスキル要件記事で挙げたような「完成されたデータ分析人材（熟練職人）」に限らず「駆け出し」でも良いからデータ分析人材が欲しいという企業が増えているように感じられるからです。 その一方で、かつては主にwebマーケティング業界
AWSの機械学習サービスの使い方
AWS上での大規模データ処理基盤の構築 各種疑問点解決のサポート技術的な課題にぶつかったときに、有償ではあっても、手軽に外部に委託して、その分野について詳しい専門家に相談することによって、迅速に課題を解決できるようなプラットフォームを構築することを目指して、 まずは、AWS (Amazon Web Services) 上での大規模データ処理に関する、基礎的な知識を提供するWebサイトを運営しています。 AWS上での大規模なデータ処理を行う際に、どのような構成・アーキテクチャをとるべきか どのような設定をすべきか AWSの多数あるサービスのどれをどれと組み合わせて利用するのがよいか どの程度のパフォーマンスが出てどの程度の容量に対応できるか どの程度の費用で利用できるか 上記のような、いろいろな疑問・質問が出てくるかと思いますが、基本的な解説やよくある疑問点の説明をまとめてあります。また、参
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