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買ってよかったもの
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あけましておめでとうございます。ようやく今頃になって休暇とれたので、新たな計画の祈願に初詣してきました。しつこくも去年のまとめと、立ち位置を確認させてください。 まず、このブログで書こうとしている中身は、テーマはなんであれ、基本的に、この世を見通して、防御力や回避性能をあげていきましょうよという主旨です。攻撃力をあげていこうぜ!という話ではありません。そもそもモチベーション低い人間ですから、その目的は、生存であって成功ではありません。10回に1回、大勝利することよりも、10回に9回、負けても平気であることが大事なのです。基本ベクトルは成長ではなく持続です。(←本業に限ります。ブログはいつ燃え尽きるかわかりません。) しかしながら、現状維持では劣化という名の重力により危ういので、それに逆らう程度には上向いております。キャリアポルノというよりは、惑わされずに落ち着きましょうという類のエナジード
風邪ひきダウンで、だいぶ遅れに遅れましたが、年末総括その3 組織、労働編です。 年末ということで自分のいる営利組織、非営利コミュニティなんか振り返ることもある方が多いのではないかと思います。そこで今回は、知識労働型の組織で錯覚しがちで、間違っていると思われる行動について指摘します。主に分析屋の視点ですが、技術職、専門職の方は自分に置き換えても、共通するところがあるかと思います。 文中には知識労働者という呼称を用いてますが、これは単に労働によって賃金を稼ぐ事を目的とはせずに、仕事の成果そのものを目的とする労働者を指します。主に高度な技術者や職人、専門職などであり、分析屋もその範疇とします。 私も比較的、いろんな組織を見てきた者ですが、転職回数が多すぎるからではありません。仕事柄、人事や組織データにも触れてきまして、組織というものも、洞察の対象でした。その中でも知的労働者のコントロールはもっと
※表が崩れていますが、修正が面倒大人の事情により、そのままにします。ごめんなさい。 年末進行その2。データ編です。どうせ正月ないから今のうちに。前回の「ビジネスやってる分析屋なのでブログからこれくらいわかりましたよという1実例」の続きでしたが、書くと無駄に長くなりすぎる癖がありまして。そろそネタバレ気味に逝きます。 このブログのモチベーションは、データサイエンティストネタ以前に、データ蒐集と社会の可視化が目的でした。重いモノを動かすには体力ですが、軽いモノを動かしてみるには知力が必要です。好奇心と探究心の一環なわけなので暖かい目でお許しください。 すでにわかっている方もいると思いますけども、私の微妙に一貫性のないコンテンツや時勢を無視した唐突な感じは、そうした蒐集と検証目的に沿って8割方、事前に計画してきたものなわけです。といっても計画8割、実行5割で、進捗率4割という、まるで計画通りじゃ
師走ですから軽く総括気味に。ブログやってみてわかったことをまとめておきます。もちろん話せる範囲ということでご勘弁ください。 データサイエンティスト界隈といってもほとんどソーシャルゲームとネット広告あたりの人っぽい 私の記事に反応してくれた人の傾向を常に調べています。というと気持ち悪くてごめんなさいね。別に何もしていませんけれど、職業などが分かる場合は、どういう人かくらいは見させてもらっています。といっても人力ではありません。私のソーシャルでの動きは無軌道のように見えてごめんなさいね。そのとおり。ボット作ってデータ集めています。で、それらの肩書傾向をまとめるとおおまかには 18.67% 情報サービス、システム開発やってるっぽい人 14.77% ネット広告やってるっぽい人 12.35% ソーシャルゲーム作ってるっぽい人 11.22% 学生 9.64% 教育関係者 7.58% プログラマーっ
前回 シネマアナリティクス : ゼロから分析力を磨きたい人に観てほしいマニアック映画5つ(洋画編) http://negative.hateblo.jp/entry/2013/09/11/153406 お隣さんがウィルコクソンの順位和検定とマンホイットニーの順位和検定の違いについて熱く議論していたので、横からWilcoxon-Mann-Whitney検定は?と聞いたら、あっちへいけと言われました。なんとも過酷な職場です。世知辛い職場事情さておき、そこで今回は、こんな過酷な場所は嫌だという感じのソリッドシチュエーションな映画を紹介します。 映画ネタは別でやっとけよという話なんですけども、一応、このブログでそれをやる目的もあるのです。いずれ明らかにします。前回は、まとめ系ネットワークの勧誘だったり、無料で寄稿をお願いされたりと。でもそれはもう通過した道なんで、その節は、やる気がなくてごめんなさ
前回は、人気のないテーマだと思うけどデータベーストンガリスト向けに・・・というテーマでしたが、思わぬ反応いただけてありがたいです。今回は懲りずに前回の続きです。もちろん異論は認めまくります。今回もかなり了見の狭い内容なのでごめんなさい。 データサイエンティストはセクシー職業NO1だとか、あまりに現実離れした妄想と夢想が入り混じった2013年初頭からの風潮、怒りと気持ち悪さを禁じえませんでした。何度も燃え尽きがちな私にとって、このブログは、それで「データサイエンティストがこれから10年以内に消える理由3つ」を書いたのが始まりでした。そりゃあね、「ネガティブ」だとか「消える」とか、ネガティブワードはSEO的には長期的に不利なのわかっていましたよ。今でも検索エンジンには嫌われてばかり。裏もかけますけども。 で、 もちろん、現場の人は真面目にやってるし、インタビュー受けてる人だって昔からやっている
※コラ画像削除しました ビッグデータ、データサイエンティスト、そろそろ過渡期ブームも終わりつつあるように見えてきたのは結構なことです。なので私はデータベース・トンガリストに鞍替えします。嘘です。行けませんでしたがマニアックなDB話を聞きたかったです。 どっちにしても普通に粛々とやるしかないんすから騒いでも絶望しても仕方ないんですよ。実務してない奴ほど騒ぐもの。(←非常に見識の狭いダメ発言) 日頃、扱っているデータ。それビッグデータでしょ、と言われるだけで、やる気がなくなる昨今。スモールデータでもいい(←それこそが重要ですよね)と思うし、何度も繰り返される、「いままで1ヶ月かかってたデータを1日にしました」とか言う話も、ビッグデータと関係ないんじゃないの、単に多段承認フローというかステークホルダー減らしただけではと思ったりしますよね。逆にそっちのほうがすごいと思うんだけども。 で、ビッグデー
それなりの分析屋であれば誰もが経験があることでしょう。データを扱えない人から、データを扱える人と思われるために、分析の依頼をされることが。それも軽い気持ちから始まるタダ(無償、無料)の場合が。 そう呼ばれたくない実務者が多いのに、それを叫ぶ組織が多いという不思議な昨今のデータサイエンティストの流行はそろそろ終わってほしいのですが、データの分析という行為自体はいつの時代も不滅です。 私も企業や大学、知人や家族などからデータの分析を頼まれることがよくあります。もうしょっちゅうです。もちろんネットや金融やらのビッグデータに限ることではありません。だいたい相手は私が本業でやっているニッチな統計処理なんて理解していません。ただ、なんとなく、あいつに聞けばいいみたいな風に思っているだけでしょう。それはEXCELの使い方から、簡単な統計処理の説明といった参考書でも読めば即解決なことや、クローリングや統計
タイトルは私の愛しているドリフのコントじゃないですよ。最近はいろいろあってデータサイエンティストに対するモチベーションがゼロです。そろそろ燃え尽きそう。ほんと書き続けられる知力体力のある方を尊敬します。 起業もそうですよね。あらゆる理由で、決して燃え尽きてはいけない行動と言えるでしょう。だから私には無理です。すぐ燃え尽きます。何度も繰り返し。 その何周目かには株や金融ネタのアフィリエイトやネット広告媒体契約なんかで、家賃くらいは稼いでた時期もあったんですが、それもサブプライム暴落にて、やる気もお財布も力尽きました。まあ年収級の銭を溶かして笑いものになりながらブログまともに書ける奴なんてまずいないわけですけども。Yahooと楽天なにしてくれんのよ。 斯様に体たらくな自分にとっては、社長になるなんて降格に等しいのです。けれども今は、リスクとリターンにあまりトレードオフを感じない不確実性の時代で
三部作?のラストの予定だったのですが、時差ボケダウンで尻すぼみだった中編は書き直しますので一度引っ込めます。なのでこれが後編です。前作を読んでいなくても読めます。 シネマアナリティクス : ゼロから分析力を磨きたい人に観てほしいマニアック映画5つ(洋画編) http://negative.hateblo.jp/entry/2013/09/11/153406 の続きです。 画像はイメージです。 複数店舗を経営するレンタルビデオ屋のオーナーが居酒屋でクダ巻いてました。それもそのはず、TSUTAYAとGEOで過半数を占めるレンタルビデオ業界は前年割れの続く厳しい業界です。私は仕事の話を終えて、レンタルビデオ業界の景気はどうなっているのと聞きました。 「俺はレンタルビデオ店がレンタルビデオ業界だと思っていないよ。飲食店だと思っている。」 その答えに痺れました。市場性の本質を突くものだと思いました。
夏も終わり、カキ氷屋の清算と後片付けもさめやらぬ中、オリンピック景気の経済余波で謀殺されてたので、今回は世間ズレした血迷いネタです。他でやっとけって話なのは重々承知です。ごめんなさい。ただその、缶詰めな仕事帰りに、魂のスパロボ映画、パシフィック・リムを視て最高だったんですよ。今年ベスト級。頭の中ではどうしても、バグフィックス・ムリに置換されるからきっと疲れているんです。 映画が大好きです。ストレス発散に映画館(私のお気に入りは有楽町界隈です)、仕事の休憩にレンタルと、仕事が多忙だろうとも月に10~20本は見ている暇人です。言い訳すると実務に直結した理由もあるにはあるのですが、さておき、出張時の長い移動時間のお伴だったり、マシンルームでの休息&仮眠がてらだったり、隙を見つけては観ています。 それでも、一日中Youtubeやニコ動で時間潰ししているバーンアウト管理職や、毎日TEDを見てはパワポ
本記事は長くなりすぎて端折った前回の続きです。前回を読まなくても読めます。 労働の二極化に抵抗する、捨てるを捨てないという1つの選択肢 http://negative.hateblo.jp/entry/2013/09/02/202445 前回言及できなかった意味不明なままのカキ氷まで話を広げます。 前回論じたように、スキルの差は拡大していく一方です。世の中には確実に上級者と呼ばれる人が存在します。これは一体なぜでしょうか。 経済金融だって医療だってネット広告だってどの分野でも同じことですが、上級者は皆、特化した戦力を持っています。経済を俯瞰する私のスコープから見れば、上級者とは需要に選ばれし者であり供給に見放された者のことではないかと思っています。 皆さん、特別なことではありません。会社組織業務のスコープを変えれば、個人家族友人共同体のスコープを変えるだけで、誰でもそうなりえます。 極一部
皆さん、カキ氷好きですか。カキ氷。私は大好きです。ほんのりとした甘さの後に、キーンと意識が覚醒する感じが、たまらないですよね。そのせいなのか、職場で冷たい奴と思われてるからなのか、5300年前の氷河から発見されたミイラのように古びて埋もれた存在だからなのか、本業ではアイスマンと呼ばれたりします。たまらないですね。どうでもいい前ふりはさておいて。 巷では「早期リタイアを目指せ」だとか「年収1000万円が一番幸せ」だとか「秒速で1億円」だとか「稼ぐが勝ち」だとか、いろんな意見や提言があります。統計的に言えば、誰がどんなことを言って何をしても97%の人は関係ありません。私も負け惜しみっぽく関係ないと言っておくとして。統計としては日本人の生産人口の3%が年収1千万以上だからです。日本人は例外を嫌う習性がありますが年収だけは誰もが例外になりたいのが人情というものです。 少し昔、いや今でも、若い世代の
2年ほど前、私の仕事場に医療会社の社長が血相を変えて駆け込んできました。かつて私がシステムを設計したことがある会社の社長でした。すぐさま現状のヒアリングと現地調査が行われ、問題を発見しようと直ちにデータ分析が行われることになりました。業務上の横領や不正経理の疑いがあったためです。私がやった分析はシステムから作為的なデータ入力のパターンを見つけることでした。やり方には少々コツがありますが1週間もかからずに結果は得られました。横領の証拠こそありませんでしたが、請求額と支払先に一定のパターンが見つけられたので、従業員の中で組織的に不正が行われていて、一部の社員らによる経費の水増し請求が常習化していたことがわかりました。まったくひどい話ですが過去数年間には会計監査が何度も行われているというのに何もわかっていなかったのです。こうなる前に早期の対処ができたかもしれない機会が何度もあったのに。その後、こ
お盆に職種の人口動態を調査してはみたものの、そもそもマクロ指標なんて普通の人には興味ないテーマだった・・・と気づき、微妙な気分でまたブログ書きます。昔から人口動態などを気にするのは、個人を超越しつつある為政者や経営者の類であり、組織運営のビジョンを持つ方くらいしか用のないテーマだと相場も教えてくれていたのに。それゆえにマクロ経済は人気がなくても滅びないわけですが、って関係ない話だな。 で、私も本業の本業になってくると、ネットもろくにできない情報統制の厳しいところだったりして。ほんと、その鬱憤たるや凄まじく、数々の優秀な技術者がボーナスもらって有給きっちり使い切ってから逃げ出すほどです。だから私は最近は分析屋の知人のインフラを借りてWEBサービス作って遊んだり、このブログに微妙な気分を書き残そうかと思ったりしています。 ということで、懲りずに続けてみるわけです。 問 日本のデータ分析人材の人
最近、酔っ払って書いてんじゃないのという暖かい叱咤激励もいただいたことですし、たまに覚醒してブログ書きます。お盆で親戚子供の相手も疲れてきたし、TBS「リアル脱出ゲームTV Sky High」でランキング入ってたみたいなんで、少し色気だしてみましょう。 分析屋たるもの、大本営数値を鵜呑みにするわけにはいかない。TV屋や新聞屋の25万人説はどうにも嘘くさい。データサイエンティストのスキル要件は定義できない(持論)けど、あえて言うなら「世間に流されず自らデータを創造できる」人ではないかと。いや、そういってしまうと偽造や捏造くさいからあかんか・・・。ともかく自分で検証してみるかと思ったわけです。 問 日本のビッグデータ関連の技術者数を推定してみる ということで今をときめくビッグデータ関連技術者数を推定してみましょう。お題はいつものこれ。 ビッグデータ分析に人材の壁、25万人不足見通し http:
ただし、米国では、ね。 タイトルは下記記事へのリスペクトです。 データサイエンティストが要らなくなる日が来るかもしれない http://it.impressbm.co.jp/e/2013/08/01/5054 このまったくセクシーな職業じゃない感の漂う、地道かつ誠実な記事を読んでみて、最後に「さらば!データサイエンティスト」とか書いてあるのを見て、「そうか、君が、トドメさしちゃうのか・・・」と思ってしまったのでブログ書きます。 ただ、ちょっと社畜愛にあふれすぎじゃないかと思うんですよねえ。 マネージャー「じゃあWekaの決定木でいろいろ試してやってみてよ」 データサイエンティスト「いや、たぶんLIBSVM使ったほうが精度が・・・」 マネージャー「SVMは何で良くなったかわからないじゃん!」 そう、これくらいが理想です。 出展 いや全然、理想じゃないと思いますよ。ご苦労様ですと言いたいですけ
※2013/7/31 訂正されました。日経BPさんおつかれさまでした。 教えてくれた匿名希望な方、誠にありがとうございました。 ■変更履歴 当初、本文の第5段落目で楽天の社内部署の人員体制について「400人近くのデータサイエンティストを抱える」としましたが、正しくは「400人近くの社員がおり、その中に数10人のデータサイエンティストを抱える」です。お詫びして訂正いたします。本文は修正済みです。[2013/7/31 11:50] ※以下は訂正前についての話です。割り引いてお読みいただければありがたいです。 ひどい情報があふれて微妙な気分なので、また書いてみます。やっぱり、予想どおり、よってたかってダメな方向に行きそうね。せっかくの知識労働職の芽がこうして残念な感じになっていくのね。。日経の連中はほんと適当だな。 (画像削除) トップデータサイエンティストが、心得を伝授 http://itpr
もう何年も、かなりニッチな統計処理をやっている人間です。そんな仕事をセクシー扱いされると、頭より、若さ=耐久力で商売しているって意味ではそうだろうな、と思うようになってきたので、またブログを書きます。 データサイエンティスト協会 http://www.datascientist.or.jp/ とりあえず手を上げた感じだと思いますが、残念ながらスキルの要件を定義するところから始めてるようです。しかし、その試みは実にハードルが高く、非生産的な行為と思います。欧米ではもう好き勝手に名乗っちゃって転職時の給料が上がってなにやらカオスな感じが先進的ですけど。資格であるならば、それを取得した人の市場価値、待遇がよくならなければならない。それが運営する側のせめてもの矜持でしょう。けれどもスキル定義や資格なんか作ってもダメな理由があるんです。 で、私の持論としては データサイエンティストのスキルを定義する
もう何年も、毎日ある統計をやっている人間です。Web見ている間に、もし大損害に気づかなかったら一生分の給与が、と思うと怖くて昼も眠れません。気づくとブログも書き始めてから3日くらいのズレ、私も世間ズレ、中身もズレます。世に戻ったら、ブログ書いてまで言おうとしたことのほとんどはすでに語られていたのでした。 似非データサイエンスと似非データサイエンティストを斬る(海外記事紹介) http://tjo.hatenablog.com/entry/2013/05/14/193053 和訳も素晴らしく読みやすい記事ありがとうございます。もうすっきり感動しましたよ。ブログやめます。 と思ったけどあと少しだけ。もちろん本物サイエンティストな方にはとても時間も文章も敵わないので、私は私の視点で自戒をこめて。目指す方、もうなっている方、良い勤務先を探している方、このキャリアの現状といずれ陥るであろう傾向をお伝
私は毎日、ある統計的な計算とそれにまつわる設計開発作業を行っている人間です。 最近、私のことをデータサイエンティストと呼ぶ方が最近多いので、正直そう呼ぶのはやめてほしいのでブログを書くことにしました。 私の持論は データサイエンティストなる呼称は日本に根付かず、10年も経たずに陳腐化されて消えてしまうでしょう です。それはもうインフォメーションアーキテクトとかITコーディネータとかと同じ黒歴史な呼称の一つになるとしか思えないのです。呼称は廃れてただのアナリストかエンジニアになるでしょう。 その理由は3つ 米国発のキーワードであること サイエンティストではないこと そう呼ばれてうれしくないこと、あるいは、それを自称しにくいこと 順番に説明しましょう。 米国発のキーワードであること 今世紀最も熱い職業「データサイエンティスト」とは http://matome.naver.jp/odai/213
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