データサイエンティストがビジネスに貢献するために心得ておくべき「4つの定石」 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この三連休にはてブで盛り上がってたこちらの記事、なかなか面白く拝読しました。 「あいつ・・・なにやってるの？」データサイエンティストを殺す4つの環境 - dataminer.me データサイエンティストを殺すための4つの環境 データサイエンティストの評価者がデータサイエンティストじゃないケース データサイエンティストが新しい発見をしてくれると思っているケース データ分析専業の組織がデータを出すことを目標にされているケース 勘や経験がすごく冴え渡っていて順風満帆な組織に参加させるケース ということのようなんですが、これって多分見方を変えればものすごく単純なことなんじゃないかなーと僕は思うのです。「データサイエンティストを殺すための4つの環境」という刺激的なタイトルなんですが、裏を返せば「この4つの環境を逆に生かすor解決してしまえば無問題」なわけで。 そこで、僕が今まで見てきた様々な現場やデ
データの分析をタダで引き受けてはならない10の理由 - ネガティブにデータサイエンティストでもないブログ
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
「アカデミアの博士がデータサイエンティストに生まれ変わって企業に転身するための5つの秘訣」（海外記事紹介） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
こんな大変面白い記事が紹介されているのを見かけました。 From PhD to Data Scientist:5 tips for Making the Transition そもそもこのサイト自体が「6週間でポスドクをデータサイエンティストに生まれ変わらせる」*1プログラムの公式サイトのようです。日本でも統数研がそのような試みを始めようとしていますが、さすがは本場アメリカ。もう既にやってるところがあるんですねー。 トップページを見るとこのプログラムの卒業生が一部紹介されていますが、その（元の）専門分野は物理学・数学・応用数理学・オペレーションズリサーチ・天体物理学・生態学*2と、もうまちまちです。こんな「素人目にはとてもデータサイエンスと関係するとは思えない」*3人たちをデータサイエンティストになるべく鍛え上げ、Facebook, YouTube, LinkedInといったシリコンバレー
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