データサイエンティストに必要な3つのスキル | quipped

久しぶりにタイトルで釣りにいっているが、ブラウザの「戻る」ボタンを押さないでくれw ... ... ... （よし、まだ「戻る」ボタンを押してない！） ぼく自身、データサイエンティストだったことはないが、一応大学では数学を勉強していたし、金融でクオンツトレーダーもやっていたし、人生3回分（と言ったら言い過ぎか）くらいのSQLクエリは書いている。なので、これから書くことは、本屋に立ち並ぶ歯の浮く様なビッグデータ談義よりは、普遍的な価値があると自負できる。 もう一つ本題に移る前に、「データサイエンティスト」という呼称について感じる両価的な感情について軽く説明したい。 ぼくは幸いにも優秀な同僚や友人に恵まれていて、彼らの中には、データ分析屋さんでありながら、データを集めてきて（広義の）データウェアハウスに突っ込むという非常に面倒くさい一連の作業もちゃっちゃか出来る奴が2、3人いる。そういうマルチ

[fuba]

まとも

[tagomoris]

“データ分析の現場にいる人ならわかると思うが、データ分析で一番時間がかかるのは、データを集めてきて、使えるかたちに変換し、かつそれが正しいデータであることを確認する作業である”

[RabbitBit]

データサイエンティストの期待期は過ぎた。前処理が9割な現実を広く知らしめてもいい頃合い。

[ryonext]

線形代数は必須であると

[itochan315]

毎日楽に生きていければそれでいいな

[shifumin]

（よし、まだ「戻る」ボタンを押してない！）

[hiroyuki1983]

線形代数大事

[akulog]

分析もせずに浮かれてる奴が多すぎるわ。

[uhe_uhe_uhe]

勉強中なう

[umitanuki]

うちのDSチームはこの辺を（さも当然に）全部持ってるし、採用でも全部引っかかるようにしてるあたりボスが優秀なんだと思う

[ryozo18]

"基本的にデータ分析というのはプロトタイプのフェーズの仕事が多いので、なかなかエンジニアの時間を貰うのが社内政治的に難しい"　これほんと

[kojosan]

いいこと言ってる

[washi-mizok]

「期待値」と「期待度」の違い

[Ez-style]

2と3がド直球／“うまく期待値を抑えつつ、予想以上の結果を見せる” 目的とデータを聞いた瞬間、「無理じゃね」と言いたくなる気分を抑える能力が(ry

[RocRoc36]

わお。これが”必要な”スキル？あったらいいなじゃなくて？

[mano-junki]

“ト」という呼称について感じる両価的な感情について軽く説明したい。 ぼくは幸いにも優秀な同僚や友人に恵まれていて、彼らの中には、データ分析屋さんでありながら、データを集めてきて（広義の）データウェアハ

[Dryad]

はい。

[chanpon0]

データ分析で一番時間がかかるのは、データを集めてきて、使えるかたちに変換し、かつそれが正しいデータであることを確認する作業である。

[takehiko-i-hayashi]

良記事

[isseium]

数学、技術、政治力

[overleo]

いい記事。

[SasakiTakahiro]

何がどれくらいできて、何ができないのか。できないとしたら、それはなぜなのか。

[hatakazu93]

知識

[muddydixon]

「３ー４％売り上げが改善できれば良い方だった」昔、レコメンドシステムを作った時に(いろいろと恵まれ)高いCTRを出したことがあったけど、PVが小さいためその結果が無視されたことがあったりしたなぁ

[YTR8335HS]

2。

[overlast]

いい記事

[wyukawa]

2のスクリプティングは必要だろうけど、1の線形代数は集計オンリーなら必要無いような。まあ集計オンリーだとデータサイエンティストの出る幕じゃないのかも。

[YarmUI]

3以外ある

[SigProcRandWalk]

データサイエンティストの流行で高学歴理系な方々が技能に見合う職を得られるのであれば良いことだよねー。みんな苦労の末に技能を手に入れてるんだし。

[peroon]

行列の微分を使うとシンプルな式になったのを思い出した

[okbm]

"データ分析の現場にいる人ならわかると思うが、データ分析で一番時間がかかるのは、データを集めてきて、使えるかたちに変換し、かつそれが正しいデータであることを確認する作業である"