戦力になるレベルのデータサイエンティストを育成することの難しさ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

(Image by Pexels from Pixabay) 僕自身がデータサイエンティストという肩書きを与えられて働くようになった9年前から、一貫して問題意識を持ち続けてきたのが「データサイエンティストをどう育成すべきか」についてでした。その後、この9年の間に質の良し悪しや量の多寡はともかく多くのデータサイエンティスト向け技術講座・資料が沢山世に出るようになり、一見その育成体制はそれなりに整ってきたように見えます。 以前議論していた「何故戦力になるレベルのデータサイエンティストが育たないのか」4項目を発掘して面白かった 1. 実戦可能レベルになるまでの学習量が多過ぎる 2. 『知っている』から『使いこなせる』への溝が深い 3. コミュニケーションで死ぬ 4. ビジネス価値と結びつけて自走するところに溝がある— TJO (@TJO_datasci) 2021年6月1日 しかし、当事者たちか

[mkusunok]

ひとことに戦力といっても一兵卒からベジータ様まで目線がバラついてそうだが、生データを触るにしても客先に出るにしても場数を踏むまでが大変だし大半の組織でデータ分析環境自体がプアでそれ以前の状態だったり

[misshiki]

“「知っている」と「使いこなせる」との間の溝が深い”＝Kaggleで対策可能。“ビジネス価値と結びつけて自走するまでの間に深い溝がある”＝ビジネス実務できる人を育てるのと一緒。

[kairusyu]

またTJOがアジテーションしてるの？

[eagleyama]

ビジネス価値がわかるようになったデータサイエンティストはその会社に残らないかも

[nishi1231chang]

その分乗り越えれば市場価値は高いよね。覚悟してのチャレンジは必要だね。

[mysql8]

Kaggleで十分

[ohaan]

安易にデータサイエンティストなんて目指すものじゃない、一時期の流行りみたいな流れは本当にうんざりした。

[tofu-kun]

ここの領域、超むずい感覚