データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
サービスか受託か。Webサービスを作るということ | F's Garage
先日、某SIコンサル社にいる方が、まだ転職を悩んでるという前提でのカジュアル面談に臨んだ。その人の転職理由というのは、僕が受託の会社から転職した時に言っていたこととそのままだったので、是非、本面接に進んで欲しいと思った。 その一方で、受託からWebサービスに来る人に、よく言うことして、 「受託からWebサービスに来ると、ファンタスティックな案件がなくなってつまらないかもしれないですよ」 と言う話をする。これはどういうことか？というと「技術的チャレンジ」を求めるならば、筋の良い受託の会社にいる方が楽しくて、Webサービスはコードを書いている瞬間から技術的なレガシーを産んでおり、先々に渡って最初の選択の影響を受けるので、あなたの技術力の定義が「話題の言語でコードを書けること」であるならば、Webサービスはあんまり勧めません、という話をする。 当時僕がいた会社は、技術の共通化がまだ進んでおらず自
ギークのためのネットワーキングサービス、Forkwell をリリースしました - 表参道フォークウヱル別館
初めまして。 株式会社garbs でプロダクトマネージャーをしている大岡由佳（おおかゆか）と申します。先週の4月3日火曜日、弊社にて Forkwell というネットサービスをリリースしました。 この Forkwell、どんなサービスかという説明は難しいのですが、誤解を恐れずにひとことで表現すれば「ギーク向けLinkedIn」。ユーザーのエンジニアが、自分がどんなスキルを持っているのかをタグ付けによって表明し、それを他のエンジニアが「+1」していくことにより、その人のスキルへのレピュテーション（評判）が可視化されていくというのが、現状における一番メインの機能です。 なぜこんなサービスを作ろうと思ったか。実は Forkwell は、最初の構想段階と全く似ても似つかないサービスになっています。 弊社garbs は、もともとソーシャルリクルーティングの会社として設立されました。これまでも「Soci
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