機械学習のビジネス上の価値を「効果測定」して「数値評価」する方法 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 気が付けば、日本における第一次データサイエンティストブームから6年、人工知能ブーム開始から3年が経ったようです。意外と言っては何ですが、これまでのところ人工知能ブームも、そしてそれにブーストされた形で起こった第二次データサイエンティストブームも、まだまだ続くどころかどんどん加速していきそうな状況です。 なのですが、これだけ統計学や機械学習のような高度なデータ分析技術がビジネスの現場に浸透するようになった現在でも、なぜかあまり多く見かけないものがあります。それは「機械学習（もしくは自動化された統計分析）によるビジネス上の成果を数値として示したもの」。意外かもしれませんが、個人的な観測範囲では例えば「Deep Learningを導入したら〇〇がXX%向上した」みたいなリリースや記事を見かけることは、正直なところ思った以上に少ないように思われます。それでも第
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
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
