何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ先日、Quora日本語版でこんなやり取りがありました。 基本的にはここで述べた通りの話なのですが、折角なのでブログの方でも記事としてちょっとまとめておこうと思います。題して「何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか」というお話です。 問題意識としては毎回引き合いに出しているこちらの過去記事で論じられているような「ワナビーデータサイエンティスト」たちをどう導くべきかという議論が以前から各所であり、それらを念頭に置いています。なお毎度のことで恐縮ですが、僕も基本的には独学一本の素人ですので以下の記述に誤りや説明不足の点などあればご指摘くださると幸いです。 一般的なソフトウェア開発と、統計分析や機械学習との違い 統計分析や機械学習を仕事にするなら、その「振る舞い」を体系立てて学ぶ必要がある きちんと体系立てて学ばなかった結果として陥りがちな罠 余談
Spike@ベゾフ空間 on Twitter: "TJOさんが「ポジショントークと本音の判別法」のデータを自ら公開してメタ化して最後にハッピーエンドさせてくれるの感動的すぎる。 https://t.co/2tavfXAjXY"
TJO on Twitter: "@stu3dio_graph ボソッと書くと、新ソリューション開発が4割（外に出せるまでそれぞれ2年ずつかかる）、顧客企業向け分析が4割（分かりやすいが外に出せない）、社内教育などが2割、ぐらいですかね"
開発室Graph on Twitter: "データサイエンティスト，Kaggleとか入門とかこの本いいぞ，みたいな情報はいっぱい出てくるんだけど実際のところみんなどうやって日々の仕事やってビジネス上の成果出しているんだろうっていうのはずっと疑問としてある，ぜんぜん情報が出てこない"
コミさん on Twitter: "数理統計を専攻して機械学習に強い人材になっても今の企業の大半はAI以前にWebアプリを導入するところから始まるので、普通にフロントやサーバー、インフラの知識を身につけた方が会社では活躍できると思う。 AI人材のぼくが金融系企業でバ… https://t.co/iaYP5Yu0RS"
nomushiki on Twitter: "コレ本当！ ほぼ20年前にやった自動車ディーラーのプロジェクトで、営業店の営業日誌が電子化されてて出来る営業マンの属性を決定木分析したことがあります。 毎月コンスタントに売る営業マンと苦戦する営業マンの違いなんだと思います？ 営業… https://t.co/uuUVwdhKn6"
TJO on Twitter: "データサイエンティストを志す情報学部の大学生が学生のうちにやっておくべきこととは何ですか。 — 統計学と機械学習の理論的基礎をしっかり学び、なおかつ可能であればどのアルゴリズムもできるだけスクラッチに近いレベルから任意のプログラミ… https://t.co/IsiELoxl9T"
