ペパボにおけるデータサイエンティストの職種要件をまとめました - Pepabo Tech Portal
この記事は、datatech-jp Advent Calendar 2021 の10日目の記事です。 技術部データ基盤チーム データサイエンティストの zaimy です。 今回、ペパボの職位制度におけるシニアポジションの一職種として、データサイエンティストの職種要件を整理したので内容を社外にも公開します。 主に、社内でデータサイエンティストについて説明したり、ジュニアポジションの方にデータサイエンティストという職種を知ってもらいこれからのキャリアパスの参考にしていただいたりするために、データサイエンティスト協会とIPAによるスキル定義を元に、ペパボのデータ基盤の定義や、ペパボで活用しているDX Criteria1のテーマに照らして簡潔にまとめたものです。 まえおき: ペパボの職位制度について データサイエンティストとは データサイエンティストのスキルセット 3つのスキル領域の概要 4等級シ
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
データサイエンティストが副業で成果を出すためのチェックリスト | Offers Magazine
データサイエンティストの基本的な副業の流れ データサイエンティストのsatomacoto（@satomacoto）です。普段は、解析に必要なIoTデバイスやWebアプリのソフトウェア開発から機械学習モデルの開発・デプロイまで携わるソフトウェアエンジニア/データサイエンティストとして働いています。本稿では、データサイエンティストとして短期間で成果を出すために気をつけていることについて執筆します。 1.契約前・オンボーディング 一口にデータサイエンスの案件といっても、その言葉が表す職務は、「モデル開発」「特徴量エンジニアリング」といったデータサイエンスそのものに関わるところから「アーキテクチャ」「データ整備」といったソフトウェア・インフラに関わるものまで広範囲に及びます。 契約前・オンボーディングでは、クライアントがどこまでの範囲をどの程度の期間で実現したいか、そして限られた自分の時間でどこま
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