移り変わる「データサイエンティストの『常識』」について考える - 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) 先日、こんな話題を見かけました。 【夏なので怖い話】 こないだ、いかにもエリートな男性と知り合ったんですよ 彼は年収1000万で飛ぶ鳥を落とす勢いのデータサイエンティストだっていうじゃないですか それでふとAICの話題を持ちかけたんです 「あー現実であまり使わない数学の話はわかりません」 …おわかりいただけただろうか？— ゆうな (@kawauSOgood) 2019年8月14日 で、悪ノリした僕はこんなアンケートをやってみたのでした。 データサイエンティストという肩書きで年収1000万円以上の高給取りが、知らなかったとしても許される項目はどれですか— TJO (@TJO_datasci) 2019年8月15日 このアンケート結果こそが、今回の記事を書こうと思ったきっかけです。ある程度知識のある方ならお分かりかと思いますが、ここで挙げた「AIC」「正則
2019年版：データサイエンティスト・機械学習エンジニアのスキル要件、そして期待されるバックグラウンドについて - 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) この記事は、以前の同様のスキル要件記事のアップデートです。 正直言って内容的には大差ないと思いますが、今回は2つ新たな軸を加えることにしました。一つは「ジュニアレベル（駆け出し）」と「シニアレベル（熟練職人）」とで分けるということ、もう一つは「データ分析以外の業界知識（ドメイン知識）」にも重きを置く、ということです。 というのも、空前の人工知能ブームが予想よりも長く続いていることで、人材マーケットを観察する限りではデータサイエンティスト・機械学習エンジニアとも求人数が高止まりしているように見えるのですが、その結果としてこのブログの過去のスキル要件記事で挙げたような「完成されたデータ分析人材（熟練職人）」に限らず「駆け出し」でも良いからデータ分析人材が欲しいという企業が増えているように感じられるからです。 その一方で、かつては主にwebマーケティング業界
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