Google Analytics 4（GA4）の衝撃。5つのポイントと3つのAIキーワード | ウェブ解析士ナレッジ
株式会社クリエイターズネクストの窪田です。Google Analytics 4 プロパティのリリースに伴い、緊急寄稿をさせていただきます。今回のGoogle Analytics 4 プロパティはウェブ解析の知見と、機械学習の知見とが同時に求められる内容でした。 私は3万8000名のウェブ解析士の中で2年連続に日本一となっており、東京大学大学院松尾研究室のGCI、MITスローン大学院で深層学習のプログラムを修了しています。また、深層学習に関する特許を日本で取得しています。そのため、本記事では、ウェブ解析の知見と、機械学習の知見を両方使いながら説明していきます。 1週間でGoogleアナリティクス4の基礎が学べる本 を出版しました！ 大幅に改訂されたWebマーケティングツール 「Googleアナリティクス4」の基礎と活用法を 最前線のWebマーケッターたちがやさしく解説! 本書は、Webマーケ
データサイエンティスト＆機械学習（人工知能）エンジニアのスキル要件と、過熱する人工知能ブームが生み出す狂騒曲と（2018年2月版：追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixaby) この記事は去年はてブ1100以上ついてしまった与太記事の続編です。その時はタイトルを読んで字の如く「データサイエンティスト」と「機械学習エンジニア」の満たすべきスキル要件（の2017年版）について考察したものでした。 で、まだ1年しか経ってないのに何でまた引き合いに出したのかというと、最近のメディア報道やニュースリリースの類などを見ていると「データサイエンティストにディープラーニングをやらせる」とか「高度な統計分析のできるエンジニアが必要」みたいなどう見ても色々混同している感のある内容が目に付くので、改めてちょっと自己流に交通整理してみようかなと思ったのでした。 特に、空前の人工知能ブームで「人工知能」の語が人口に膾炙すると同時に2014年頃にブームが終わったはずの「データサイエンティスト」の語が何故か復権してしまい、そこら中のメディアでかつて空回りした
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