入門／解説 何故、データサイエンティストはゼネラリストを目指すべきではないのか？(2/2)
１．何故、データサイエンティストはゼネラリストを目指すべきではないのか？(2/2)まとめ ・データサイエンス業界はエンジニア的側面とアナリスト的側面とリサーチャー的側面がある ・担当業務範囲が狭い段階では区別が曖昧だが段々と業務内容が拡大す...
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入門／解説 入門／解説 何故、データサイエンティストはゼネラリストを目指すべきではないのか？(1/2)
１．何故、データサイエンティストはゼネラリストを目指すべきではないのか？(1/2)まとめ ・データサイエンスティストは具体的な問題解決を念頭に求人されている事が多い ・意欲的な人はあらゆる事をみにつけてようとしてゼネラリストになりがち ・し...
入門／解説 第三世代データサイエンティストに必要なスキルセット(2/2)
１．第三世代データサイエンティストに必要なスキルセット(2/2)まとめ ・AIが必要と言われるケースで本当にAIが必要なケースは多くない ・本当に必要とされているものが何かを掴む質問力が重要 ・社会人としてのスキルは技術的スキルと同じくらい...
入門／解説 第三世代データサイエンティストに必要なスキルセット(1/2)
１．第三世代データサイエンティストに必要なスキルセット(1/2)まとめ ・データサイエンティストに必要なスキルセットとされるものは元々多様なバリエーションが存在した ・2010年代の終わり頃から第三世代のデータサイエンティスト達が注目され始...
入門／解説 アナリティクスエンジニア:データチームに必要な新しい職種(1/2)
１．アナリティクスエンジニア:データチームに必要な新しい職種(1/2)まとめ ・データ分析業務を取り巻く環境は急速に変化しており従来の職種では対応が難しい部分も出てきている ・従来のアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアの三区...
その他の調査 (2018年4月時点で)データサイエンス初学者が知っておくと便利な10のツール(2/2)
１．(2018年4月時点で)データサイエンス初学者が知っておくと便利な10のツール(2/2)まとめ ・2018年4月時点でアメリカでデータサイエンティストが知っておくべきと見なされたツールの紹介 ・必ずしも製品というわけではないのでキーワー...
入門／解説 (2018年4月時点で)データサイエンス初学者が知っておくと便利な10のツール(1/2)
１．(2018年4月時点で)データサイエンス初学者が知っておくと便利な10のツール(1/2)まとめ ・2018年4月時点でアメリカでデータサイエンティストが知っておくべきと見なされたツールの紹介 ・2018年後半に一つのブレークスルーがあっ...
入門／解説 AI、データサイエンス、分析関連の2018年における主な発展と2019年の主な動向(2/2)
１．AI、データサイエンス、分析関連の2018年における主な発展と2019年の主な動向(2/2)まとめ ・専門家による2018年のデータサイエンスと統計関連であった出来事のまとめ ・AIのリスクは0を目指すのではなく現在の発生リスクと比較さ...
入門／解説 AI、データサイエンス、分析関連の2018年における主な発展と2019年の主な動向(1/2)
１．AI、データサイエンス、分析関連の2018年における主な発展と2019年の主な動向(1/2)まとめ ・専門家による2018年のデータサイエンスとアナリティクスのまとめ ・データがより一般的に広く使われるようになった事 ・先進企業はデータ...
学習手法 ２年間であなたのデータサイエンススキルをアップさせる８つの方法(2/2)
１．２年間であなたのデータサイエンススキルをアップさせる８つの方法(2/2)まとめ ・2年間と期限を決めてコアスキルを集中的に習得する ・INPUTとOUTPUTをバランスよくこなしつつ実務に近いスキルを伸ばしていく ・2年間が経過してそれ...
入門／解説 ２年間であなたのデータサイエンススキルをアップさせる８つの方法(1/2)
１．２年間であなたのデータサイエンススキルをアップさせる８つの方法(1/2)まとめ ・データサイエンティストは進化の速い業界なので一生学び続ける必要がある ・ただし、全てのスキルを習得するにはあまりに速度は早く範囲も広い ・まずはコアスキル...
入門／解説 Pythonの統合開発環境でベストなものはどれか？
１．Pythonの統合開発環境でベストなものはどれか？まとめ ・Pythonのコードを書く際に使う開発環境を５種類の紹介 ・Atom,Jupyter Notebook,PyCharm,Rodeo,Spyderの5種類 ・初心者かベテランか科...