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はてなキーワード: サイエンティストとは

2018-10-07

anond:20181007123232

今は統計勉強してるよ

11月統計検定の2級受ける予定

プログラマーからデータサイエンティスト転職する予定

今はデータサイエンティスト給料高くて800万とか余裕

コンサルまでできたら2000万とかいける

ほんと勉強コスパいいわ

2018-10-03

キズナアイ批判しているフェミニスト発言を強度が高い順番に並べてみた

http://b.hatena.ne.jp/entry/s/news.yahoo.co.jp/byline/sendayuki/20181003-00099158/

コメント

LV5 せつめいするまでもなくあれのきもちわるさをりかいするべきだよ派

munioka303 あれの気持ち悪さがわかんないヤツってほんとどうかしてると思うわ そりゃオタク忌避されるわけだ

まいにちのどをかきむしってそう

LV4 自分向けじゃないコンテンツでも自分が納得する理由説明しないと許さないよ波

BigHopeClasic そもそもNHK(の科学文化部だよね?)が何が狙いでキズナアイオファーを出したのか、

キズナアイ側がキャラクターとの親和性を考えてオファーを受けたのか、それが見えないのが嫌なんだよなこの件。

どうやってもなっとくするつもりなんかないよね。


V3 キズナアイのような服装ははしたないかノーベル賞のような高尚なテーマをあつかう場にはふさわしくないよ派

x142857 キズナアイのような萌えキャラ性的キャラが適役と思っている人は、たとえ男性キャラがピチピチのパンツ着て男性器を強調して、ノーベル賞NHK解説しても問題ないと思ってるんですかね?

偏見だけどこの人美男美女金持ちしか出ない韓国ドラマとかすきそう

LV2 衣装じゃなくて女性一方的に聞き役をさせられて女=バカという構図にされているのが気に入らないよ派

kusigahama まあ衣装はともかく、相槌係なのはだいぶ気になったな... 男性解説して女性が学ぶ側なのばっかりなんだよなーほんと

pptppc2 アイちゃん基本的にアホアホだからノーベル賞に招かれるのナンデ?って意味ならまあ…。じゃあどのVtuberが適任かと言うと…うーーんVtuberアホが多いから(失礼)な。ファイ博士とか?電脳サイエンティストだし。

賢い女性男性と対等に高い技術レベルで話し合う番組作ったら、女性がそれを見るんだったら、とっくにそういう番組たくさん作られてると思うよ。

実際にはそういう番組をみないでドラマとかワイドショーばっかり見てるのに、こういう時だけ文句言ってるならダメだと思うよ。

「私は***という番組が好きなので、もっとこういう感じにしてほしい」とかを提案すると良いよ。

あと「キズナアイ台詞引用した部分は悪意ありすぎ。サイトを見ればわかるが、けっして相槌ばかりではなくちゃんと受け応えもしている。」ってことらしいので、この人の記事鵜呑みにしてる時点でリテラシーが。


LV1 女性イチャモンにはとりあえず耳を傾けるべきだよ派

kiku-chan この疑義自体はまっとうだと思うけどね。

疑義が全うなら炎上してないことを炎上ってまとめサイトみたいな捏造しても許されるのかな。都合の悪いところは見てみぬ振りすると信用なくすよ

LV1 キズナアイ自体問題じゃないけど、女が嫌いそうな女キャラだとは思うよ波

cleome088 キズナアイちゃんは男が見ると中身が少年なので気の合う友達だが女が見ると女のなりなのに落ち着きがなくてデリカシーないキャラ付けがされてるんだから女は嫌うだろうな、って言う感想

知らんがな。

LV0 自分問題ないと思うけど、親とかお袋はまぁテレビ消しそう

hal9009 適任か、と言われるとうちの親父やお袋が見てたら「自分向けの番組ではない」と思って即テレビ消すだろうなwまぁ逆に落ち着いた番組風にすれば同じことは必ず起こるのでそれを決定できるのがマジョリティかw

わかる。でもこれってNHKのTV番組じゃなくて特設サイトとかじゃなかったっけ?

LV0  初音ミクなら許した派

mouseion まあ、こんなぽっと出の子を出すくらいなら世界初音ミクを出すのがまだ適当な訳で。

労害乙とか言われたいですかねこのトンチキは。レベル0だけどこういうやつが一番むかつくわ



大多数の人の意見

takhasegawa この理屈だとグラビアアイドルセクシー女優担当しても"不適切"ということになるけど、それこそ身体的特徴をあげつらった差別なのでは

普通にこう思うわけですが、レベル0~5の人はこの意見についてどう反論するのかな

2018-09-20

近年の退職ダイアリー

ただのヘイトスピーチと化している.

ikiriDSと呼ばれるTwitterで物申すデータサイエンティストたちがひたすら敵視する,

とらでぃしょなるじゃぱにーず企業というのはいったいどこにあるのだろうか.

ただの藁人形論法ではないだろうか.

ホンダ退職エントリーも大概である

ホンダというのはあまりにも主語が大きすぎる.

彼の部署がそうだったに過ぎない.

おそらく,首にしないタイプ会社が畳むことになった案件

人員をパワーポッターとして居残らせているのだろう.

新卒が送り込まれ部署になっているのは,いかがなものだが.

どちらにしても,日系大企業研究開発をろくにしていないというのは

まりにも主語が大きいないし述語が強すぎる.

2018-08-26

モバイルアプリエンジニア最強説

理由

 

 

フルスクラッチに限る

 

最近全然単価落ちないな

AIとかデータサイエンティストとか音声アシスタントとかブロックチェーンとかVRみたいなのが流行ってきて助かる

 

2018-08-23

新卒データサイエンティストの危うさ

仕事柄時々新卒データサイエンティストと呼ばれる輩に出会うことがある。

昨今はデータサイエンティストブームなので致し方ないが言いたいことがある。

1.プログラミング能力に期待は全くしていないが、最低限のPCスキルはあったほうが良い。

2.データサイエンティスト名乗るならサイエンティストとしてバックグラウンドにある確率統計は学んだほうが良い。

3.高給貰ってるんだろうけど、生活レベルは上げすぎないほうが良い。

以上、おじさんデータサイエンティストからの妬みコメントでした。

2018-08-21

anond:20180821004355

は い。

は い(巨大文字で書きたい)。

それでたくさんの「データサイエンティスト(若手)」が死んでいます。今死んでいます

いま(巨大文字ってどうやって書くの?)

問題は元のデータなんです。

2018-07-29

データサイエンティストが遂に営業に駆り出されるようになった

ヒアリングによる課題発見からデータ収集モデル構築・実装運用まで全てができる職種として有名なデータサイエンティストが遂に営業もする時代に!」

みたいな文言から誰か小話書いて

2018-07-22

TJOとかいデータサイエンティスト()おじさん

よくTLに現れるんだけど

しかしてないしクソ性格悪い。少しはデータサイエンスの話しろよって思うわ。この人のせいでG社の印象悪くなっている。

2018-07-21

2018年上半期増田ランキング100

盛夏の候、涼のお供に

ランクタイトルブクマ日付カテゴリ
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100おじさん、おばさんに聞きたい。最近の音楽聴いてる?6532018/04/06 16:24おもしろ
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127富士山というコンテンツの異常性6072018/07/09 22:00暮らし
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131うちの夫は45歳新卒5952018/03/07 06:50暮らし
132臨!兵!闘!者!皆!陳!烈!在!前!5932018/06/13 12:52おもしろ
1333年という時間を父がどう使ったか5932018/06/22 04:53暮らし
134洗濯物に良い匂いをつけるには(6/21追記)5932018/06/20 20:03暮らし
135女の性的な部分が強調された広告から逃げたい5922018/06/23 12:30世の中
136彼女と結婚したくない5902018/03/17 22:32おもしろ
137首都高の怖いところ5882018/07/18 12:24世の中
138思考停止したマニュアル通りの接客、やめろ5862018/04/29 12:19おもしろ
139人生を完璧にしたい人5862018/01/25 23:38暮らし
140焼きそばの外食店がない5862018/03/14 20:54おもしろ
141田舎暮らしに憧れる人の気持ちがわからない5862018/07/09 10:43暮らし
142無敵の人はなんで弱い一般人ばかり殺して、腐敗した政治家や経...5852018/06/15 09:01おもしろ
143会社を退職し、フリーランスになると宣言した友人を論破した話5812018/05/06 15:05政治経済
144死刑廃止派の一法曹としての意見5802018/07/06 18:30おもしろ
145Nintendo LABOの熱狂がマジでわからない5722018/01/19 13:33アニメゲーム
146国立大学の潰し方 (7つの行程)5702018/06/15 09:41学び
147事業会社のデータサイエンティスト 会社を退職しました5682018/02/22 17:08テクノロジー
148ディズニー。不意に冷めた。もう行かない。5682018/07/03 21:07世の中
149山田孝之が女性のバストを測るイベントのやつ5682018/05/22 17:10おもしろ
150語尾に「~かしら」と付ける男性について5652018/07/17 21:44おもしろ

2018-07-20

データサイエンティストに課すベスト研修とは

弊社では、三ヶ月新規開拓営業を課すことがベストだと考えられています

データサイエンティストのおじさんちょっと来て

この条件でぼくの先生になってと言ったら1日おいくら万円必要ですか?

2018-07-18

データサイエンティスト戦争に駆り出されるようになった

探索的データ分析、現状の課題に対する適切な仮説とモデリング、そしてその評価をおこなうこと。モデルのデプロイから運用まで行う人もいただろうが、定義に大小あれそれがデータサイエンティストの本来の業務だった。

「分析・開発・ビジネスの三要素を併せ持った、データ解析業務の現場で替えの効かない人材になってほしい。分析や開発だけ出来る人間になってもしょうがないんだ。人間力を磨いて欲しい。」

どこかの偉い人が発したその言葉によって、まずデータサイエンティストは営業に駆り出されるようになった。それ全部やるんだったらデータサイエンティスト以外の職種っていらないじゃん、という現場の声を無視してこの方針はどこまでも広がり、いつしかデータサイエンティストとは営業業務に従事する職業だという定義が一般的になった。

私も例に漏れず、まだかつての定義のデータサイエンティストが主流であった頃に就職したものの、5年働いた後にこの波が来て、それから業務では一行もコードは書いていない。

それでもまだマシな方かもしれない。世間では平和という概念が本当にあったのかと疑問を呈さねばならないほどに、戦争の時代が訪れていた。データサイエンティストがホワイトカラーのあらゆる仕事を担う一方で、かつて営業と呼ばれていた人たちなどは兵士として戦場に駆り出されていたのだ。

「これからデータサイエンティストはどうなるんだろう...」

昼休みにこれまでの自分の過去を振り返りながら、私は自分の席でコードを書いていた。業務では書いていなかったが、私は未だに休日やこうした昼休みの時間などにコードを書いていた。今日の獲物は自分がこれまで集めてきた営業業務に関わるデータだ。

私が行う営業業務は他のデータサイエンティストの例に漏れず、架電を行いアポを獲得するタイプの新規開拓業務であったが、そのクライアントとの対話をすべて記録していたのだ。音声データを扱った経験はなかったので、音声データからテキストデータへの変換を行ってくれる外部サービスに処理を丸投げし、テキストデータを得られたのがつい昨日のこと。そこには1万人との対話記録データが残されていた。

「1万人との対話記録があれば、そこそこ学習ができるだろう。」

「久々にJupyter Notebookを立ち上げてEDA(Exploratory Data Analysis))をやってみるか。」

```

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.read_csv("../data/client_dialog.csv")

```

EDAなら図の可視化もしないといけないからmatplotlibが必要だな、きれいに図示したいからplotlyもimportしよう。あとはmecabも必要だし、話し言葉だからneologdも...

そんな事を考えながらウキウキとタイプして分析を進めていると、急にベルが鳴り始めた。

「ピーンポーンパーンポーン」

そんな。まだ昼休みは終わっていないのに。もしかして空襲?いやでも空襲にしては穏やかすぎる。するとメッセージが流れ始めた。

「これからCEOからのオンラインメッセージがあります。社員のみなさまは手を止めて、各フロアの大モニターにご注目ください。」

なんだろう。急にCEO直々のオンラインミーティングがあるなんて。いつもうちのトップである市川ユキは姿を表さず、社内広報雑誌のインタビューでしか顔を見せないのに。

そんな事を考えていると、フロアの一番大きなモニターに市川ユキの顔がでかでかと映し出された。そしていつものように唐突に話し始めた。

----------------------------------

「皆さん、お疲れ様です。突然ですが、明日から我が社は方針を転換し、弊社が抱える資産であるデータサイエンティストを、より活躍できる方向に育成するべく新たな研修制度を設けることとしました。」

「それが三ヶ月の兵士体験プログラムです。」

「データサイエンティストとしての強みを生かして、前線で活躍する兵士の方々の役に立つソリューションを生み出し提案することを期待します。分析だけ、技術だけの人間には決してなってほしくない。人間として、より素晴らしくなってほしいと思っています。」

「今世界で活躍するデータサイエンティストは、エンジニアリング技術など言うまでもありませんが営業成績だけでなく、戦場での成績も目覚ましいものがあります。私はそこに目をつけ、今後データサイエンティストは戦場に行くべきだと考えたのです。」

「つらいこともたくさんあるでしょう。そんなときは現場の人と飲みに出かけてください。辛いことは皆で分かち合いましょう。」

「それでは」

----------------------------------

...こうしてデータサイエンティストは、戦争に駆り出されるようになった。

2018-07-13

増田テクノロジー2018年上半期

増田文学大賞 'All Time Best増田' は2018年8月末に発表します。

ランクタイトルブクマ日付カテゴリ
1違法アップロードサイトが人気なのは「無料だから」だけではない11482018/01/09 05:13テクノロジー
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2018-04-26

データサイエンティストが働いて嫌だったなと思う人たち

コンサルにてアナリストをやった後、データサイエンティストを名乗りながら仕事をしています。そんな中で嫌だったなと思った人たちとプロジェクト

1.医療統計の周りの人

最近アウトカムでの評価の流れにはなってきたが、まだまだモデル評価をする事は少ない。

でも何故か相変わらずロジステックとCox回帰をやれればおっけーであり、モデルの精度が当たらなくてもオッズ比と説明変数

有意差だけでていれば上手く行く分野。 本当に心が痛む上、まだまだ「医者でなければ人であらず」が通ってしまい、モデル説明よりもお医者様のお言葉が1stにきてしまう。また分析プロジェクト

設計らしい設計があまり出来ないのもつらいところ(モデルの精度が出ていないのにそのオッズ比・有意差に何の意味があるんだと思う)。後日本の製薬企業から「何とか工夫で有意差がでないのか!!」

という謎おしかりを受ける・・・いやそんなん無理ですやんと切実に思う。やる気でこの世界数字は変わりません。

後は何だかんだ製薬企業日本の古いしきたりが多いので面倒。

2.Google Analyticsアナリスト関連

割と良いBIみたいなんが良くも悪くもあるためアナリストの人たちがやった気になっているやつ。Web関係アナリストは、アナリストを名乗って欲しくない人の方が多いイメージ(勿論しっかりWebアナリストやっている方々は知っている)。広告内容を分類し、CV予測、そしてマルチチャネル予算からCV最適化案件をしていたらWebアナリストから「私の作るLPは最適です。なので予算4000万です」という謎の最適の主張を受けたのはいい思い出(何故かデザイナー様がWebアナリストもやっていた)。広告内容のuser2vecでのレコメンド実装チャレンジして評価して、協調フィルタリングよりも精度はよさげだな喜んでいたら、どっかのよくわからないレコメンドツールというのが汎用性もあるし、既存ツールに1万ぐらい払えば追加できるとそして何故か「最適化」されているという言葉役員が騙されて決済がおりていたのを聞いたとき殺意が沸いた。どうせ既存マーケティングオートメーションレコメンドエンジンなんて協調フィルタリング・ロジぐらいだろうと思っている。本気で分析やっている人がそうそ最適化なんて言葉を使わないと思うんだ・・・まぁここの反省Web業界といってもみんなコーディングがりがりではなくてGUIでいいならそれでが割と多いという事を学んだ (注意)。

3.データベース関連

どっかの人のにもあったが、「あっ、データ分析分かるんだよね?」という事でVB6Accessの改修をやらされそうになったときは全力で拒否った。

後は何故かPHP+MySQLあん(ry

VB6見た後でPythonコードを見ると心が癒された。

4.やる気を説いて来る人達

やる気で数字が変わったら誰も苦労なんてしないんだよ・・・。半教師有り等で精度向上見込めるといってもいくらなんでもこのデータでは

運用目標には到達しないとしか思えないんだ。

5.ホワイトボックステスト要求されたとき

モデルホワイトボックステストってどうやってやるんだ?精度を検証データでやっていれば良いじゃないかと思っていた。ただそこの金融系でITプロジェクトは、基本的に「ホワイトボックステスト」やらが必須らしく・・・おいおい・・。とりあえずカテゴリー目的変数がそれぞれの値を取ることを客先で見せてかつレポートで「こうこうこうゆうときカテゴリー変数が変わりますよ」という彼らがいう境界線確認を全てやることになった。カバレッジ100%も言われたが、流石に無さ過ぎるので諦めてもらった。

6.KGIとKPIしっかり切り分けてBI作成していたら集計屋かといって来られる時

どこかの人にもあったが、私はビジネスが動けばよいと思っているので難しい分析をしなくても上手く行く時は、集計で上手く切り分けて、要因分析をやる(裏で決定木とかで境界値とかは見ていたりする)。ただ何故かそれで集計ばかりしかしていないと怒られる。別に研究者ではないし、難しい分析をしてクライアントへの説明時間を取られたり、展開が難しくなるぐらいならば皆と合意した上で、KPIとKGIを切り分けてダッシュボード作成をしっかり出来る方が実はビジネス上上手く行くだ。むしろ自分への戒めでいつも難しい分析が本当に必要なのかと思ってるぐらいである。

注意 因みに私の別部署インフラ基盤周りのWordpress関係炎上していた。そこそこの大規模でWordpress使うって大変らしいのに・・・

勿論これの逆、評価した上で、分析ビジネスにしっかりと生かしていける人は大好きです。

2018-04-23

AI勉強して仕事あるの?

ずっと疑問なんだが

現実問題仕事求人案件)がどれほどあるのか

検索してみると出てくるのはデータサイエンティスト職だが、それは旧来のデータサイエンティスト仕事だろう?

別にAI職というのが新しくバーっと生まれたわけではない

いや語弊があるか

ディープラーニング等の新技術を売り込む会社はほんの少しだけ生まれてる

でも求人情報を眺めると、主たる業種は、データサイエンティスト生産管理とかそっち系

 

別にその求人状況自体は悪くない

しかし「AI仕事になる」と勘違いして勉強してる人が多すぎないか

しろ勉強その物がビジネスになってやしないか特に学校

こういうのってバブルですら無い虚業で、数年後目が覚めた時大量の難民を生むんだよなあ

芸人歌手声優クリエイター、そういった学校のほうが強い界隈に成り果てるのではないか

 

AIが生まれても、技術がどう変わっても、世の中のビジネスモデルと言うものは大して変わらない

どこかで儲けなければならない縛りがあるから技術だけで仕事は生まれない

勉強する前に、一度ソレは本当にビジネス足り得るのかよく考えてみて欲しい

ビジネスたり得ないのなら、それは趣味研究の部類だ

2018-04-11

有名データサイエンティストでも

こんな文系マーケティング経済学の力を借りようとしているのに。

https://twitter.com/TJO_datasci/status/983734237432987648

大方の任意統計モデルStan使うか粒子フィルタとかでパラメータ推定できるようになってきたので、どちらかというと経済学系やマーケティングサイエンス系のテキストを読んでどんなモデル式の候補が世の中であり得るかを勉強した方が良い気がしてきた

実験ができるような理系の分野ではなく仕事に使えるような数理モデル統計は、経済学の方が一般的理系よりも進んでいる。

https://anond.hatelabo.jp/20180409070811

2018-03-13

NHK プロフェッショナル 仕事の流儀 ヒカキン ウメハラ

第352回 2018年3月19日(月) 放送予定

夜7:30~73分拡大版

新しい仕事スペシャル

今回は、時代が生み出した新しい仕事プロたちを特集するスペシャル。まずは、新しい仕事代名詞とも言える「ユーチューバー」。作成した動画の総再生回数79億回以上、チャンネル登録者数1,100万人を超え、日本トップを誇るユーチューバー、HIKAKIN(ヒカキン)28歳に、テレビ初となる密着。その成功は、日々のたゆまぬ努力で成し遂げられている。こだわりを追求するために、企画から出演、撮影編集までを一人で行い、1年365日、ほぼ1日中自宅で仕事をしている。

そして、日本人として初めて「プロゲーマー」となった、梅原大吾(うめはらだいご)、36歳。幼い頃から格闘ゲーム世界頭角をあらわすも、それを仕事にするなんて考えられず、一度は介護仕事に就いた梅原。しかし8年前、悩み抜いた末に、新たな仕事の道に踏み出し、業界未来を切り開いた。さらに、今世紀最も魅力的な職業と称される、ビッグデータ分析者「データサイエンティスト」など、番組では、時代最先端を突き進むプロたちの生きざまに迫る。

2018-03-03

電卓珠算係の仕事を奪った時、私は声を上げなかった

ワープロソフト写植技師仕事を奪った時、私は声を上げなかった

音声認識速記官の仕事を奪った時、私は声を上げなかった

AIデータサイエンティスト仕事を奪った時、私は声を上げなかった

俺は常々言っている

働かざるもの食うべからずという価値観の転換が必要だと

この詩の最後の句は

皆働かずに暮らせるようになった

で〆ようではないか

転職エージェントが教えるデータサイエンティスト採用難易度

ここ1年位でデータサイエンティストやら機械学習エンジニアやらの募集死ぬほど増ててどこに転職していいか迷っている人が多いみたいなの応募の参考にどうぞ。

自分情報を持ってる会社だけを対象です。正確な数値はなくて肌感覚です。

Sランク:突出したスキル経験・実績が必要

グーグル、PFN


Aランク業界である程度名前が知られているくらいの力が必要

DenaLINEリクルートメルカリ、グノシー、

PKSHA、Sansan、クックパッド


Bランクハイレベルからそこそこの人まで幅広く採用

ヤフードワンゴサイバーエージェントブレインパッド、アルベルト

モノタロウ三菱総研本田技術研究所外資コンサル会社


Cランク一定以上のスキル経験があれば普通に受かる

ファーストリテイリングKDDIソフトバンク、Speee、コロプラ

中堅ソシャゲ会社、中堅Web会社


Dランクジュニアクラスでも結構受かる

CCCDMM、DATUM STUDIO

2018-02-23

anond:20180119015621

増田がなぜそんな環境が整っていない会社に行ったのかを私は知っている。データサイエンティスト年収環境反比例するからだ。WEB系のようなデータサイエンティストがたくさんいる所を程年収が安いし、事業会社のようなITに疎いところほど高い。

相場データサイエンティスト環境が整ってるDenaLINEメルカリあたりのイケてるメガベンチャーで800万円くらい。EXCELデフォルトみずほ丸紅で1300万円くらいだと思う。

でも金に釣られるとろくなこと無いってわかっただろうから次はちゃんとした会社を選ぼうね。

https://anond.hatelabo.jp/20180119015621

データ分析の成否が事業の成否に直結するような会社を選べよ

まず戦うフィールドが間違ってる。

予測モデルの精度改善がそのまま売上の改善につながるような業態会社を選ぶんだよ。

そうすれば元増田みたいに冷遇はされない。

例えばGoogle.

Googleでは売上の90%が広告収入から上がっている。

ここで言う広告とは、GoogleやらYoutubeやらに訪れたユーザーデータを詳しく分析した上でもっとコンバージョンレートが高くなりそうな広告予測して表示するタイプ広告だ。

「誰にどんな広告を表示したらもっとコンバージョンレートが上がるか」というのは、当然データ分析機械学習範疇だ。

想像してみてほしい

1. 毎日GoogleとかYoutubeかに何億人だかのユーザーが訪れる。

2. 世界トップクラスデータサイエンティスト達が作り上げた、Googleコンバージョンレート予測モデルもっとユーザーコンバージョンしそうな広告予測して、それを表示する。

3. 予測モデルがはじき出した結果が正しければ、ユーザー広告クリックし、広告主は収益を上げ、その一部がGoogle広告費として入る。

この時、2.の予測精度が1%上がれば、Googleの売上はそのまま1%上がる。

Googleの年間売上が1〜2兆円くらいだったはずだから、1兆円の1%としても100億円の売上向上という事になる。

そういう企業データサイエンティストは、絶対元増田のような仕打ちを受けない。

逆に、データサイエンティスト末永く高い生産性を発揮できるようにあらゆる努力が行われているだろう。

Googleじゃなくてもこういう事業構造を持った企業では絶対データサイエンティストは軽んじられないと思うぞ。

だって、そうした方が儲かるから

広告以外だと、例えば保険業界のアクチュアリーとか金融業界のクオンツなんかも事業継続収益に直結するから良い感じなんじゃないか? 知らんけど。

入社する会社の事をよく調べろよ

あのさ、「R/Pythonバリバリ分析しようと思ってたけど入社したらExcelしか使わせてもらえませんでした」って転職先の下調べ甘すぎだよ。

プログラミングというスキルに対してどういうスタンスを取ってるかって、企業によってぜんぜん違うぞ。

元増田会社みたいに「プログラミングスキルコモディティ化したスキルで全部外注に出せばいい」みたいなスタンスを取ってる会社だってごまんとあるし、そういう会社に入ると悲惨なことになるぞ。

ちゃんと、転職エージェントから転職先の情報聞いたか? 転職先の会社ミスマッチが起きないように入念に面接を繰り返したか? Vokersは読んだか?

転職エージェント転職が成約すると報酬が入るようになってる事が多いから、話半分で聞いたほうが良いとは思うが、それでも元増田レベルミスマッチは指摘してくれると思うぞ。

面接人事部門だけでなく、所属予定部署マネージャークラスとか同僚になる可能性が高い人と面接させてもらって相性が良さそうかよく確認するんだよ。

Vokersは安いからとりあえず読んどけ。

まず信頼を高めてから本丸に切り込むんだよ。

データサイエンティストって基本的に物凄く"か弱い"職種なんだよ。

エンジニアみたに実際の製品を作る訳じゃないし、営業みたいに客が取れる訳じゃない。

データサイエンティストバリューを発揮するためには、自らの成果を他の職種理解して貰えないとダメなんだよ。

Googleみたいに作ったモデルが直接プロダクトに組み込まれ場合は別な。

じゃあ、どうすれば他の職種から理解して貰えるかというと、これは難しいところだな。

僕も分からん

ただ、1つ言えるのは、他の職種から信頼してもらえなければデータも出てこないし、分析した結果に耳を傾けられる事もない。

から、信頼して貰うというのは、必要条件ではあると思う。

信頼を得るためには、まず相手KPIを満たしてやる事だ。

組織ってその内部にいろんな評価基準を持っている。その評価基準は必ずしも全体最適になってないかも知れない。だから無視したくなるかも知れない。

でも、まずは相手が持ってる評価基準合致するようなバリューを出して、協力を取り付けるんだよ。そうしないと話が進まないからな。

既存評価基準の中で十分な成果を出したら、発言権が増すからそうしたら次は増田の好きなようにやればいい。

まあ、これをするのが面倒なら、最初からデータサイエンス事業に直結してる会社に入ると良いと思うぞ。

まとめ

というわけで、元増田は、

1) 転職先の候補となる会社の選定がヘタだった。

2) 選んだ会社入社する前の下調べが不十分だった。

3) 入った後の進め方も拙かった。

良かったな。改善余地がいっぱいあるから、これ直すだけで次は相当ハッピーに働けるぞ。

2018-02-10

ITエンジニアエンジニアだけどエンジニアITエンジニアじゃない

エンジニアITエンジニア。これを当たり前のように書いてるブログサイト多すぎませんか?

偉そうな事書いてエンジニア代表みたいな顔しないでほしい。

機械系や電子系、さら機械系のなかでも制御系や機構など、細かい分類がたくさんあるんですよ。

サイエンティストときはちゃんと"データ"サイエンティストだのなんだのつけるのになんでエンジニアだとつけないんだろう。

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