  |
はてなキーワード: サイエンティストとは
一年前くらいから一応データサイエンティストとして働いてはいる．
Pythonのライブラリを使って散布図を出してみたり，LASSOで回帰して「この変数が重要ですね」って言ったりするだけで有難がられてはいる．
でも少しライブラリの使い方を調べれば誰でも出来ることだし，こんなんでいいのかっていつも思う．
仕事に近い内容で勉強したいんだけど、どんな内容が良いんだろう？
自分はソフトウェアエンジニア/データサイエンティストで、コンピュータサイエンスや数学の勉強がしたいと思ってる。
一番興味があるのは、ある技術を応用する調査。(目的志向かつ興味かつ新規性)
または、コンピュータサイエンスや数学の古典と言われるような本を通して読む(体系知識、実利や興味、古典)
本を読むでも、OSを作るとかの目標がある本を読みながら実装するとかだと、目的志向かつ{実利または興味}かつ古典、になる。
目的志向でも、周辺のことも掘り下げていけば、かなりいろいろな知識を学べるはずではある。とはいえ、知識の偏りも大きい気がする。
データサイエンティストの高収入を聞くと夢があるが、どうしても貧困から抜け出す一発逆転という感じではない。
サイズの大きいデータセットをダウンロードできるネット環境も必要だし、パソコンの性能も必要となる。
Googleなどが自社のクラウドサービスで儲けるためのコマーシャルとして、より演算能力を必要な技術を宣伝してるようにも見える。
量子コンピュータで世界が変わる可能性があるといえなくもないが、
仮に実現したとしてヘリウムをじゃんじゃん使えるくらい大きな組織でないと駄目に見える。
ちょっとしたサービスが億単位で買収される時代でもなくなった。
シェアウェアで稼ぐという感じでもない。
データサイエンスを例にすると、データサイエンスそのもので稼ぎにくいが、データサイエンスをネタに広告収入を得る、といった感じか。
コース1
SESとはITエンジニアの派遣。勤務は大体他社に常駐なのでスーツ。堅苦しく技術的にも遅れている。
メリットは簡単に入れること。デメリットは給料安いなど待遇が悪いこと。
コース2
レベルの低いエンジニアは自分だけで一からプログラムで何かを作り上げたことがないので、
逆にいうとそれができるだけでもうエンジニア偏差値60以上と言っても過言ではない。
それを武器に自社で製品を作って売ってるレベルの高い会社に入る。
メリットは待遇が良く、技術的にも高レベルなので周囲と切磋琢磨して自分の実力も伸びる
デメリットはスキルが要求されるのでずっと低レベルだといじめられる
コース3
大学レベルの高等数学とAI技術を習得して流行りのAI開発者やデータサイエンティストになる
さあ好きなのを選べ
こういうので登録したデータを「男性データサイエンティスト / マーケターが（も）分析します」というのをお伝えすると、どうなるんだろうか。「Google Analyticsと紐づけて（プラポリに書いてある）、どのような周期でどのような閲覧行動を取るか分析します。その結果を踏まえて、男性データサイエンティスト / マーケターがあなたの周期に合わせた広告配信をします」とか。
「ソフィ 生理管理・生理周期予測・生理カレンダー」 https://apps.apple.com/jp/app/%E3%82%BD%E3%83%95%E3%82%A3-%E7%94%9F%E7%90%86%E7%AE%A1%E7%90%86-%E7%94%9F%E7%90%86%E5%91%A8%E6%9C%9F%E4%BA%88%E6%B8%AC-%E7%94%9F%E7%90%86%E3%82%AB%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%80%E3%83%BC/id1310268776
取得するデータについてのプライバシーポリシー: https://www.sofy.jp/ja/app/privacy.html
