スクリーンショット 2019-08-14 20.14.45

1: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:20:13.152 ID:gb12ESc70
これからのAI時代、ビッグデータを操り新たなサービスを生み出せる職種につくべきでしょ
お前ら今こそ「データサイエンス」を学ぶ時だと思うぞ

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9: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:22:06.727 ID:0Se2s9jMM
相関関係(笑)を作ってビジネスする奴ね

18: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:24:20.148 ID:gb12ESc70
>>9
似非データサイエンスはそうだねw
これからの時代そんな似非データサイエンスがはやってくるだろうけどだからこそ本物が必要とされてくる

12: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:22:23.185 ID:JSoCvsVS0
楽しそうだよね
たしか資格とかあったかな

10: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:22:09.211 ID:ml8bu4Q70
それ国家資格とかあんの?

13: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:23:19.316 ID:gb12ESc70
>>10
今はない
関連する検定資格なら統計検定とG検定とか
あとアクチュアリーも一応使える

5: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:21:08.960 ID:gTeJMiNEr
なにそれ?

14: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:23:51.793 ID:Qk9Mahqw0
フワフワしててよくわからん

2: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:20:40.288 ID:gb12ESc70
データサイエンスが何か聞きたい奴がいたら教えてあげるぞ

7: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:21:17.050 ID:zWgi7V+R0
経済学部でなれる?情報行った方がいい?

11: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:22:10.198 ID:gb12ESc70
>>7
なるべく情報か工学行ったほうがいいもしくは理工
ただ今はデータサイエンス学部っていうのがちらほらできているからそこが狙い目

16: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:23:55.553 ID:Pum/fMjK0
その職業の目指すとこはどんな社会なのん?

22: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:25:32.289 ID:gb12ESc70
>>16
データを活用して世の中のあらゆる部分を最適化することが目標だっていうのが一番聞こえはいいんじゃない?

17: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:23:56.192 ID:4WGWRxkIa
すぐ余る人材で草

24: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:26:03.112 ID:gb12ESc70
>>17
何故そう思う?
根拠を聞こうか

31: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:28:46.170 ID:oeD1jq+6M
>>24
流行り廃りだからだよ。煽られてた資本家、経営者が正気に戻ったらすぐ切られるの

40: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:32:33.095 ID:gb12ESc70
>>31
データサイエンスを流行りですぐ廃れるというのはあまりにも浅はか
ただの逆張りにしか思えない。データサイエンスっていうのはメディアが流行らせた妄想なんかではなくてアカデミックな背景をしっかり兼ね備えたこれから必須の学問だよ
今までの歴史を見ればデータサイエンスが一昔前のCSのようにあと何十年と市場を巻き込んでいくコンテンツだってすぐわかると思うんだが

49: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:36:52.215 ID:oeD1jq+6M
>>40
俺は材料の専門だから情報系には疎いが、材料の世界にも大きな廃り流行りがあるのでね。その歴史に照らし合わせればただの一過性のブームだって分かるけど

51: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:39:37.569 ID:gb12ESc70
>>49
どう考えてもそれはない
AIとかIoTとかいう中身のない言葉とはデータサイエンスは違うんだよ

23: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:25:56.927 ID:qBwFWdey0
pythonのpandasと機械学習ライブラリ使えれば
もうデータサイエンティストなイメージ

27: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:27:30.313 ID:gb12ESc70
>>23
データサイエンティストを名乗りたければ他にも多くの技能を身につけるべき
SQLやクラウド、ほかの開発組み込みに必要なプログラミング言語
あとは数学と統計学にも精通していなければならない

42: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:33:30.398 ID:0Se2s9jMM
データサイエンスを分解すると
数学
統計学
哲学
情報学が必須だね

45: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:34:13.062 ID:OCD5nI2oa
情報系修士だけどやりたくない
名前はかっこいい(?)かもしれんが識別器に大量のデータを流す地味な作業とかつらそう

34: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:30:22.976 ID:CigoRnb10
七年前に参入してればちゃんすだったのに…

35: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:30:25.095 ID:Pum/fMjK0
ビジョンなさすぎることが分かったから乗ってもすぐ沈むっぽい
ニート向け案件

36: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:30:36.391 ID:BHVLYSm/a
データ整形師

37: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:31:19.972 ID:Qk9Mahqw0
機械学習の原理を理解して使える人材よりそれ使ってどうやって金儲けできるか考え出せる人材の方が需要あるって聞いたが
前者と後者は全く違う

46: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:34:55.985 ID:gtuxYKY60
>>1 の言うデータサイエンティストになるべき奴はIT土方のことだな

50: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:37:17.833 ID:gb12ESc70
>>46
ITドカタで一生を終わらせたくない奴らはなるべき
頭使うし責任も伴うし大変な仕事だから一生何も考えずにのうのうと生きたい奴らは選ぶべきじゃない

55: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:42:52.954 ID:k+RvdOsO0
>>50
データサイエンスなんて所詮は道具だぞ
プログラミングが所詮は道具にすぎないことを理解せずにそれで何をするかを考えない奴をITドカタって言うんだから、
そいつらがデータサイエンスをやったところでデータサイエンスドカタにしかならん

59: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:44:55.449 ID:4dhav0FKp
>>55
データサイエンスドカタはもはやただのITドカタでしょ

61: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:46:01.214 ID:k+RvdOsO0
>>59
Exactly.(そのとおりでございます)

41: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:32:56.833 ID:8S5KIfDN0
なんか最近、分析ソフト作ってついでに分析結果の考察まで求められる

44: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:34:09.974 ID:gb12ESc70
>>41
因果推論が流行ってるの見ればデータの説明やブラックボックス化の回避を進めるのは至極当たり前の動きだと思うよ

53: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:42:01.191 ID:DYfjNTvja
データサイエンティストがやることって簡単に機械には置き換えられないの?

58: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:44:29.810 ID:BGmvdqJvd
>>53
データの解釈がお仕事だからそう簡単には置き換わらなさそうって印象

89: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 17:09:13.652 ID:bd6ohK080
使い捨て人員をサイエンティストと言えるのかどうか

90: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 17:09:57.445 ID:gb12ESc70
>>89
確かにサイエンティストではないとは思う。
データエンジニアが俺は最適な名前だと思う

56: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:43:54.161 ID:4dhav0FKp
別にデータサイエンスって言わなくても統計学と言い換えてもいい。
そもそもデータサイエンスってすでに何十年も前から海外では当たり前の学問で仕事の一種だった。最近日本が存在を知って取り入れてるだけで本来こんなに騒がれるほどの言葉でもなかった。当たり前に知的職業の一種に数えられていたから。
流行りなんかじゃないんだよ。すでに当たり前の職業なの

60: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:45:49.077 ID:ZG6sGfFg0
想像だけど、よく使う公式とかモデルとかってあらかじめプログラミングされてて
素人でもプログラミング無しでデータサイエンスができるようになる(なってる)のではないだろうか?

64: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:49:30.346 ID:4dhav0FKp
>>60
そりゃ分析を簡単にするツールはいくらでも出てくるけど結局はデータの理解と分析結果の把握や考察は専門家にしかできないし
ある程度のITスキルがなければ分析結果を社会や会社に実装することができないからやっぱり高度なスキルは求められるよう

63: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:47:57.706 ID:DYfjNTvja
やるらしいことメモしとくぜ!

統一性のない大量のデータの収集と、より利用しやすいフォーマットへの変換

ビジネス課題をデータ主導型の手法を用いて解決

SAS、R、Pythonを含む幅広いプログラミング言語による作業

統計情報の的確な理解(統計的検定と統計的分布を含む)

分析手法に関する最新動向の把握(機械学習、ディープ・ラーニング、テキスト・アナリティクスなど)

IT部門および業務部門とのコミュニケーションとコラボレーション

データに潜む秩序やパターンの発見と、ビジネスの最終利益に寄与する傾向の特定

65: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:50:17.430 ID:4dhav0FKp
>>63
おお
わかりやすくまとめてくれてありがとう

67: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:52:08.879 ID:bOJw7WWDM
本当に未来を予測出来るならかなり需要あるね

69: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:53:28.009 ID:T85xWaUb0
10年後には需要なさそう

72: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:55:06.678 ID:gb12ESc70
>>69
50年後はどうか怪しいが少なくとも10年後は余裕で需要ある
なんなら多分全盛期

73: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:55:40.326 ID:bOJw7WWDM
経済だけでなく、医療、防災、防衛にも役に立つ

75: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:58:04.840 ID:gb12ESc70
>>73
特に医療
今はこれが凄い。医療分野でのデータサイエンス、機械学習の活躍具合を知ってる人ならすぐ需要なくなるとか絶対言えない
今や画像認識は医療界の大革命なんだから

77: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 16:59:27.365 ID:DGwDMk98d
こういうのって情報専攻してるより別の専門知識ある奴がちょろっとプログラミングかじった方がうまく行きそうなイメージある
今プログラミングどんどん簡単になってるし情報の知識ばっかりあってもしゃーない気がする

79: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 17:01:27.192 ID:gb12ESc70
>>77
それはたしかに言えてる
ただやっぱりコーディングが素人に毛が生えたレベルの人間では一人でプロジェクトを回せるようなデータサイエンティストにはなれんから結局はプログラミングもがっつりやらなきゃダメ

83: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 17:03:45.612 ID:yU/ZXHxXd
プログラミング以上に数学をかなり使う

85: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 17:07:04.126 ID:gb12ESc70
>>83
そうこれ
今大学生やってるやつは悪いことは言わんから数学やれ数学
特に統計学。統計学って大抵の数学(幾何はのぞく)を横断的にやらなきゃ根本理解できないしデータサイエンスの主要分野だから色々役に立つ

93: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 17:12:17.057 ID:4ALCYjWBM
わしはデータサイエンティストからAIに行ったわ
時流やね

94: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 17:14:34.799 ID:4dhav0FKp
>>93
互換性の高い分野だからな

97: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 17:22:42.622 ID:DYfjNTvja
AIとかで評価基準となる項目、というか何をもって「より好ましい」とするかってやつの判断は今のところ人間が考える方が的確なの?

98: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 17:27:17.289 ID:4dhav0FKp
>>97
機械学習っていう観点から言えば特徴量選択っていう分野に当たる話だが
その特徴量の最適な組み合わせを選び出すための評価基準がありそれを元にまあ人間がプログラムを組んで自動で組み合わせを選び出す

96: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 17:18:00.333 ID:4ALCYjWBM
会社の意思決定系がAI理解してないから給料ドカ上がりしたわよ。今だけ特需だろうが

でもバカな会社によってはAIが何をどう計算してっか説明しろとか言われるらしい
マジでヤバい(白目)

100: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 17:31:25.990 ID:+OQlQobr0
お前らエリートだな

95: ななしさん@発達中 2019/08/14(水) 17:17:11.580 ID:4dhav0FKp
データサイエンスとにかくオススメだからみんな考えとけ
これからどんどんブレイクスルーも起きてデータサイエンスがビジネスや開発の当たり前になっていくからな

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