データサイエンティストのインターン面談をして採用側が感じているズレの正体とは? - Qiita

17コメント 2021-11-25 22:22 Qiita

はじめに:本稿のターゲットデータサイエンティストを目指す若手エンジニアや学生向けに投稿しましたいまもっとも熱い職種の一つとなっているデータサイエンティスト。その影響もあって大学生や若手の社会人でもその...

ツイッターのコメント(17)

大変わかりやすい。/ - Qiita
大学院時代、研究予算や期待される成果、実験にかかるコストとか、もっと大学教員と話せば良かったと思いました。
わかりみが深すぎる
厳しい

> 私は数学ができます。なのでデータサイエンティストになりたいです。という論理構成で来たら皆さんはどう思いますか?将来は相関、因果、傾向と対策を分析したい人がイケてない論理構成している。この時点で解像度が低く、採用意欲はわきませんね。
ビジネスサイドはある程度いいとして、エンジニアさんもいるし。
でも統計学かじってる人が足らんのよねー…
今時の学生は大規模なデータも扱えるし、プログラミングなんか息をするようにできる。科研費は企業の資金よりシビアに運用されている。

え?大学に四年いたのにプログラミングできない?もう一回大学入り直せば???
これまさにここ最近思っていて、データサイエンティストの名のもとに
- データアナリスト
- データエンジニア
- 機械学習エンジニア
あたりをごっちゃにするとミスマッチがけっこう起こっちゃうなと。
データサイエンティストは機械学習エンジニアより将来どうなるか分からないと思ってます。

技術はコモディティ化して、非エンジニアでも扱えるようになります(Excelは非エンジニアでも扱えるデータベースです)
ビジネス力 + 技術力 = データエンジニアリングなのか🤔
母数警察👮
これはホントそう。

データってそんなに綺麗に整っている事ほぼないし、環境によって使うDWHも違うし何のデータを保有しているしていきたいかも違うし、イメージとかなりギャップがあると思う。

ただ、それを突破するプロセスも沢山の事を学べるし楽しいですよ!
それぞれの円を考慮できるだけで、優秀な部類なんよ。
ほんとにそう思う
綺麗なデータで精度を出すようなレースの世界じゃなくて、そもそもデータから集めて、問題提起するような場面が多いよね
優しい手触りで言及されているけど、感じる要素としては同じかも。
DS志望を掲げる方の、特に営業関連の業務への軽視を感じる場面は多い。
オデの教授がほぼ同じようなことこの前言ってた だがこれをするのは本当に難しい 学生の身分の俺でさえひしひしと感じる
統計学で数学を使うとは言え数学と統計学は違うし、プログラミングが必要な分析は機械学習だけではないので、色々と謎なことになっているベン図。
非常に良い記事だった。ある程度の技術的・学術的スキルのある人が「データサイエンティストになりたい」と言っているのを実務者側から見て、時々覚える違和感の正体を正確に言い当てている
以上
 
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