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2019年版:データサイエンティスト・機械学習エンジニアのスキル要件、そして期待されるバックグラウンドについて - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

(Image by Pixabay)この記事は、以前の同様のスキル要件記事のアップデートです。 正直言って内容的には大差ないと思いますが、今回は2つ新たな軸を加えることにしました。一つは「ジュニアレベル(駆け出し)」と「シニアレベル(熟練職人)」とで分けるということ、もう一つは「データ分析以外の業界知識(ドメイン知識)...

ツイッターのコメント(16)

アナリストの仕事に統計学や機械学習を持ち込むような職種に就きたい思いがある。
@tos
めも。
「僕個人の考えでは「データサイエンティストはアナリスト」「機械学習エンジニアはエンジニア」だと見ています。言い換えると、前者は「アナリストの仕事に統計学や機械学習を持ち込んだもの」、後者は「エンジニアの仕事に機械学習を持ち込んだもの」だという」
めちゃくちゃ参考になる。がんばらねば
データサイエンティスト・機械学習エンジニアの違い、ドメイン知識の重要性、両者ともにシニアレベルは、適用しなかった経験も求める
ーなるほど。
めちゃくちゃ長いけどちょっと面白かったので
読み返していた。おしゃべりコンサルおじさんをもう少しまともなDSにするという仕事をしようかと画策中。
データを扱うということはライトセーバーをもってるようなもん。敵も味方も切れる。って安宅さんが言ってたな。
まとまりすぎてるけど、全部読むのに時間かかりそうだから、とりあえずメモがてらシェア〜
よくまとまってる。

>
定期的にワイに「データサイエンティストになるにはどうすればいいですか?」とダイレクトメッセージが来るのだが、その前にこちらの記事を読んでいただきたく。
一体どうして、なぜワイにそれを聞くのかと。
そもそも人に聞く前に、自分で調べましょうよ……。
@Kento__Sato と思ったらタイムリーな記事をTJOさんが書いていました
データサイエンティスト協会かな?
私は今MLエンジニアを名乗っていますが、TJOさんが定義している要件は満たしていると思う。
データサイエンティスト・機械学習エンジニアのスキル要件、そして期待されるバックグラウンド

だから新卒では大企業でどっかのジャンルの専門知識をつけてからのデータサイエンティストへのコンバートの方が強いと思うんすよ 今のベンチャーでも一人新卒採用に反対してる
以上
 

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