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移り変わる「データサイエンティストの『常識』」について考える - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ

(Image by Pixabay)先日、こんな話題を見かけました。【夏なので怖い話】こないだ、いかにもエリートな男性と知り合ったんですよ彼は年収1000万で飛ぶ鳥を落とす勢いのデータサイエンティストだっていうじゃないですかそれでふとAICの話題を持ちかけたんです「あー現実であまり使わない数学の話はわかりません」…おわかりいただけただろうか?— ゆうな (@kawauS...

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同じ「データサイエンティスト」でも6年前は統計学メインだったのがだんだん機械学習メインになっていくなど、常識が変わる流れがある。他の業界にもある。
・かつては統計学が「常識」の中心だった
・統計学よりは機械学習が重視されるという最近の風潮
・個人的な意見:知識の「使い方」と「引き出しの位置」ぐらいは覚えておきたい
あのアンケートは、どれも常識と考えて一番上の選択肢を適当にポチッた人や、意図的にEMアルゴリズムを選んだ人が多いだろうと推測してる……たぶん。
「引き出しの位置くらいは覚えておくべき」という意見には賛成。
ある程度知識のある方ならお分かりかと思いますが、ここで挙げた「AIC」「正則化」「EMアルゴリズム」「カーネル法」のいずれも、基本的にはデータサイエンティストであれば「常識」の範疇に属する事項でしょう。

ごめんなさい教えてください
あとで読む。
昨日公開した記事、基本的には「データサイエンティストと機械学習エンジニアとは別物」という前提に依って書いているので、そこを踏まえずに読むと何言ってるんだか謎感があるかも。統計学「も」機械学習「も」やる人間の「常識」がどう移り変わっていったか、というお話
どの分野でもそうなんだと思うけど、今流行りの何チャラ法しかしらない表層の知識や技術だけだと、環境が変わるとすぐ使い物にならなくなる可能性があることは普遍的かな。だから広い教養があった方がいい
「移り変わる「データサイエンティストの『常識』」について考える」
必読記事ですね
▼ - 六本木で働くデータサイエンテ…
AIC知らんくても年収1000万もらえるんか????
データサイエンスマンがちりたい
「知らなかったとしても許される項目はどれですか」
続いてこちらをどうぞ
以上

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