六本木で働くデータサイエンティストのブログ

元祖「銀座で働くデータサイエンティスト」です / 道玄坂→銀座→東京→六本木

HUNTER×HUNTERの念能力6系統で喩えるデータ分析スキル

みんな大好きHUNTER×HUNTERの36巻発売を記念して、調子に乗って面白いことを考えてみました。。。と言いますか、正確には某所で提案をいただいたのでやってみることにしました。題して「念能力6系統で喩えるデータ分析スキル」です。一見バカバカしい感じもしますが、念能力6系統のように「それぞれに独立した軸として定義可能でしかも互いの親和性も表すことができる」という点で、なおかつHUNTER×HUNTERファンであれば容易にその位置付けが理解できるという点で、データ分析スキル同士の関連性をある程度分かりやすく表せるのではないかなと思ったのでした。



スキルセットの一覧については、以前のスキル要件記事辺りをお読みいただければと思います。データ分析がブームになってからそろそろ10年近くが経ち、時間が経過しても本質的な部分はあまり変わらなくなってきたように思います。その意味で、小分類を付け加えることはあっても大分類(一応6分類するという前提で)の方は今後も普遍的であろうと仮定しています。


ということで以下ざっくりと書いていきますが、当然のようにHUNTER×HUNTERの中身をご存知ない方にはほぼ全く分からないと思われる内容なので、平にご容赦ください。一方で、僕のHUNTER×HUNTERに関する知識はアニメ版第2作(日テレ版)で会長選挙・アルカ編までを通しで見た上でようやく原作に移って暗黒大陸編を読んでいるという、いわば「にわかファン」レベルなので、情報が偏っているか不足しているか、とにかく不勉強な旨予めお断りしておきますm(_ _)m

  • そもそも念能力の6系統とは
  • データ分析スキルの6系統に置き換えてみる
  • データ分析業界における各ポジションとの対応
    • 機械学習エンジニアとその関連職
    • データサイエンティストとその関連職
    • その他
  • 余談
  • 追記
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生TensorFlow七転八倒記(8):YouTubeのコメントデータセットをTF-Hub embeddingで特徴量変換してスパム判定してみる

せっかくの週末にもかかわらず台風が来てしまい、テニスも出来なければ街歩きも出来ず暇を極めることになってしまったので、UCI ML repositoryを眺めていて見つけた適当なデータセットに対してTensorFlowで遊ぶということをしてみました。


基本的にはこのシリーズの前回の記事の続きです。

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シンガポールに行ってきました(2年半ぶり5回目)

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今回のシンガポールは前半4日間は年休を消化してプライベートの旅行として、後半4日間は会社の出張として行ってきました。ということで、あまり書くこともないので8日間(7泊)に食べたものなどを適当に並べておくことにします。

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