渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

元祖「六本木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→渋谷駅前

初めてこのブログに来た方へ

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これは初めてこのブログに来た方々向けのトップ固定記事です。最新記事の更新状況に応じて随時更新されます。

はじめに


このブログの内容は個人の意見・見解の表明であり、所属組織の意見・見解を代表しません。またブログ記事の内容の正確性については一切保証いたしません。学術的・技術的コンテンツを求めて来訪された方は、必ず学術書や論文などのオーソライズされた資料を併せてご参照ください。むしろ僕自身の学習のプロセスを記録しているだけの備忘録的記事が多いため、誤りもまた多いはずです。後学のため、誤りを見つけた場合はコメント欄などでお知らせいただけると有難いです。


また、ブログの中で取り上げられているデータ分析事例・データセット・分析上の知見など全ての記述はいずれもいかなる実在する企業・組織・機関の、いかなる個別の事例とも無関係です。ブログ記事内容は予告なく公開後に改変されることがあります。改変した事実は明示されることもあれば明示されないこともあります。


このブログはあくまでも僕自身にとっての備忘録であり、利便を考えてweb上に公開しているだけという位置付けのものです。中にはその見かけとは全く別の真の目的をもって書かれた記事もあります。以上の点をご理解の上、お読み下さると有難いです。

id:TJOとは何者なのか


データサイエンティスト・機械学習人工知能)エンジニアとは何か

データ分析を仕事にしたければ読むべき本は何か

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何故データサイエンスは魅力を失いつつあるのか

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(Image by Pixabay)

こんな記事が、しばらく前に我らが盟主タカヤナギ=サンによって言及されていました。


Why Is Data Science Losing Its Charm?

データ分析業界の中の人という立場から見れば、ここで言われている主張については分からないこともありません。ただ、同意できる部分もあれば同意できない部分もあり、また「見かけ上はこうだが内情としては別にこうなっている」という部分もあるので、改めて個人的にこの記事を取り上げて論評し、その上で感想などをつらつら書いてみようと思います。ということで、僕個人が及ぶ範囲の見聞と経験に基づいて書く与太記事である旨予めご了承ください。

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真の正解が分からない中で最適解を求めて探索と手戻りを繰り返すことこそが、データ分析の本質である

先日、こんな素晴らしい記事を読みました。

データ分析屋としてキャリアを積んでいる私にとってAgileの考え方はとても腑に落ちやすいものだった。そもそも、データ分析自体、繰り返しの検証をするものなのだ。
(太字原文ママ

僕自身はソフトウェアエンジニアではないので、Waterfall / Scrum / Agileそれぞれの開発スタイルの定義や違いはたまたその実践について何か論評できる立場にはなく、エンジニアチームの現場にいたこともあるので「雰囲気ぐらいなら」おぼろげに分かっているという程度の理解レベルです。ただそれでも、この記事で提唱されている「データサイエンスはAgile」という考え方については、僕個人の経験から言っても大いに納得できるものがあります。


実は、ここ1年ぐらいデータ分析の仕事をしていく中で「手戻り」「ロールバック」は是か非か?という議論を目にする機会が何度もあり、その度にこの記事に近い主張をすることが僕にもあったのでした。その点でこの記事はそこにAgileという概念を与えてくれたという感があります。そこで、今回の記事ではAgile(そしてWaterfall / Scrumとの違い)というソフトウェアエンジニアリングの話題にまでは踏み込まずとも、データ分析という営みにおいていかにAgile的なアプローチが重要かという話を、誰か他の人に説明する際の個人的な備忘録としてまとめておこうと思います。勿論、いつもながらですが僕自身の認識不足や誤解などありましたら是非ご指摘ください。

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新型コロナウイルス不況でデータサイエンティスト・機械学習エンジニアは失業するのか

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(Image by Pixabay)

のっけから不穏なタイトルで恐縮ですが、個人的に新型コロナウイルスの感染拡大初期の頃から懸念していた事態が徐々に現実になる流れが見え隠れしており、自分自身の警戒も込めて記事にしてみました。関連資料の誤読・理解不足・認識の誤りなどあればご指摘ください。

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