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

生TensorFlow七転八倒記(11):TensorFlow周りの最近のアップデートについて

2年ぐらい前に必要があって生TensorFlowとTensorFlow-Hubによる様々なモデルやフレームワーク並びに事前学習済みモデルの実装を試していたのですが、TF2の浸透に伴いそれらの多くの仕様が変更になっており、中には回らなくなっていたコードもあったので、それらを調べるついでに最近のTF-Hubのアップデートも覗いてきました。ということで、自分向けの備忘録として簡単にまとめておきます。

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データサイエンティスト・機械学習エンジニア・データアーキテクトの定義とスキル要件(2021年版)

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(Image by Dirk Wouters from Pixabay)

この記事は毎年恒例のスキル要件記事の2021年版です。昨年版は以下のリンクからご覧ください。

今回は、試験的に「データアーキテクト」についても触れています(詳細は後述)。残り2つの職種については基本的な内容はそれほど大きくは変わっていませんが、先般公開した推薦書籍リスト記事の時と同じ変更点が一つだけあります。それは機械学習エンジニアのスキル要件」は今回は想定していない(というか例示できない)という点です。これまた詳細は後述しますが、端的に言えば「分野ごとの細分化が過剰に進んでいる」という印象があるためです。


ということで、前回までとは違って「職種ごと」に定義とスキル要件(書けるようであれば)を挙げていくスタイルになっています。なお、言わずもがなですが以下に挙げる3職種の説明は僕個人のこれまでの経験や見聞や伝聞をもとに構成したものであり、何ひとつauthorizeされたものではないという点を予めご了承ください。

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統計学とはそもそも「無作為抽出された少量のデータ」を分析するためのものであった

しばらく前にQuoraにこんなアンサーを書いたことを思い出したので、ついでにリブログ記事として転載の上加筆修正したものを用意してみました。僕にしては珍しくコッテコテの頻度主義的な話題である上に、「p値なんか使うのはやめてしまえ」という記事を以前に書いておきながらこんな議論をするのは自己矛盾かもしれませんが(笑)、これまでの統計学の歴史を紐解くことで、温故知新ということで新たに理解されることもあるのかなと思っています。

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