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

ビジネス

実験科学の考え方を転じて「ビジネスサイエンス」にする

ワークマンは 商品を変えずに売り方を変えただけで なぜ2倍売れたのか作者:酒井大輔発売日: 2020/06/25メディア: Kindle版先日までこちらの書籍を読んでいました。ここ数年「ワークマンのすごいデータ活用」としてそのデータ活用事例が大いにクローズアップ…

データサイエンス実務の典型的なワークフローを考える

元々Quora英語版で回答を書いた話題なのですが、「データサイエンティストの典型的なワークフロー」というのは当たり前の話題のようでいて意外と難しいトピックです。それこそ例えば巷の営業やエンジニアの人々に向かって「あなたの『職種』の典型的なワーク…

データサイエンティストの「真の実力」を測るための効果的な面接方法

最近こんな記事が出ていたようですが、僕にとっては既視感満載の話題でした。何故かというと、実は現職に来る以前に既にここで書かれている面接方法を実務担当者面接の責任者として実践していたからです。ちなみにその方法は2013年ぐらい当時のテック系メデ…

DS/AIブームは「ソフトランディング」できるか

旧知の友人でもある、アラヤ創業者・社長の金井さん*1が興味深い記事を書かれて評判になっているようです。その内容はズバリ「AIブーム終焉」。AIブームが終焉すれば一種の「連れ高」として再燃していたデータサイエンス・データサイエンティスト(DS)ブーム…

データサイエンティストに王道無し

先に結論から書いておきます。今のDSワナビーたちのやっていることは、「これから冬のマッターホルンに登ろうというのにTシャツ短パンにビーチサンダルでやってきて『公園のボルダリング用の壁で3日間壁登りの練習やってきたから余裕っしょ、真冬の真っ白な…

機械学習や統計学を「社会実装」するということ

(Image by Pixabay)最近になって、こんな素晴らしい資料が公開されていたことを知りました。 この資料自体は著者のMoe Uchiikeさんが東大での講義に用いられたものだとのことですが、その内容の汎用性の高さから「これは全ての機械学習や統計学を実務で用い…

何故データサイエンスは魅力を失いつつあるのか

(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。データサイエンティストになる魅力がなくなってきた理由を4つの理由(ジュニアのポジションが減っている、アナリスト職種で良い、データサイエンスを…

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…

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

(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…

2020年版:実務の現場で求められる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

(Image by Pixabay)この記事は、昨年の同様のスキル要件記事のアップデートです。 正直言って昨年バージョンとの差分は殆どないのですが、一応この1年間の業界の進歩を踏まえて僅かながらアップデートしてありますので、ベースとなっているスキル要件につい…

「データサイエンティストが『その会社の本業部門』にしかいない」問題

(Image by Pixabay)ちょっと前にこんなことを書きました。洋の東西を問わずどこの事業会社でもあるあるなのが、プロダクト部門には山ほど優秀なデータサイエンティストや機械学習エンジニアがいるのに、広告・マーケ部門にはDSやMLエンジニアはおろか普通の…

Scalabilityを追求するということ

(Image by Pixabay)今年も恒例の年末振り返り記事の季節になりました(笑)。なおここ数年の年末振り返り記事はこちらから。 去年まではどちらかと言うと「stats/ML分野の進歩が早過ぎてついていけない」という愚痴半分諦め半分みたいな話をしていたわけです…

全くのゼロから「駆け出しデータサイエンティスト」を育てる方法論

(Image by Pixabay)「データサイエンティスト」の第一次ブーム勃興から6年余り、人工知能ブームに便乗した第二次ブームで人口に膾炙してから3年余り、気が付いたら何やかんや言われながらもデータサイエンティスト及びその類似職が、じわじわと日本国内の産…

データサイエンティストが企業にとって有用な理由、そして新たにデータサイエンスを自社に導入するための3要件

(Image by Pixabay)この国では未だに訳の分からない、何も実態を反映しない「データサイエンティスト論」がそこら中に流布されている模様ですが、そんな中Harvard Business Reviewにこんな素晴らしい記事が出ていたのを見つけたのでした。その公式日本語記事…

『仕事の説明書』はこれから仕事で独り立ちしたい若い人たちにこそ読んで欲しい「仕事というゲームの攻略本」

以前SQL黒魔術本をご恵贈いただいた旧友の田宮さんから、ちょっと異色な本をご恵贈いただきました。その名も『仕事の説明書』。副題に「あたなは今どんなゲームをしているのか?」とあるように、世の中の仕事をある種の「ゲーム」とみなして、これをどう攻略…

「データ分析をやるならRとPythonのどちらを使うべき?」への個人的な回答

(Background image by Pixabay)最近また「データ分析をやるならRとPythonのどちらでやるべきか」という話題が出ていたようです。 言語仕様やその他の使い勝手という点では、大体この記事に書いてあることを参考にすれば良いと思います。その上で、人には当然…

データ分析人材の長期的キャリアという迷宮

(Image by Pixabay)先日出たこんな記事が注目を集めていたようです。 私はデータサイエンス的エンジニアになりたいのか?データサイエンス的コンサルタントになりたいのか?なんもわからん タイトルにもなっていて、記事中で提起されている「データ分析者の…

機械学習のビジネス上の価値を「効果測定」して「数値評価」する方法

(Image by Pixabay)気が付けば、日本における第一次データサイエンティストブームから6年、人工知能ブーム開始から3年が経ったようです。意外と言っては何ですが、これまでのところ人工知能ブームも、そしてそれにブーストされた形で起こった第二次データサ…

社内政治が上手くなりたいAIエンジニアのための本を書きました

個人的には2年ぐらいで萎むだろうと思っていた日本の人工知能(AI)ブームも4年目に入りそうで、「AIエンジニア」の採用数もうなぎ上りならその待遇もどんどん高騰する一方です。その反面、ブームに乗って企業に採用されたは良いものの、まだまだ保守的な文化…

Googleに入社した時のこと

東京オフィスのsoftware engineer (SWE)部門のsite leadのRyoichiさんがTwitter上でこんなことを呼びかけたところ*1、GoogleのSWE採用に関して多くの同僚から色々な記事やコメントが集まったようです。(Good question!) 期待していたのは、面接でこの問題が…

「データサイエンティスト」「人工知能」「AI(トピックス)」のGoogleトレンドから向こう1年間のブーム動向を占ってみる

(Google Trends)最近時系列分析あまりやってないので、{bsts}の使い方を思い出しがてらついでに与太記事を書いてみます。お題は「データサイエンティスト」「人工知能」「AI(トピックス)」のGoogleトレンドから見る今後のブーム動向です。今回は互いに相互…

Andrew Ngが説く「AIプロジェクトをいかにして始めるべきか」論

(Image by Pixabay) 大変に面白い記事がしばらく前のHBRに出ていて話題になっていました。筆者は、あのAndrew Ng。機械学習(ML)そして人工知能(AI)の研究者・教育者(Courseraの共同創設者)としてあまりにも有名ですが、Google BrainやBaiduのAI groupやLan…

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

(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…

終わりなき学びと、社会実装と

(Image by Pixabay) これは恒例の年末ポエムです。何ひとつ学術的・技術的にためになるような内容は書かれておりませんので、予め悪しからずご了承ください。そして基本的にこの記事は昨年の年末ポエムの続きです。

データサイエンティストや機械学習エンジニアが、可能な限り統計学や機械学習やプログラミングを使って課題を解決するべき3つの理由

(Image by Pixabay)しばらく前のことですが、旧知のTakayanagi-sanがこんなブログを書いておられました。 ビジネス上の課題を解決していくことは当然必須であるが、データ分析者としてのキャリアを積みたいのであれば、データ分析に関係のない仕事はできるだ…

データサイエンティストや機械学習エンジニアに求められる「素質」とは何か

(Image by Pixabay)某所で時々意見交換させていただいている@maskedanlさんが、面白い記事をnoteにupなさっていたので拝読しました。細かい内容は上記のリンク先から皆さんに直接お読みいただくとして、記事中で某所で僕が放言(笑)したことへのご質問をい…

日本の人工知能バブル、いよいよ弾けるか?

このブログでは定番のマーケットトレンド調査ですが、今回は若干雲行きの怪しさを感じさせる結果が得られたので取り急ぎシェアしておきます。ちなみに言うまでもなくこの調査は僕自身の個人的なものであり、この記事で述べられている見解はいかなり組織にも…

機械学習プロジェクトが失敗する9つの理由

(Image by Pixabay)勉強が進まないので、今回は与太記事でも書いてお茶を濁すことにします(笑)。ネタはこちらです。 Why your machine learning project will fail – THE DATA SCIENCE NINJA 9 Reasons why your machine learning project will fail 読ん…

データ人材は日本に何人必要なのか?(2018年Q2版)

(Image by Pixabay)最近になって以下のようなメディア記事やそれに類する報道が殊に増えているようです。 以前研究者だった身としてはこういう「これから日本には〇〇万人の△△人材が必要」みたいな物言いを聞くとポスドク1万人計画の悪夢を思い出してしまう…

「データを集める前にデータ分析責任者(データサイエンティスト)を雇うべき」理由とは

(Image by Pixabay)先日こんな記事が注目を集めていたのを見かけたのでした。 ここで大事なのは、データ集めは非常に大事なステップですが、最初の0.8歩に過ぎないということです。データ解析やAI技術導入の準備に時間をかけすぎていて、「やっとビッグデータ…