ライフハックちゃんねる弐式職業IT・インターネット) > お前ら「データサイエンティスト」目指さないか? これからのAI時代は・・・

2019年08月16日


1 :VIP
これからのAI時代、ビッグデータを操り新たなサービスを生み出せる職種につくべきでしょ
お前ら今こそ「データサイエンス」を学ぶ時だと思うぞ

19/08/14 16:20 ID:gb12ESc70.net
6 :VIP

死ぬほど簡単に言うとそれ実績ないから信用取れないでしょ?


19/08/14 16:21 ID:Pum/fMjK0.net 7 :VIP

経済学部でなれる?情報行った方がいい?


19/08/14 16:21 ID:zWgi7V+R0.net 11 :VIP

>>7
なるべく情報か工学行ったほうがいいもしくは理工
ただ今はデータサイエンス学部っていうのがちらほらできているからそこが狙い目


19/08/14 16:22 ID:gb12ESc70.net 19 :VIP

>>11
残念ながらもう経済入ってる
一応教授でやってる人がいるからそのゼミ入りたいんだが人気そう
数学は嫌いじゃないし受験でも大学でも使ってるから大丈夫だと思ってるんだけど、データサイエンス学部だとなにを勉強するの?


19/08/14 16:24 ID:zWgi7V+R0.net 47 :VIP

>>19
おそらく今のデータサイエンス学部っていうのは統計学が6割、情報工学が4割ってところじゃないかな


19/08/14 16:35 ID:gb12ESc70.net 52 :VIP

>>19
コマが余ってるなら忍び込んだらいいんじゃない?www
最低限、測度論の知識は求められると思うから、ついていけるかについては察するまでもないと思うけどwwwwww
というかエコノメ系って人気のイメージはあまりないな……
人気だったら選考があるはずで、そのお知らせが掲示板なり何なりにあるはずだから、探してみては?


19/08/14 16:41 ID:BGmvdqJvd.net 54 :VIP

>>47
統計専門でやってるけど途中からさっぱりになっちゃった
ランダムウォーク仮説とかその辺がもう…


19/08/14 16:42 ID:zWgi7V+R0.net 62 :VIP

>>54
ランダムウォークは確率変数と確率関数の概念を理解さえすればそこまで複雑じゃない
その辺までやったんだったら勿体ないしもうすこし掘り下げてみたら?


19/08/14 16:47 ID:4dhav0FKp.net 66 :VIP

>>62
頑張ってみる
ちなみにプログラミング言語は必須よな?文系だと講義やってくれない泣


19/08/14 16:51 ID:zWgi7V+R0.net 70 :VIP

>>66
プログラミング言語は今の時代いくらでも独学するためのツールは用意されてるから頑張れ!
Pythonが初めはオススメ。言語としてすごく簡単。あとはPythonで統計計算とかできるようなったらjavaとかc言語もやってみな


19/08/14 16:53 ID:gb12ESc70.net 9 :VIP

相関関係(笑)を作ってビジネスする奴ね


19/08/14 16:22 ID:0Se2s9jMM.net 18 :VIP

>>9
似非データサイエンスはそうだねw
これからの時代そんな似非データサイエンスがはやってくるだろうけどだからこそ本物が必要とされてくる


19/08/14 16:24 ID:gb12ESc70.net 10 :VIP

それ国家資格とかあんの?


19/08/14 16:22 ID:ml8bu4Q70.net 13 :VIP

>>10
今はない
関連する検定資格なら統計検定とG検定とか
あとアクチュアリーも一応使える


19/08/14 16:23 ID:gb12ESc70.net 14 :VIP

フワフワしててよくわからん


19/08/14 16:23 ID:Qk9Mahqw0.net 16 :VIP

んじゃあ質問変えるわ
その職業の目指すとこはどんな社会なのん?


19/08/14 16:23 ID:Pum/fMjK0.net 22 :VIP

>>16
データを活用して世の中のあらゆる部分を最適化することが目標だっていうのが一番聞こえはいいんじゃない?


19/08/14 16:25 ID:gb12ESc70.net 26 :VIP

>>22
んで、それ顧客はどう考えてどーいう風に受け取ると思うかい


19/08/14 16:27 ID:Pum/fMjK0.net 32 :VIP

>>26
顧客によって違うでしょ
まあ少なくとも最適化された理論をしっかり実装できればコスト削減なり利益増加なりその会社のメリットにはなるからこれから必要な職業でしょ


19/08/14 16:29 ID:gb12ESc70.net 17 :VIP

すぐ余る人材で草


19/08/14 16:23 ID:4WGWRxkIa.net 24 :VIP

>>17
何故そう思う?
根拠を聞こうか


19/08/14 16:26 ID:gb12ESc70.net 31 :VIP

>>24
流行り廃りだからだよ。煽られてた資本家、経営者が正気に戻ったらすぐ切られるの


19/08/14 16:28 ID:oeD1jq+6M.net 40 :VIP

>>31
データサイエンスを流行りですぐ廃れるというのはあまりにも浅はか
ただの逆張りにしか思えない。データサイエンスっていうのはメディアが流行らせた妄想なんかではなくてアカデミックな背景をしっかり兼ね備えたこれから必須の学問だよ
今までの歴史を見ればデータサイエンスが一昔前のCSのようにあと何十年と市場を巻き込んでいくコンテンツだってすぐわかると思うんだが


19/08/14 16:32 ID:gb12ESc70.net 49 :VIP

>>40
俺は材料の専門だから情報系には疎いが、材料の世界にも大きな廃り流行りがあるのでね。その歴史に照らし合わせればただの一過性のブームだって分かるけど


19/08/14 16:36 ID:oeD1jq+6M.net 51 :VIP

>>49
どう考えてもそれはない
AIとかIoTとかいう中身のない言葉とはデータサイエンスは違うんだよ


19/08/14 16:39 ID:gb12ESc70.net 23 :VIP

pythonのpandasと機械学習ライブラリ使えれば
もうデータサイエンティストなイメージ


19/08/14 16:25 ID:qBwFWdey0.net 27 :VIP

>>23
データサイエンティストを名乗りたければ他にも多くの技能を身につけるべき
SQLやクラウド、ほかの開発組み込みに必要なプログラミング言語
あとは数学と統計学にも精通していなければならない


19/08/14 16:27 ID:gb12ESc70.net 37 :VIP

機械学習の原理を理解して使える人材よりそれ使ってどうやって金儲けできるか考え出せる人材の方が需要あるって聞いたが
前者と後者は全く違う


19/08/14 16:31 ID:Qk9Mahqw0.net 41 :VIP

なんか最近、分析ソフト作ってついでに分析結果の考察まで求められる


19/08/14 16:32 ID:8S5KIfDN0.net 44 :VIP

>>41
因果推論が流行ってるの見ればデータの説明やブラックボックス化の回避を進めるのは至極当たり前の動きだと思うよ


19/08/14 16:34 ID:gb12ESc70.net 42 :VIP

データサイエンスを分解すると
数学
統計学
哲学
情報学が必須だね


19/08/14 16:33 ID:0Se2s9jMM.net 46 :VIP

>>1の言うデータサイエンティストになるべき奴はIT土方のことだな


19/08/14 16:34 ID:gtuxYKY60.net 50 :VIP

>>46
ITドカタで一生を終わらせたくない奴らはなるべき
頭使うし責任も伴うし大変な仕事だから一生何も考えずにのうのうと生きたい奴らは選ぶべきじゃない


19/08/14 16:37 ID:gb12ESc70.net 53 :VIP

データサイエンティストがやることって簡単に機械には置き換えられないの?


19/08/14 16:42 ID:DYfjNTvja.net 58 :VIP

>>53
データの解釈がお仕事だからそう簡単には置き換わらなさそうって印象


19/08/14 16:44 ID:BGmvdqJvd.net 56 :VIP

別にデータサイエンスって言わなくても統計学と言い換えてもいい。
そもそもデータサイエンスってすでに何十年も前から海外では当たり前の学問で仕事の一種だった。最近日本が存在を知って取り入れてるだけで本来こんなに騒がれるほどの言葉でもなかった。当たり前に知的職業の一種に数えられていたから。
流行りなんかじゃないんだよ。すでに当たり前の職業なの


19/08/14 16:43 ID:4dhav0FKp.net 63 :VIP

やるらしいことメモしとくぜ!

統一性のない大量のデータの収集と、より利用しやすいフォーマットへの変換

ビジネス課題をデータ主導型の手法を用いて解決

SAS、R、Pythonを含む幅広いプログラミング言語による作業

統計情報の的確な理解(統計的検定と統計的分布を含む)

分析手法に関する最新動向の把握(機械学習、ディープ・ラーニング、テキスト・アナリティクスなど)

IT部門および業務部門とのコミュニケーションとコラボレーション

データに潜む秩序やパターンの発見と、ビジネスの最終利益に寄与する傾向の特定


19/08/14 16:47 ID:DYfjNTvja.net 65 :VIP

>>63
おお
わかりやすくまとめてくれてありがとう


19/08/14 16:50 ID:4dhav0FKp.net 67 :VIP

本当に未来を予測出来るならかなり需要あるね


19/08/14 16:52 ID:bOJw7WWDM.net 69 :VIP

10年後には需要なさそう


19/08/14 16:53 ID:T85xWaUb0.net 72 :VIP

>>69
50年後はどうか怪しいが少なくとも10年後は余裕で需要ある
なんなら多分全盛期


19/08/14 16:55 ID:gb12ESc70.net 73 :VIP

経済だけでなく、医療、防災、防衛にも役に立つ


19/08/14 16:55 ID:bOJw7WWDM.net 75 :VIP

>>73
特に医療
今はこれが凄い。医療分野でのデータサイエンス、機械学習の活躍具合を知ってる人ならすぐ需要なくなるとか絶対言えない
今や画像認識は医療界の大革命なんだから


19/08/14 16:58 ID:gb12ESc70.net 77 :VIP

こういうのって情報専攻してるより別の専門知識ある奴がちょろっとプログラミングかじった方がうまく行きそうなイメージある
今プログラミングどんどん簡単になってるし情報の知識ばっかりあってもしゃーない気がする


19/08/14 16:59 ID:DGwDMk98d.net 79 :VIP

>>77
それはたしかに言えてる
ただやっぱりコーディングが素人に毛が生えたレベルの人間では一人でプロジェクトを回せるようなデータサイエンティストにはなれんから結局はプログラミングもがっつりやらなきゃダメ


19/08/14 17:01 ID:gb12ESc70.net 81 :VIP

仕事でちょっとした機械学習やってるんだけど、ほぼブラックボックス化した学習結果を目に見える形で説明しろって言われて困ってる。そういうときどうしてる?


19/08/14 17:02 ID:spkCrS+D0.net 84 :VIP

>>81
そもそも実務として要求されている場で説明できないようなブラックボックス化された機械学習のフレームワークを利用するのが間違い
ただもしそれしか無理なら教師なし学習と因果推論って言葉で検索してみて
役に立つ情報が出てくると思う


19/08/14 17:05 ID:gb12ESc70.net 83 :VIP

プログラミング以上に数学をかなり使う


19/08/14 17:03 ID:yU/ZXHxXd.net 85 :VIP

>>83
そうこれ
今大学生やってるやつは悪いことは言わんから数学やれ数学
特に統計学。統計学って大抵の数学(幾何はのぞく)を横断的にやらなきゃ根本理解できないしデータサイエンスの主要分野だから色々役に立つ


19/08/14 17:07 ID:gb12ESc70.net 89 :VIP

使い捨て人員をサイエンティストと言えるのかどうか


19/08/14 17:09 ID:bd6ohK080.net 90 :VIP

>>89
確かにサイエンティストではないとは思う。
データエンジニアが俺は最適な名前だと思う


19/08/14 17:09 ID:gb12ESc70.net 95 :VIP

データサイエンスとにかくオススメだからみんな考えとけ
これからどんどんブレイクスルーも起きてデータサイエンスがビジネスや開発の当たり前になっていくからな


19/08/14 17:17 ID:4dhav0FKp.net 96 :VIP

会社の意思決定系がAI理解してないから給料ドカ上がりしたわよ。今だけ特需だろうが

でもバカな会社によってはAIが何をどう計算してっか説明しろとか言われるらしい
マジでヤバい(白目)

東京大学のデータサイエンティスト育成講座

19/08/14 17:18 ID:4ALCYjWBM.net

編集元:「http://viper.2ch.sc/test/read.cgi/news4vip/1565767213/



 コメント一覧 (17)

    • 1. 自他とも認めるパーティマン
    • 2019年08月16日 08:36
    • 真偽のほどはともかく
      やたらと必死な緑字がただただウザくて胡散臭い

      事実も多分に折り混ざってるんだろうけど
      なんとか商法の怪しい勧誘みたいで気持ち悪い
    • 0
    • 2. 自他とも認めるパーティマン
    • 2019年08月16日 09:13
    • まぁ需要は増えるよ
    • 0
      • 12. 自他とも認めるパーティマン
      • 2019年08月16日 13:29
      • >>2
        効果を実感できずにすぐに廃れるだろうけどね
        傾向はあくまで過去の結果を測れるだけで未来の予測には繋がらない
      • 0
    • 3. 自他とも認めるパーティマン
    • 2019年08月16日 09:14
    • AIが何をどう計算してっか説明しろなんて当然だろ
      バカはどっちなんだか
      その程度でサイエンティスト名乗ってんじゃねえぞ
    • 0
    • 4. 自他とも認めるパーティマン
    • 2019年08月16日 09:20
    • 科学じゃないのを科学と言うのは止めて欲しい
      詐欺の温床になる
    • 0
    • 5. 自他とも認めるパーティマン
    • 2019年08月16日 09:45
    • 舌噛みそうな名前やなぁ
    • 0
    • 6. 自他とも認めるパーティマン
    • 2019年08月16日 10:18
    • まあこんなところまで話題が下りてきてる時点で今からやってもうま味なんてないだろうけど、流行りだし嗜む程度にはできるようになりたいな
      ちな土木系土方
    • 0
    • 7. 自他とも認めるパーティマン
    • 2019年08月16日 10:20
    • どうでもいいけど数学できないやつはやめた方がいいぞ
    • 0
    • 8. 自他とも認めるパーティマン
    • 2019年08月16日 10:25
    • アメリカの職業ランキングで1位と2位がデータサイエンティスト系の職業
      医者より上なんだから凄いわな
    • 0
    • 9. 自他とも認めるパーティマン
    • 2019年08月16日 11:52
    • 今のところ日本でデータサイエンスだけを専門に学べるまともな大学がないからな。滋賀大とかあとは微妙な私立大学設置してるだけだから。

      現状は工学部情報工学系に進学するしかない。
    • 0
    • 10. 自他とも認めるパーティマン
    • 2019年08月16日 12:05
    • 滋賀大学か横浜市立大のデータサイエンス学部であれば十分いく価値ありだと思うよ。カリキュラムとシラバス見てみたが流石に国公立大学なだけあってデータサイエンスの必要な部分は網羅できてるし大学院もできたし
      情報工学科でどうしても学べないのは深掘りした統計学なんだがデータサイエンス学部なら大体講義の6割型が統計学だからちょうどいいと思う。
      旧帝大の情報工学科行くならいいかもだがその他の地方国立の工学部行くぐらいなら滋賀か横浜のデータサイエンス学部行くほうがおいらはいいと思うぞ
    • 0
    • 11. 自他とも認めるパーティマン
    • 2019年08月16日 13:26
    • 統計はデータのとり方が命なのでそこがしっかりしていないとどんな理屈を並べても机上の空論
      そこがサイエンスを名乗れない理由だね
      名乗れないので自分で名乗ってしまっただけで決してサイエンスではない
    • 0
    • 13. 自他とも認めるパーティマン
    • 2019年08月16日 14:34
    • ワイも専門材料系やからわかるけど、
      必ず今の情報ブームも廃れる
      もちろん必要な技術であることには間違いないが
      情報の勉強もそれなりにしたが、AIやIoTを夢物語みたいになんでもできると勘違いしているひとが多すぎる
      どういうものか正しい認識が浸透すれば、このブームは落ち着くと思う
    • 0
      • 14. 自他とも認めるパーティマン
      • 2019年08月16日 15:18
      • >>13
        必要な技術なのに「廃れる」っていうのが分からん。
        既にAIを夢物語みたいに言ってるやつは海外じゃほとんどいないわけだし、そんな夢物語がブースティングしてたブームなんてほんの1、2年でしょ?しかも2012年あたりの。既に落ち着いてるんだよ。落ち着いたうえでできることの幅を広げる段階に既に入ってると思うんだが。
        今からAIが廃れるなんて印刷機が出来た頃にすぐに紙媒体がいらなくなるから出版業界は廃れるって言ってるようなもの。AIはそれぐらいこれからの全業界で当たり前になるものなのは必至なわけだし廃れるのはこれから数百年のスパンでの話。
      • 0
    • 15. 自他とも認めるパーティマン
    • 2019年08月16日 16:24
    • 日本のそれなりの理系大学院で真面目(死ぬ気)にマスターやドクターとってれば、皆データサイエンティストだよ。

      理想的な式と、現実を統計的に比較してりゃ、嫌でも身につくし、今まで日本の技術者が片手間な趣味(職場で考えずに通勤電車で考えたり、飯食いながらやる作業)を、今更って話ですよ。

      問題はビッグデータの収集に金がかかること。役にたつかもわからんデータをとるためにシステム改造とかセンサー仕込むとか、誰も金を出さん。
      だから、知識ない人から金集めるためにバズワード流行らせてるわけ。

      まともな人だと、そんなことするより、目的に対してデータ集めする方が効率が良いって判断するよね。

      頭が良くて気の利く人が、システム導入時になんでもできるように、仕込んでればいいんだけどね。
    • 0
    • 16. 自他とも認めるパーティマン
    • 2019年08月16日 18:20
    • 母集合を予想するためにはデータと統計的な手法が必要
      今まではスモールデータ?で母集合を推定していたけど、ビッグデータを使って今までできなかった高精度の推定や未来の予測が行われるようになるはず
      ただ、英語と同様で、専門分野プラスアルファで輝く技術なので、習得する人はやはりそれほど多くはならないと思う
      やっぱり解析と考察は専門知識があってこそだよ
      最近計算屋の先生の講演で気がついて勉強してる
    • 0
    • 17. 自他とも認めるパーティマン
    • 2019年08月17日 12:00
    • データはあっても扱い側の設定で好きなように変えれるからなぁ。
      全体の傾向を見るには良いとは思うけど、細かい所の結果は信用できるものになってなくない?
    • 0
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