【年収1000万円】1.SQL 2.python 3……これらを3ヶ月ガチるだけであの高給取り職「データサイエンティスト」になれることが判明！ MARCHと同じレベルとかお前らなら余裕よな？

データサイエンティストになりたい人が踏むべき手順

1.SQLを勉強
2.pythonを勉強　
3.データ加工を勉強(主にpandas)
4.統計学を勉強
5.機械学習を勉強(主にscikitーlearn)
6.kaggleに挑戦
7.転職

これだけ。
ガチでやれば3ヶ月でいけます。

— 北谷　駿(文系だけどpythonいじれるらしい) (@a92803753) July 1, 2020

Comments

[1. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

エルダー帝国ガガーン少将、あのよぉ…キューではなくナナにしてほしいな〜！

[2. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

3ヶ月とか舐め腐ってるだろ...
統計専攻院生だが、統計の奥が深すぎて本当の意味で心から理解するのはマジで一生かかると思っているんだが
小手先の手法だけでデータサイエンティストとか笑わせんなと内心思ってる

[13. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>2
プログラムなんかもそうだけどお前が思ってるようなレベルまで突き詰めなくて仕事はあるし、現場で成長もできる
お前が本当にそんな事が言えるレベルなのかは知らんけど、下を見てる時点で大した事ない「人間」である事は確か

[14. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>2
データサイエンティストに反応しすぎ
お前は、まだ人様笑える立場にない
自分の力で社会的意義のある成果だしてから吠えなさい

[16. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>2
企業は統計学者なんて求めてないよ。
あくまで分析結果を利用したサービスを開発できるエンジニアを求めている。
便宜上、そういう人材のことをデータサイエンティストと呼んでるだけ。

統計学者になりたい奴は、そういう系へ行けばよい。
そういう人にとって、IT業界なんて畑違いなんだから近寄らない方がいい。

とっとと巣に帰った方が身のためだぞ。

[17. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>2
ビジネスに活用できてないような奴が逆に笑われるから止めた方がいいぞｗ

[20. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>17
へー
じゃあ具体的にどうやって活用するのか教えて？

[35. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>20
スマホアプリを作ってる会社がたくさんあるやろ

さらにネットに繋がる物は増えるわけで
需要はある

[29. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>2
※2のものだが、こんなにコメントが付いているとは...
最後の文は余計なので訂正します。とにかく主張したかったのは2文目だけ。
気分を害した人が多いと思うので、すまないと思っている。
※20は自分じゃないので、どうでもいいけど喧嘩はやめてくれ

[36. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>29
素直でワロタ
お前はいい仕事すると思うよ

[64. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>29
いや事実だから良いじゃん？
ただ統計学より最終的には口先で最もらしく言う方が必要なのかなとは思うが・・・

[69. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>2
基礎的な数学もわかってない連中がデータサイエンティストを名乗るのはなめてるとしか思えんよな
せめてデータエンジニア程度にしておけとは思う

[3. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

※2
何言ってんだ。このツイートは”心から”の理解レベルを求めてるのか？問題をどこに置いてるかよく読みなさい
データサイエンティストで食っていくのに測度論までやる必要はないだろ？

[4. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

そもそもの話、データサイエンスと統計は似ているようで違うだろ
統計はあくまでも傾向分析であって、大綱、方針を定めるもの
データサイエンスは情報分析であって、そのデータが何なのかによってやることも変わってくる

『良く知らないけど、ビッグデータを扱うならすごい仕事だ』程度の認識で、高尚な行動って宣伝に乗せられた子羊だろ

[5. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

理論知らん人が分析したデータをどう信じればいいの？

[18. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>5
理論が確立されてるんだから信じるも何もなくね？
そもそも理論しらないのにどうやって分析したと思ってるの？ｗ

[6. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

なんか前見たやつではカグルやってれば海外の銀行とかからスカウトされるらしいけど実際どうなんだろうな？

[7. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

ワイアカデミック、ハナで笑う
分析に必要なのはプログラムの知識でもなく統計の知識でもなくセンスと閃きや

[25. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>7
ワイデータエンジニア。激しく同意。
環境構築したりプログラミングは、エンジニアがやればよい。
分析のところだけサイエンティストに教えてもらい、手伝ってもらえばいいだけ。

分析スキルの優れてる人って、普通はコーディングなんか興味示さないしなぁ。

[8. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

底辺IT派遣用要員じゃん

[71. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>8
技術にお金出さないからそういう所に年収300〜600万の仕事として多重下請けすんだよね
日本人がいよいよ集まらなくなってきたらインドネシア人とか集めてくる
潰れちまえ

[73. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>71
底辺IT派遣が600貰うなんて無理だぞ。さてはお前現場を知らないな？

[9. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

自称アカデミックの統計がーっていってるやつほどコロナの人数で一喜一憂してそう

[10. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

７　転職が一番の難関

[11. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

ＨＰ制作管理してる友人の会社は専門学校出たばかりでも400万狙えるし
スキルあれば普通に年収700-800万ぐらいまで稼げてるらしい
ＩＴは実力主義やね

[15. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>11
専門卒(笑)だけど会社経営してるし書いてる年収の数倍稼いでるよ
確かにスキルも重要だけど
本当に稼ぎたい人はコネの方が重要だね

[12. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

統計的に3ヶ月ガチった程度の能力じゃ通用しないことは証明できそう

[19. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

数学も統計もできないやつらが自らの正当化に走って暴れまわっているなw

[21. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

なんでもかんでもPandasのアホは使えない。
メモリ食い過ぎでコンテナ落ちて、バッチにならんからな。

Pandasは適切な場所で有効に使わないと、金で殴っても解決できない問題を引き起こす。
特に、ビッグデータ回りで正常時でも時間のかかる部分でこれやられると、迷惑極まりない。

[22. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

まず数学も統計もできない奴は上で挙がってる事ができないから正当化もクソもないぞｗ
決めつけて正当化しようとしてるのはどこの誰だろうねｗ

[23. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

こんだけ上昇志向あるやつは事業でも起こした方が稼げるわ

[24. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

マジレスすると、このレベルだとAutoMLに遅かれ早かれ駆逐される。就職して安泰ということはまずない。

[26. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

ＪＡＶＡしか出来ないコピペＰＧだけど１０００頂いてますよ。転職前の３倍です。

[49. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>26
全角の時点で怪しすぎてうける

[27. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

SQLいじるなら、RDBのアーキテクチャも抑えた方がよい。
そのためにも「データベーススペシャリスト」を勉強＆取得するのは
自己研鑽としてオヌヌメ。下回りのメカニズム理解は大切だよ。

[28. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

70歳過ぎてもこれで稼げるなら役に立つだろうけど。
数年で陳腐化するんじゃないの。

[30. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

やくたたずのゴミカスｗｗ

[31. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

まあ、本当に3か月ガチる人は1000人に1人くらいしかいない。
それくらいの高度人材にはなれるってことさ。高度な大学の数学科や情報科を出ているエンジニアは5万人に1人クラスだぞ。そんな贅沢を言うな。

[32. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

本当にこのツイートの通りになると思うならやってみれば？俺は絶対にそうならないと思うからやらん。

[33. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

事実、僕ももってませんｗｗｗ
何、事実って？

[34. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

MARCHは半年ガチれば行ける
みたいなクソニートの戯言か
くだらねーこと言ってねーでハロワ行けって感じ

[37. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

三ヶ月て笑
ダメなやつってとにかく見積もりが甘いよな
そんで全然達成できずに嫌気が差して挫折していく笑

[38. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

転職までなら3ヶ月でもいけるか
でもマーチ3ヶ月と同じで余裕な人は本当に余裕だけどそうでない人の方が圧倒的に多いんだろうな

[39. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

データサイエンスって胡散臭いとこあるわ
確かに必要とは思うが、こんだけもてはやすのは違うだろ
流行に乗せられてるだけって気がしてしかたない

本当に必要なのは分析じゃなくて、プログラミング能力やセキュリティ技術の底上げ、要するにまともなシステムを作れる人材育成だと思う

[40. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

※2人気に嫉妬w

[41. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

ネットでこんな事グダグダ抜かしてる時点で負け組だわ

[42. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

3ヶ月どころか1ヶ月ガチれる人間がどれほどいるのかな

[43. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

院生の頃画像認識の研究しててkaggleもかじったけど、パラメータ微調整してクソ長い計算結果を待つ作業がストレスでこの道を去った
書いたコードがリアルタイムで反映されるweb系が楽しいわ

[44. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

机上の空論

[45. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

無責任なツイートよのぉ
騙される方もいるんだろうな

[46. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

データサイエンティストって、何する職なの？
膨大な量のデータを、適当にSQLで引っ張ってきて、python で統計とって、
なんとなく出てきた数値みて、「う〜ん」って唸ってればお金もらえる職？

[51. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>46
3ヶ月ガチった程度の知識ならその辺が関の山やから、そういう仕事なんやろな。

[47. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

多分kaggle→転職で挫折するんじゃないかな

[48. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

プログラミングやデータサイエンスなんて片手間で独学する環境が十分整ってるんだから、学校では他の専門知識付けた方がいいよ。
例えばマテリアルズインフォマティクスやるとして、物理学者や化学者がpythonを勉強するコストと、プログラマが量子力学や第一原理計算を勉強するコストは非対称すぎる。

[50. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

うちの会社では、最低宮廷の数学科および物理出てないと無理。
データサイエンティストとプログラマーは別です。

[54. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>50
及びじゃなくてないしだと思います

[52. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

3カ月で身につく技術程度で採用するわけないだろw
流石に舐めすぎ

[53. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

こういうのでイキってるやつ来ないで欲しい

[55. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

プログラミングもデータ解析も結局は物作りの手段の1つだからな

[56. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

統計なんてそんなもんだろ
主張のための道具でしかないんだから
同じデータを同じ専門家が見ても違う結果になる
いかにして主張を納得させるかというところが出発点なんだから当然だわ

[57. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

それぞれに３ヶ月ずつガチればまぁ転職するくらいのレベルになるんじゃない？
どちらかというと経験がものを言うところはあるから潜り込んで実績詰めば食えるよ

[58. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

滋賀大データサイエンス学部はコスパ最強の狙い目穴場だったのに難化しちゃうだろうが

[59. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

同業だけど天地がひっくり返ってもこれはあり得ない。
株のセミナーを3回受けたら年収1000万とか言ってるのと同じ。

[60. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

ビジネスに対する洞察力が、実際のところは一番重要だと思っています。

[61. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

経験者しか採用しないけどな

ちな数学科院卒で数学職は全部落ちた

[62. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

アカだけど、統計を極めるのは難しい
事実、大学で統計教えている先生でさえ、トンデモがいたりする
結局センスが無いとちゃんとした分析なんて出来ないよ
センスは実務経験を積まないと磨かれないから、
大学や職場で本物と出会えるかどうかの影響は大きい

[63. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

文系だけどって言われてもPythonはプログラムの基礎がぼんやりな人でも書きやすくなってるからね

[65. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

データ分析はAIがやるから、人材需要は急速に落ち込んでる。
今後必要なのは、AIを作る人、AIの使い道をコンサルできる人、AIの育て方をコンサルできる人、分析結果のデータを使って利益を生むサービスを作れる人。

[66. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>65
統計はAIを作る人の必須スキルだろ

[67. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

結局のところそこまでの技術を必要とする職場はそれなりの経歴がないと相手にしてくれないと思うんだ

[68. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

必要に応じてドキュメント(書籍、論文、実装に関するもの)を読めて、必要に応じて業務のヒアリングができて、平均的なレベルで実装できて、適切に評価できて、適切にレポーティングできれば実務的には問題なさそう。

[70. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

ガチるのレベルにもよるけど、3ヶ月でデータサイエンティストになれて年収1000万に到達する人なら、普通にコンサルとかで入って同じくらい貰えると思う

[72. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

実際そんなに求人数は出ない。
内部のリソースで解決しちゃうことが多いのが要因の一つと聞いている。
もともと素質+経歴+実績のあるリーダー、リーダー予備軍がやったりね。
実際に求人から入ったあとの実情は知らない。