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
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
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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?
経済学部でなれる?情報行った方がいい?
>>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
>>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
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
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?
>>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…
>>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?
>>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
>>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
相関関係(笑)を作ってビジネスする奴ね
>>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
それ国家資格とかあんの?
>>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
フワフワしててよくわからん
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?
>>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?
>>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
>>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
すぐ余る人材で草
>>17
何故そう思う?
根拠を聞こうか
>>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
>>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
>>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
>>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
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
>>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
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
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
>>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
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
>>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
>>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
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?
>>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
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
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
>>63
おお
わかりやすくまとめてくれてありがとう
本当に未来を予測出来るならかなり需要あるね
10年後には需要なさそう
>>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
経済だけでなく、医療、防災、防衛にも役に立つ
>>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
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
>>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
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?
>>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
プログラミング以上に数学をかなり使う
>>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
使い捨て人員をサイエンティストと言えるのかどうか
>>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
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
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
編集元:「http://viper.2ch.sc/test/read.cgi/news4vip/1565767213/」
ジョウ・ジャック・にしき2世
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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
ジョウ・ジャック・にしき2世
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