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【IT人材】データサイエンティスト 企業の6割「採用目標届かず」 [エリオット★]
- 1 :2020/04/28 〜 最終レス :2020/06/15
- データ分析の専門職であるデータサイエンティストの採用を巡り、目標人数を確保できない企業が6割を占めることが一般社団法人、データサイエンティスト協会(東京・港)の調査でわかった。データサイエンティストを求める企業が増える一方、人材が不足している現状が浮き彫りとなった。
過去1年間でデータサイエンティストを採用しようとした企業に目標としていた人数を確保できたかどうかを聞くと「確保できなかった」「どちらかといえば確保できなかった」との回答が合計で58%にのぼった。「確保できた」との回答は17%にとどまった。
今後3年間でデータサイエンティストを増員予定の企業に増やしたいタイプを聞くと「ビジネスの課題解決ができる人材(データマーケターなど)」が最多の40%に達した。次いで「データ収集・加工やシステムの実装・運用ができる人材(データエンジニアなど)」(36%)、「人工知能(AI)などの知識を駆使し、統計ソフトなどで専門的分析ができる人材(データアナリストなど)」(24%)と続いた。
従来から求められているデータ解析の高度なスキルだけでなく、市場とのミスマッチを解決し、効果的に商品を売る能力のニーズが高まっていることが明らかとなった。
調査結果を受けて同協会の塩崎潤一調査・研究委員長は「データサイエンティストは企業にとって特別な存在ではなく、必須の人材になってきている」と分析した。
調査はランダムに選んだ従業員数30人以上の国内企業を対象に2019年8月21日〜10月8日に郵送で実施した。283社から有効回答を得た。
2020/4/28 10:58
日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO58568540Y0A420C2000000/
- 2 :
- 統計学とか勉強したいとは思うけどね
あと簿記とかもやっぱ必要な気がしてきた、今更だけど
- 3 :
- >>データサイエンティスト
文化系の成績悪い奴取っても無駄
- 4 :
- データサイエンティストなんて職種。
新卒を採用なんて、できないんじゃないの?
自前で育てるか、他所から引き抜くか・・・・・・
- 5 :
- >>1
そんな生き物いないから、
データサイエンティスト。
- 6 :
- データアナルリスト
- 7 :
- まずデータサイエンティストって何者なんだよ
- 8 :
- データサイエンティストって誰がお墨付きするの?
採用する側も口で言ってるだけでわかってないよね
で足りる足りないってコロナの発熱4日様子見と同じ文化なんじゃない?
- 9 :
- 「ビジネスの課題解決ができる人材(データマーケターなど)」
「データ収集・加工やシステムの実装・運用ができる人材(データエンジニアなど)」
この2つって統計の知識に加えて、各業界知識を兼ね備えたMBA持ちぐらいしか居ない
未経験の新卒に居るわけ無いし、
まして、ただのPython使いに出来るわけ無い仕事
- 10 :
- 大学でまともに教えてるとこ少ないし
そもそも数が少ないし
雇ってハズレ引いたときの保険で給料安いし
- 11 :
- 予想を外してばっかだけどね
コロナが良い例
- 12 :
- >>7
統計など各種データを素に物語を創れる人のこと
お花畑やポエムでは困る
学者ではないので論文作成とは無関係
- 13 :
- >>7
その辺にあるデータをPythonを使ってGoogle様が作ったライブラリにぶち込むという杜撰な作業をする人のこと
業務知識も統計学の知識もないので、意味不明な結果が得られて終わることがほとんど
- 14 :
- 経営工学や経済理論、さらに数学と統計学と計量経済学をしっかり習得した早慶旧帝一筑神東工修士が適格かな
理系の情報工学は社会の仕組みを知らないからトンでも予測をしそうだな
- 15 :
- 俺も雇ってほしい
- 16 :
- >>7
例えばAIを利用してる遊園地の話をすると
いろんな客の行動データを収集していたとしても
そのままではゴミデータで、それをちゃんと加工してAIに学習させて初めて意味のあるものになる
明日、どれ位の入場者が予測されて、いくつ飲食物を発注すればいいのか
USJとかそういうのを正確に予測してる遊園地には大抵データサイエンティストがいる
- 17 :
- どーせデータサイエンティストがいてもビジネスにつなげられない
- 18 :
- 年収1000万くらいで募集してそう…
- 19 :
-
統計の結果を正しく割り出して上層部に提出しても
気に入られない内容だと無能のそしりを受ける覚悟が必要(笑)
- 20 :
- 採用した人は見合った結果出せてますか?
- 21 :
- うちの上司は大量採用したけど何の成果も出せなくて飛ばされたよw
- 22 :
-
求められているのは「過去データを基にした未来の予測」
金融・株式・先物相場の予測よりも楽なはず(笑)
- 23 :
- 日本企業では都合がいい解析データが出るまでチャレンジするだけだからデータサイエンティストなんて不要
- 24 :
- 氷河期世代の数学科出身者いかがですかー
- 25 :
- 技能だけじゃなくて、各部署から適切にデータを徴収できる強権も必要だよ
- 26 :
- >>3
玉石混合やからその中にも有能おる。だから採用ムズイ
- 27 :
- >>7
ほとんどがろくに統計学も理解していない自称の人
本物は少ない…
- 28 :
- 日本はIT土方ばっか育ててるからなあ
- 29 :
- >ビジネスの課題解決
先ずは老害の排除かな?
- 30 :
- pythonは専門学校卒の一発逆転ツール
- 31 :
- >> ビジネスの課題解決ができる人材
これもはやデータサイエンティストじゃねえだろww
- 32 :
- 世の中、なんちゃってデータサイエンティストや
なんちゃってAIだらけだしな
アルゴリズムの基礎までわかっている人は少ないと思うし、
実装面にしてもうまく扱える人ばかりではないのが問題
- 33 :
- 好きじゃないと実践レベルに到達せんからな
応用数理、SE
日本人の場合は+英語
10代から基礎仕込んでないと無理です
- 34 :
- データサイエンス学部の卒業生が出始めるのが2年先
- 35 :
- 9割詐欺師
特にコンサル
唯一本物だったのは東大物理の人だったな
- 36 :
- お前らデータサイエンティストの振りして語ってたのに
基準未満でまた門前払い受けたのか・・・
- 37 :
- 採用するほうがデータサイエンティストがどういう人なのか理解していない。
- 38 :
- ビジネス課題の解決で何の間違いもない
それをトータルに提供するために幅広いレイヤーの実践力という途方も無いスキルが問われるだけ
- 39 :
- よし実績そのまま学歴偽装で
玉石混交の石となって入り込むか
上役に取り入って下っ端に丸投げ
元TISってだけで蹴られるなw
- 40 :
- >>33
SEとかいう日本でしか通用しないガラパゴス職業を挙げてる時点でお前がエアプだということはよくわかった
- 41 :
- 思想や妄想に囚われたおかしなデータで語らない高性能なデータサイエンティストなら2chに沢山いるよ?
- 42 :
- 今度の「俺を儲けさせてくれる都合いい人材募集」のタイトルは
データサイエンティストですか
いつまでも学びませんねぇ
- 43 :
- >>42
ビジネスの課題解決が出来る人材なんてまさしくそれだよなあ
既に出来上がったものをどう扱うかまでデータサイエンティストに丸投げとはね
- 44 :
- SEは当然必須
幼稚な設計、コーディングだとバグ出しが著しく困難
運用見据えた再現性やスケーリングもできない
- 45 :
- 旧帝一工の奴ならだれでもいけるだろ
たとえ文学部考古学科卒でも、1年鍛えりゃデータサイエンティストになれる
- 46 :
- >>45
思想チェックしないと
学問は出来ても幅広いデータを集めるとなると思想や主義、理想みたいなのは邪魔になる
- 47 :
- うちの会社(日経225の非電機)も、中途で募集したけど一人も来なかったらしいわ
- 48 :
- >>47
これる奴は、日本には来ないと思う
- 49 :
- >>47
本物はGAFAはじめ外資大手に根こそぎ奪われてる、日本企業なんて誰も興味ないよ
- 50 :
- そもそも何らかの結果が得られたとして活用できるんかいな
- 51 :
- コボラーの出番だな。
大量データ処理なんだろ。
- 52 :
- 何する人なのかイメージできないんだけど。
1、何かしらのデータを受け取って見られるようにする可視化屋なのか、
2、与えられたデータから新しい知見をえる発明家なのか
3、データそのものを準備する収集屋なのか
4、ビッグデータを扱う箱を準備するシステム屋なのか
5、上記の組み合わせか
2のイメージだけど、難しすぎて組織の職種や役割として成り立たないと思うんだけど。
- 53 :
- 先ず、採る側が明確な必要スキルとその判断ができない
そして、ある程度できたとしても、本当にそのスキルのある人材を採用するには、
報酬(給料)が少なすぎる
- 54 :
- >>49
雇う給料の桁が違うよね
- 55 :
- 大抵のデータサイエンティストは役に立たないと思うな。
まずデーターサイエンティストであって、その企業の事業に熱意があるわけじゃないし。
- 56 :
- >>1
年収3000万〜上限なし
で募集すれば集まるよ
- 57 :
- http://img.2ch.sc/ico/nida.gif
統計学の知識
プログラミングの知識
データベースの知識
対象とする業務の知識
これらを備えた人と、質の良いデータが揃って初めてまともなデータ分析が出来る
- 58 :
- そもそもこれ出来るやつは起業するなりして自分で動いてるだろ
片手間ですげえ稼げるのになんでわざわざ雇われなきゃならんのよ
- 59 :
- ビジネス課題、とどのつまりコスト最小化、収益最大化
それを担当者の勘や経験ではなく、
過去データでフィッティングして、システムとして自動化しようってことですよね
- 60 :
- 政府が日給8000円でデータサイエンティスト募集しそうだよな
- 61 :
- 自称データサイエンティストです。
SQL、エクセルのパワーピボット、英語でプレゼン、PowerBI で年収1000万です。地方テレワーク(コロナ前から)です。
- 62 :
- >>42
>「俺を儲けさせてくれる都合いい人材募集」
フルスタックエンジニアとかあったなw
- 63 :
- >>52
売上が落ちてる原因を財務諸表だけでは分からないので分析が必要って話
一番売れてる商品はどんな層の人がどんな理由で年間何回買ってるから利益出せてるんだってこと
興味関心がない人に広告出しても費用ドブに捨ててるだけじゃんね
欲しいと思う人や買いそうな人を見つけ出せたら莫大な利益を生むんだよ
分析が無いと暗闇を歩いてるのと一緒だわな
- 64 :
- >>61
しばらくは荒稼ぎしていいんじゃない?
データの意味、見方が分からない非論理系の日本人が多いもの
重宝がられるよ
今回の武漢風邪のから騒ぎで、改めてよく分かったわ
- 65 :
- なるほど、AIの知識と簿記の知識のコラボが最強ってことかw
- 66 :
- >>7
高橋洋一先生がやっているようなことかな
- 67 :
- とりあえず情報系の大学の定員増やせよw
- 68 :
- マーケティングって購買力がある人に広告爆弾を落とすためのものだろw
はっきり言って迷惑
- 69 :
- b-dash作ってる会社に余ってんだろ?
賃金トラブル多いみたいだし、声掛けてみたら?
- 70 :
- どうせ専門家の言うこときかないから意味ない
- 71 :
- >>52
この中でいったら2かな。
こうすると利益が上がる、とか確定的なことを言って欲しいのよね、企業て。発明というほどのものではないな、本人が分析さえできれば良いから。
バカでも同じようなことができるようにオート化できたら世紀の発明なのかもしれんが。今はそれができないから人材が足りないと騒いでいる。
- 72 :
- >>52
1人では無理
1-5をメンバーで議論できる知識の広さ、判断力と、どれかの項目で得意技を持つ、
これを兼ね備えた要員を3人以上と
彼らを指揮しつつ分析結果を活用して決定ができるよう社内外に交渉できるリーダー
高い人件費が必要
- 73 :
- 1人に全て任せても無理だから
- 74 :
- そんなやつは研究者になるか起業家だろ。
- 75 :
- まずIT技術者がまともに日本にいないだろ
- 76 :
- 経営領域の案件は俺が見る限りほぼ100%成果でてない
おそらくデータドリブンでどうにかなうような領域じゃない
DXで確保した予算をだまされて使ってるだけになっとる
- 77 :
- データサイエンティスト専業なんて成り立つんかね?
机上の空論ばかりになりそう
営業だろうが開発だろうが、それぞれの職種の専門家がデータサイエンス学んだほうがはるかに役立つよ
- 78 :
- マッドサイエンティストの俺はどうですか?
- 79 :
- >>77
RPAすらプログラマに作らせるのが日本企業だから無理無理
なぜそれが本末転倒になるのかすら解ってない
- 80 :
- 要はCTOの上位互換ですよね
- 81 :
- >>13
しっくりくるな
- 82 :
- >>77
統計を理解する力がないと無理だから
大抵の人は学んでもまともに結果が読めないで終わる
さらに日本の結論ありきの仕事のしかたで結果をゆがめるから絶望的
- 83 :
- 基本的にデジタル制作の職はすべて
建築士の資格を取るのと同じくらいの経験とテストをクリアする職にして
士業にするべき
- 84 :
- >>52
その中だと5だね。
それを全部バランス良くやらないと効率が悪い。
実際はデータクレンジング処理経験が数百時間あって
統計学を理解しつつ営業成績も出したことある人じゃないと通用しない。
ただ、代わりに大企業でも3年に1人育てば十分お釣りがくる。
無理に偽物を雇うよりその人材を死守する方に金を掛けた方がいい。
- 85 :
- >>77
実際はデータ加工職人だよ
何に着眼してどう読むかはそれぞれの専門家しか無理
それをできる風な顔してやるからたち悪い
- 86 :
- >>52
期待は2
実際は詐欺師
- 87 :
- >>77
現場経験ない人がデータサイエンティストになるのは無理筋。
それを素人ばかりの人事部には理解できず
いつまでも存在し得ない天才を新卒市場で探し続けてる。
- 88 :
- >>85
それぞれの専門家は統計データが読めないから
それはそれで無理なんだよな
>>86が実態
- 89 :
- 日本で教えられる人が少ないからな
- 90 :
- ●必要な知識・能力
・一通りの数学(線形代数、微積、統計学)
・最新を含む分析知識へのキャッチアップ
・プログラミング
・分析の実務経験
・お金を儲けるという会社構造の理解、改善案の作成
・マネジメント
・社会人としての基本的な能力
・業界知識
●役に立つ人材像
旧帝大クラスの理数系学科の院卒以上で、五年以上の実務経験あり。コミュニケーション力あり。
新卒は数年は役に立たないので長期的に育てる必要あり。役に立つ中途は転職市場にはいない。
- 91 :
- >>3
文系でも今の大学は統計やるんだよなあ
教えているかは別として、学問で統計用いていない分野なんてもはや無いレベル
- 92 :
- >>90
この能力を日本だと300万円で買い叩きます。
- 93 :
- >>90
この中でいうと
コミュニケーション力だけない
- 94 :
- >>90
宮廷理数系だって毎年一定数出てるわけでそれ以上に数が必要なら人口や定員数的に海外から探さんと無い物ねだり
むしろ宮廷理数ですら全員が使い物になるわけじゃないし、手に負えない方が多いのが現状じゃね
いっそのこと大学教員を破格条件で引き抜いて自社教育したらいんじゃね
- 95 :
- >>94
大学教員は癖があって会社勤めに向いていない
寧ろ、民間を辞めて教員になる人もいる
- 96 :
- 今はプログラムが統計の計算やら、数学の問題を代わりにやってくれる時代だがら、
頭が悪いと表層的な理解で終わってしまうのではないだろうか?
だから応用力がつかない。結局はパターンの丸暗記と同じだよ
日本はそういう奴が大半だろう
高校までの学習は塾や予備校で丁寧にわかりやすく教えてくれる
また一つの単元を勉強するのに、繰り返し演習をして徹底理解を目指す。
大学に行くと、そんな丁寧に教えてくれない
- 97 :
- 成績のいいひとの中には丸暗記が得意で、考えるのはあまり得意でない人が少なからずいる。
そういう人の大半は、理解していることと暗記していることの区別がつかない。言葉(外国語)
なら文法を全く分析せず、しゃべることも可能であろう。そういう場合は、ただの丸暗記。
でもある程度知的作業になると、考える事とをしないと応用が利かなくなる
- 98 :
- なんか最近誰でもデータサイエンティストになってるような気がする・・
- 99 :
- そりゃ団塊とバブル採用を続け氷河期採用絞ったから、その分野の奴がネカフェ難民になってる
最近はそういう博士がバイトで統計屋のヘルプしてる
- 100 :
- 個人的感覚に過ぎないが、自称データサイエンティストの中でまともなのは5%未満だな
エクセルで回帰分析出来ます、ならまだマシなほうでそれ以下のゴミがウジャウジャいる。
データサイエンティストという肩書きなのに「数式は苦手なんですよね」とか言う奴も普通にいるからなw
実際、数学的な理論構築は一切理解してないけど分析ツールの使い方だけ覚えてデータサイエンティストを名乗ってるのがほとんどだと思う
100〜のスレッドの続きを読む
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