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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

101 ：
新卒には選考と論文テーマ無視して職場配置して
会社の金で大学に行かせたり、個人研究資金を出すわけでもなく
ただ、専門職が応募してくるのを待ってる会社だらけだしな
自社も他社も育ててなくて三竦みみたいになってるから、

102 ：
そもそも大学側も試行錯誤だろ。
滋賀大や横浜市大なんかも、まだ手探りで確固とした実績なんかないだろ。
受験性だってそんな漠然とした将来像じゃ、興味持てないだろ。

103 ：
日本にいるわけないよね
エンジニアと研究者の領域すべてバランス良くカバーできる人材
欧米ですら人材不足なのに
まして新卒
ベンチャー創業メンバー、転職繰り返してスキル構築した人間のどちらかでしょう

104 ：
>>98
単純作業のプログラムでもスクリプトでもAIと言っておけば良いという風潮だよな

105 ：
理論学んだだけじゃ机上の空論
どうやって実践するのという話
その実践もケーススタディできるようなもんでもない
経営にも片足突っ込んでる上に技術スタックの進化がはやいから

106 ：
全ての原因は、お前らクズどもな日本人が日本に寄生しているからだろ。お前らは日本に寄生したがり、日本の自動車産業に寄生したがっている。
ところで、日本の自動車産業の金儲けについて。
貧富の差を縮めたいなら、日本の自動車産業はつぶれるべき、世界の政府が共同して日本の自動車産業を潰すべき。日本に対し数値目標を導入すべき。
だからお前等日本は、政府の介入を否定し、自由貿易を唱え、市場原理を唱え、小さい政府を唱えだした。
よって、政府は介入できないから、弱者切捨てが起きるし、巨大独占企業の支配が進むし、お前らは失業しても、誰も助けない。
全てオマエラ日本人がまいた種。
だから、解決策は、日本でカクセイザイを完全自由化しろ、日本への外国人労働者受け入れを完全自由化しろ、日本への移民受け入れを完全自由化しろ。
政府の規制を排除し、自由化を進める分には、お前ら日本は反対できないんだ。合法にすれば合法だぞ。
日本のマスコミも全員嘘をついている。
俺は世界を守るために働いている。俺は世界の人権や民主主義や自然権を守ろうとしている。
1945年に、日本およびドイツを完全に滅ぼしておくべきだったんだ。
お前ら日本に民主主義は無理なんだよ。

君達日本は、GMの救済にもクライスラーの救済にも反対した。政府の介入にも反対した。
おかげで、GMやクライスラーの労働者は年金をカットされ路頭に迷い、株主も紙切れになった。
忘れてないぞ。
君達日本は政府の介入に反対し続けてきたし、今も日本は政府の介入に反対だろ。
TPPを全廃し、日本からの自動車輸出を禁止しよう。米国への自動車輸出を禁止しよう。
数値目標を日本に課そう。

107 ：
またもや日本人がクズな証明がされたなｗｗｗ

「日本政府を完全に廃止」　がオマエラの従来の主張から導かれる論理的結論。

説明：
日本の自動車産業の金儲けについて。
貧富の差を縮めたいなら、日本の自動車産業はつぶれるべき、世界の政府が共同して日本の自動車産業を潰すべき。日本に対し数値目標を導入すべき。

だからお前等日本は、政府の介入を否定し、自由貿易を唱え、市場原理を唱え、小さい政府を唱えだした。
よって、政府は介入できないから、弱者切捨てが起きるし、巨大独占企業の支配が進むし、お前らは失業しても、誰も助けない。

全てオマエラ日本人がまいた種。

君達日本は、GMの救済にもクライスラーの救済にも反対した。政府の介入にも反対した。おかげで、GMやクライスラーの労働者は年金をカットされ路頭に迷い、株主も紙切れになった。忘れてないぞ。

君達日本は政府の介入に反対し続けてきたし、今も日本は政府の介入に反対だろ。したがって、国営はダメ。

そもそも。
日本政府を完全に廃止し
トヨタやホンダなど日本の自動車産業を完全に潰し、
日本にある自動車工場を全て潰し
日本に外国人労働者さんおよび移民を受け入れ
れば、誰が寄生虫かはっきりする。

自由貿易を主張するなら、比較優位を唱えるなら、
日本政府の完全な消滅
が正しい答え。

高校で習う物理のレベルの話だ。Xの極限からYの挙動を予測する。高校卒業できてないぞ。

108 ：
今回コロナで帳尻つけられてよかったじゃん
人取ってたら今苦しかった。今後数年景気どん底で人過剰は見えてるからねぇ
人間万事塞翁が馬よ

109 ：
データ分析は重要だよ
でもね、こういうのは殆どは無能・凡人ばっか　誰でもやれる

優秀な奴はアルゴってる　稀な存在

110 ：
パーツごとにバラすこともできるが誰が全体の絵を描くのという話
データ収集、データ処理、アルゴリズム構築、評価・検証、システム配置・運用

111 ：
データサイエンティストと聞くとMBAと同じで肩書きだけの奴が多いんだろうな、という先入観を持ってしまう
ツイッターのハッシュデータみたいに数学やデータ構造を合理的に扱えないとデータサイエンティストとは言えないよね

112 ：
世界が共産主義なら、トヨタおよび日本の自動車産業には数値目標がかけられ、日本の自動車輸出は減る。
トヨタおよび日本の自動車輸出および日本の自動車部品輸出に数値目標をかけろ。
今すぐ日本の自動車産業をつぶせ。
ミツビシもニッサンもトヨタもホンダもマツダもスバルもスズキもイスズもダイハツもつぶれるべきだ。
今すぐ、BMWもベンツもVWもつぶれるべきだ。

113 ：
アスペは人によって症状が違う。これは何故かというと、人によって脳内の異常の
ある部位が違うから。アスペの能力が凸凹なのは、脳内の細胞で異常のある部位が
あり、ある細胞の機能の低下により、他の細胞が肥大化して、他の能力が高まったためだと
考えられる。サバンという症状があるが、天才とも思われることが出来る割に、全体の能力は
高くない。高くないというより低い。

114 ：
【2019年度大学受験】データサイエンスを学べる学部の志願状況
＞公表された倍率で最も高かったのは京都産業大学情報理工学部の46.1倍でした。
2019年度に新設される武蔵野大学データサイエンス学部は25.6倍、
兵庫県立大学社会情報科学部は2.9倍というスタートです。
倍率上位10校は倍率10倍超えてて志望者は多いから、
データサイエンス学部を新設する大学は今後も増えて、
いずれ企業の人材不足は解消されるんじゃないか？
大学院まで進まないと企業で使えるレベルに達しない、
というならまた話は別だろうけど。

115 ：
サヴァンの能力の例
ランダムな年月日の曜日を言える（カレンダー計算）。ただし通常の計算は、1桁の掛け算でも出来ない場合がある。
（ただし簡単なカレンダー計算は軽度知的障害がある自閉症の10人に1くらいはできるとされているのでほとんどの場合はサヴァンではない）
素数と約数を瞬時に判断できる。
航空写真を少し見ただけで、細部にわたるまで描き起こすことができる（映像記憶）。
書籍や電話帳、円周率、周期表などを暗唱できる。内容の理解を伴わないまま暗唱できる例もある。
並外れた暗算をすることができる。
音楽を一度聞いただけで再現できる[1]。
語学の天才で数カ国語を自由に操る。
この他にも様々な能力（特に記憶に関するもの）がみられるが、対象物が変わると全く出来なくなってしまうケースがある（航空写真なら描き起こすことができるが、風景だとできない、など）。
サヴァン症候群に関する報告で、一部に信憑性への疑問が出てきた。100個以上の物の数を瞬間的に把握する能力（以下で述べる映画『レインマン』でも取り上げられた）、および10桁もの巨大な素数を言う能力についてである。文献ではESPなどが挙がっていることさえある。

116 ：
表情から相手の感情を読み取るコミュニケーションが難しくなっている人は、
脳の「前頭葉」で一部の神経活動が低下している可能性が高いとの研究結果が
あるが、実は前頭葉だけでなく、後頭葉にも異常があるという研究結果がある。
要は、アスペでも前頭葉に異常があるタイプ、後頭葉に異常があるタイプ、そのどちらも
といったように別れる。だからアスペと一言にいってもその症状は様々であり、症状の強さ
も人により大きく異なる。

117 ：
病気で療養中に趣味でPythonと機械学習に必要な数学も勉強してるけど
空白期間凄いFラン情報学部卒の俺じゃ雇ってくれないだろうな
この職種は学歴フィルター凄そう

118 ：
知り合いに壊滅的に数学出来なくてもパソコン技術駆使してSEOの分析やってて
副業でもアフリエイトで稼ぎまくってた人いたけど
普通は数学できないと、それ以上になると難しいんだろうな

119 ：
>>117
この分野で馬鹿ってほんと邪魔でしかないからな
幻滅期にはいる一番の要因だろうな

120 ：
数学が出来ないとアルゴリズムを考えれない、コピペAIエンジニアになる運命だな

121 ：
コピペぐらい誰でもできるでしょ。車を開発は出来ないが、運転できるのと同じ

122 ：
>>20
採用した会社に見合った結果しか出ないに決まってる
採用側の能力しかり、採用した企業のIT能力しかり、採用した企業の経営陣の能力しかり
万が一素材が良かったとして、入力がなければ出力もない

123 ：
>>121
車開発もコピペからはじまったけどな
ヨーロッパの
そしてそれを韓国次いで中国が真似た

124 ：
ボッキデータの輝かしい未来お

125 ：
外部に商品の需要予測数を算出して貰って生産計画の裏付けにしているんだけど、データの分析に偏っているのか季節性無視の内容を返して来ることが多い。

ド素人ですまんが、日本は四季があり、物の売れ方が季節に左右される事は誰でも分かっている事なのに、頭の良いはずの外注連中は毎回ボケたデータ分析してくるのはなぜでしょうか？
例えば、ほとんど夏に売れるロッテの爽が、クリスマス需要や年末年始ホリデーの影響で世間の購買意欲が増したからって、真冬にシャリシャリ氷のアイスの需要が上がるデータを持ってくるような間抜けな人達は切った方がええのですか？

彼等が出してきたデータを結局経験値の高いオッサンが目で見て感覚で修正している。
分析データをオッサンの目で修正入れたデータが今のところ1番精度が高い。
オッサンいなくても済むようにしたいのに無駄が続いている。

126 ：
旧来手法で相対的価値がさがる
マッキンゼーとかのコンサルが裏で邪魔してそうw
コンサルの分析は原始的だからなw

127 ：
>>125
ド素人にデータ提供されては、いくら優秀でもそのデータを基にしか予測できんよ
過去データ、惜しげもなく渡したほうがいいぞ

128 ：
>>84
ところが技能を見つけても給与変わらないから転職したくなる

129 ：
>>127
データを出し惜しみしているのは保身したいそのおっさんじゃないかとw
ようなしになりたくないよねw

130 ：
データサイエンティストも　直感おやじには勝てない

131 ：
>>125
1番悪いのは業界知識の無い分析屋に丸投げしているお前さんの会社だが、
分析している連中も相当レベルが低いぞ。
その例だとクリスマス需要やホリデー需要で売上が上がっているとこは、
外れ値処理をしないといけないのに混ぜたまま分析してるからおかしな予測が出る。

頭の良いはずの外注連中は看板だけで実際に分析してるのは専門卒や文系の下請けでは？

132 ：
>>131
外注のサービスがランク分けされていて
一番安い分析コースは数年前の手法で新入社員にやらせていたりしてw

133 ：
今は機械学習の回帰で、一か月後の株価の予測とかできるから、
金融のアナリストはいらないな。金融のアナリストはかなり原始的な
方法を使ってるから

134 ：
統計を駆使するなら数学科の人雇った方が良いと思うけど

135 ：
>>129
>>129
当然NDA交わしてるんで過去5年の実績データは一切包み隠さず素のまま開示してますよ。
彼らを鵜呑みにすると、例えば真夏にこたつ布団とか、カイロの在庫を抱える事になってしまう。
多少なら仕方ないが、
そのブレをスルーすると数億円の生産数の差が出る。
こういった問題を他に相談すると、各業態の特性やや季節性をシステムに入れるのは非常に難しいという反応をされます。
精度を上げる自信があるなら、的中度に合わせて料金上げてもいい、ただし乖離が酷い時は料金を下げるプランはどうか？
と提案してもどこも乗ってきません。
自信のないデータに値段を付けてサービスとして提供する神経を疑います。
結果を無視するなら「星占い」に過ぎません。
GW後、依頼先を検討してみます。。。

136 ：
昔は経済学部では計量経済とか流行っていたらしいが、今ではデータありきで、
データから出発するってね。計量経済は実際のデーターに合わないことが多くて
使えないらしい

137 ：
文系大学を淘汰しろ

138 ：
そんないらんよね

139 ：
>>125
マジレスすると時系列分析で季節性の分析するのは基礎の基礎だから
外注先の実力が低いのは間違いない
あと発注側もちゃんとダメだししないといけない
この手の案件は双方のやる気が重要
GoogleとかFacebookとか自分で使う企業が強いのもこの理由

140 ：
>>16
Statistician との違いが未だにわからん

141 ：
>>125
外注先の予測関数が糞

142 ：
>>140
普通に領域重複してるからな
分析で終わらないで基本的には自動化とかシステム化が目的
その分統計や数学がおろそかな奴が多いｗ

143 ：
保険業界はアクチュアリーとか呼んで、優秀な数学・統計の専門家を確保するインフラがあるけど
一般企業の人事じゃ優秀な人材の見分けもつかないんじゃないの

144 ：
データサイエンティストとは名乗ってないけどそれらしき人はいるよね
SE出身でミクロ計量で論文書いてたわ。独立後は診断士と経営学修士とって顧問企業増やしているようだ

145 ：
>>1
わかりやすくいうと、
例えば東京が今日は新型コロナで何人感染者が出た。死んだ。って
報告している大本営発表を元にして、
IPS細胞の山中があれ陽性率４０％ってどうみてもおかしいだろ。
実はほとんど検査してないだろおまえらってツッコミ入れたが、
データサイエンティストはさらに踏み込んで、
実際には東京にはどのくらい毎日感染者が出て
どのくらい死んでるのかを教えてくれる。

だからビッグデータをAI使って見るのはまだまだ序の口で、
データサイエンティストは限られた情報から最適解を出す。
海外のデータとかと比較推論して数理モデルで予測する。
数学で博士号持っててそれで飯食ってるプロならやれる。

146 ：
そんな風に、データサイエンティストって話は上手いんだけど、実態は酷いもんよ

147 ：
>>133
機械学習で投資するファンドがあるけど、例外なくパフォーマンスが悪い
囲碁で人間に勝てるなら投資でも勝てるとナイーブに思うみたいだけど、なぜGoogleが投資ではなく囲碁にしたかをちょっと考えればわかるはずだけどね

148 ：
実は、データサイエンティストに求められるのは広い一般常識と雑学
加えて好奇心と探究心
数学とか統計とか、お勉強だけやってきたような世間知らずは役に立ちません

149 ：
株価がランダム・ウォークで動くなら予測しても無駄だろ

150 ：
>>148
それ学問ちゃうから

151 ：
>>147
単純に情報が足りるはずがないんだよな
その手のモデル立てちゃう時点でデータサイエンティストとしての実量が低い
>>148
その手のアホが無理筋のPOC進めまくって幻滅が進んどるわな
できることは結局統計の範囲で尽くされとるのにそこを学んでないから地獄

152 ：
>>97
成績ってのはメジャーメントだから
なんのメジャーメントなのかで全く違うのに
日本は東大を筆頭にした「言われたことを覚えてるやつ」に価値を与え続けできてるからね
日本の学校の成績は無意味

153 ：
確度を高めようとすると無限地獄に陥るからやめとけ。

154 ：
天気予報士とは違うのか？

155 ：
>>43
そんな人はそんな会社行かないで自分でビジネスするっつーのな…

>>62
買い手市場だったころは全社員に要求してたけど
もうそれやると人こなくなったからだろうね

156 ：
年収1000万スタートなら選び放題だろ
やれ

157 ：
>>155
いやデータサイエンティストが手出せる範囲は
ビジネスできるようなレベルからほど遠い
そんなことできるって言っとる奴は例外なく詐欺師

158 ：
今までは、そういう詐欺師は
「戦略系経営コンサルタント」
と名乗っていたもんだが、時代は変わったな

159 ：
「コンサルもMBAも、もはやエリートではない」現役MBA生のリアル
https://gendai.ismedia.jp/articles/-/59217?page=4

160 ：
数学のペーパー試験と、プログラムの実践試験やればいいじゃん。
コミュ力とかいつまで言ってるんだ？
試験やらないのは、本気でやる気がないだけじゃん。

161 ：
>>143
アクチュアリって優秀か？

いや余命やら保険料やら難しい計算やっているのはわかっているが、
全く魅力のない商品しか寄越してこないから売れないじゃん。

162 ：
>>161
異常な報酬も宣伝の一種で
こんだけエリート集団が考えてるからものすごい価値ですよ
っていうためのハッタリだろうな
確かに優秀だけどその計算結果が価値がないって感じで
この点はデータサイエンティストやコンサルタントとほぼ同じような手口かも
ビジネス書信じるようなアホ経営者は騙せるのかも

163 ：
数学の基礎学力は必要です。これがダメなのは使えない。難関大学の院試の数学物理で高得点取れるのは使える。

164 ：
>>161
そりゃ保険会社と客は利益相反なんたから当たり前だろ。

165 ：
結局スーパースターを役員待遇で雇うのが最も効率的
有象無象の雑魚やコンサル詐欺師を雇っても時間と金を無駄にした挙げ句技術負債背負うだけなんだ
ということにあと10年くらいかけておぼろげにきづくかんじか

166 ：
採る方が1mmも理解してない無能揃いだし
そんなんで採れる訳ねーだろと

167 ：
一人の本物スーパースターに100人くらいの口の上手い偽物が混ざっているから、普通の人に見極めができるとは思えない

168 ：
>>167
口の上手い奴は99%偽物

169 ：
長期生産性の低下
戦略なきパッチワークの末路
下流タスク考えずにとりあえずデータ集めます
必要になったら都度外部から購入します
コンサルに頼んでシステム導入します
うまくいかないのでデータ仕様変更します
結果、異種混合キメラシステム
各システムに特化した余分な技術者確保
パイプラインジャングルによる保守性、パフォーマンスの低下
統合、調整コストの増加
せっかくコンサルや雑魚寄せ集め、構築したシステムなんだ
維持しなきゃ
以降、垂れ流しにされ無駄になる資源、複利的に膨らむ機会損失

170 ：
日本はタイに数学負けてるぞ。頑張れよ。笑
国際数学五輪、タイの高校生チームが107カ国・地域中5位
2018年7月16日(月) 22時18分(タイ時間)
1位は米国、2位ロシア、3位中国、4位ウクライナ。日本は金メダル1個、銀メダル3個、銅メダル2個で13位だった。
灘、筑駒と言っても、大部分はただの秀才で、勉強が
少しできるに過ぎない。

171 ：
解析できるほどのデータ量、
蓄積ツール、正規化が完了してる
組織規模じゃないと、この手の人を雇うのは早いんじゃないの。
多かれ少なかれ、自動処理できないほどとっちらかってる企業のほうが多いような気もする。

172 ：
データ解析したところで、
「そりゃそうだよね」レベルの解析結果しか出ない事が多い。
そしておっさんの直感の方が鋭かったりする。

173 ：
システム開発と違って
お題が予測だと>>125や>>172のように納品物の成果が可視化されて解りやすいだけで、
外注に任せた成果はこんなもん
この手のジャンルの成果はエンジニアの質によって玉石混合。
発注側も目標数値を設定せずに任せるから
人以下の予測で金を取る厚かましいデータサイエンスもどきが減らない

174 ：
そんな資格はない。自分で弄れるかどうか。後は賢さ。SAS使えれば楽だな。

175 ：
>>172
実際のところ、クライアントの超ベテランおっさんの直感とほぼ同じ結果を出したら、
「信じられないくらい優秀なAI」
と扱われる。これが現実。
おっさんの直感とAIの答えが違ったら、ほぼ「へぼい奴が作ったAI」と考えて良い。

176 ：
>>175
このとおり
なのにおっさんじゃ到底無理なタスクをゴールにＰＯＣして失敗してるプロジェクトの多いこと

177 ：
>>170
日本は普通の公立高校の人が参加しているよ
前年に物理も数学も日本が一位だったから、
あまり熱心にはならないのだろう
推薦入試の対象くらいしか利点ないし

178 ：
日本は今まで国際数学オリンピック一位とったことはないよ
下記がこれまでの順位
2012年 - 17位（銀4, 銅1）
2013年 - 11位（銀6）
2014年 - 5位（金4, 銀1, 銅1）
2015年 - 22位 (銀3, 銅3)
2016年 - 10位（金1, 銀4, 銅1）
2017年 - 6位（金2, 銀2, 銅2）
2018年 - 13位（金1, 銀3, 銅2）
2019年 - 13位 (金2 , 銀2 , 銅2)

179 ：
数字読めて、後はビジネスセンスじゃないの。

180 ：
>>179
全く違うと考えていい
素の勘違いが原因でＰＯＣ失敗しまくって幻滅期を招いた

181 ：
その素という部分がビジネスや業界、人間の理解、世界情勢から一般的知識の把握量とそこからナラティブを作る力じゃないの

182 ：
上の階層が無能か社内政治優先だから、下も頑張ってるふりするだけでブームが終わるだけよ

183 ：
小難しい数式や高い報酬通して出てきたら、シンプルな回答も受け入れられる。部下から来たら、そんなことも気付けなかった無能と明るみになるから評価できない。
でもまあ人間そんなもんだよね。

184 ：
まあ、採用しても使えるわけじゃないけどな。

185 ：
>>181
相手に媚びるためにその手のことを言うやつ多いけど
実態はできることって本当に限られてるから
そのアプローチとるとほぼ確実にＰＯＣ失敗する
それが現状につながってるわけ

186 ：
媚w
まあいいんじゃないすかね。結局上から下までボトムアップ思考が日本だし。

187 ：
>>1
＞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。
ザ・ゴミデータサイエンスっすねｗ

188 ：
人が欲しい以前にデータを集めて集計出来る環境を用意出来るんか？

189 ：
実務で発生するデータって、時系列データであることが多い
そして時系列データの分析って気をつけなければならない事が色々あるのに、単純な回帰分析やってるアホが多すぎる

190 ：
有能集めたところで無能上層部がうまく使えるわけ無いやん

191 ：
現実には集まる奴も無能だから救いがない
不思議なのは、データサイエンティストって何であんなに偉そうなんだろう
謙虚に学ぶって姿勢がない奴があまりに多い

192 ：
データサイエンスとやらで上がった利益のうち半分くれてやる、でいいんじゃね？
大抵の場合効果なし、ともすれば赤字だからな。

193 ：
これね、一種の超能力が必要なのよ
殆どの人は持っていない
どんな職種でもそうなんだが知識と才能が必要だけど
この手の分野は才能の部分のウェイトがでかい

194 ：
アートは才能だからねえ
経営も囲碁もプログラミングも
凡人が万の努力をしても無駄

195 ：
>>194
データサイエンティストの本質はプログラミングじゃねえだろ

196 ：
>>57
基礎的な知識と業務経験は全部あるが最後の良質なデータってのが一番ムズい
手元にあるデータはクレンジングや加工せんと使いもんにならんし
個人情報だの秘密情報云々でまともに扱わせてくれない。

さらに言うと、データ収集の段階で役員並みの権限ないと途中でねじ曲げられる

197 ：
>>196
そこでこういう成果とメリットがあるからデータを提供してくださいというけど
往々にしてそんな都合のいい話はなく大した成果は出ない
そもそもユーザ側に情熱がないと成功なんてしない

198 ：
>>196-197
それが解っているPFNは、
客であろうと権限持った副社長以上と直接交渉できないなら依頼を蹴っている

199 ：
>>198
PFNのようにこの分野のトップ企業だから出来るんだろう
またそういう方針をとれるからこの分野でトップだともいえるけど
とにかく強烈な非論理的思想をもって論理を排除する日本企業には難しい

200 ：
>>77
そうなんだろうけど、そういう人らはデータクレンジングみたいなことしたくないだろ
それは専門要員がやったほうが早い。

201 ：
>>172
その直感が経営層ならいいけどそれより下だと直感って言われてもってなるだろ。

202 ：
日本、国際学力調査で全科目が中国以下に…「大学教育」は世界51位の悲惨な結果
https://biz-journal.jp/2020/01/post_134511.html

203 ：
東大卒の公認会計士、地元福井で漁師に　「毎日が新鮮」
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20200507-00010000-fukui-l18

204 ：
どこだかで、過半数が外国人さんの町あるよな。
いいなあ、俺が住んでる町も早くそうなるといいなあ。

今すぐ、東京にもっと東南アジア系移民のかた・アフリカ系移民のかたを受け入れよう！今すぐ、東京にもっと東南アジア系外国人労働者さん・アフリカ系外国人労働者さんを受け入れよう！
今すぐ、日本にもっと東南アジア系移民のかた・アフリカ系移民のかたを受け入れよう！今すぐ、日本にもっと東南アジア系外国人労働者さん・アフリカ系外国人労働者さんを受け入れよう！

東京を「日本人と口をきかなくても生活できる町」にしよう！
東京を「日本語を話さなくても生活できる町」にしよう！
日本を「日本人と口をきかなくても生活できる町」にしよう！
日本を「日本語を話さなくても生活できる町」にしよう！

今すぐ、東京にもっと東南アジア系移民のかた・アフリカ系移民のかたを受け入れよう！今すぐ、東京にもっと東南アジア系外国人労働者さん・アフリカ系外国人労働者さんを受け入れよう！
今すぐ、日本にもっと東南アジア系移民のかた・アフリカ系移民のかたを受け入れよう！今すぐ、日本にもっと東南アジア系外国人労働者さん・アフリカ系外国人労働者さんを受け入れよう！

205 ：
>>201
ならん
それだけしょぼいものしか見つからん

206 ：
今回は「#発達障害 誤解あるある」についてご紹介します。
ウソばかりつく…どうしてなんだろう？
”ウソ”ではなく、客観的事実とちがうだけ？
ものごとの感じ方、考え方、表現の仕方が他の人とちがう発達障害の方々。
話に齟齬があっても、ウソだと決めつけるのではなく、どのように捉えているのか
お互いにすり合わせをしましょう。
https://www.teensmoon.com/chart/%E3%80%90%E5%9B%B3%E8%A1%A8%E3%81%A7%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%EF%BC%81%E3%80%91%E7%99%BA%E9%81%94%E9%9A%9C%E5%AE%B3-%E8%AA%A4%E8%A7%A3%E3%81%82%E3%82%8B%E3%81%82%E3%82%8B-%E3%80%8C%E5%B9%B3/

207 ：
/奥村隆「息子と僕のアスペルガー物語」【第4回】
教科書を丸ごと脳にプリントする方法
https://gendai.ismedia.jp/articles/-/34086

208 ：
>>204
そんなに中共のカビの生えたマスクが好きなら
おまえが日本を出ていけばいいだろ。

209 ：
アスペルガーは長期記憶が得意なので、受験や資格試験に向いてるが、
短期記憶が苦手なので仕事には向いていない
https://toyokeizai.net/articles/-/192848?page=2
アスペルガーに悩む人が､うまく働く方法
短期記憶が苦手なのでワーキングメモリーを鍛える

210 ：
今の時代、データベースから情報引き出したり、ネットで調べれば答えが出るので、
長期記憶が得意って言うこともそれほど優位性はないかなと思う。科挙の時代は
合格者はアスペルガーだらけだっただろうけど

211 ：
実は、前頭葉を支配しているのは海馬であるとの説もある
アルツハイマーになると真っ先に減少するのが海馬の細胞だし

212 ：
>>210
ないな
蓄積のないやつにできる分野じゃない
まあその手のアホが量産されてめちゃくちゃな分析が氾濫しとるけどｗ

213 ：
日本から｢世界的スタートアップ｣がなかなか生まれない根本原因
https://blogos.com/article/456549/

214 ：
俺は統計も学ぶ学科出身だけど文系じゃまず無理だぞ
普通に統計だと数3に毛が生えた微積は余裕で使うから。まさか元の理論知らないのにツールでいじるだけでデータサイエンティスト名乗れると思ってないよね？文系じゃ数2レベルですら苦戦してるんだろ

215 ：
研究者の居場所がないんだろ

216 ：
ソフト開発してればデータサイエンティストになれると思ってるクズ多すぎ

217 ：
某ガス会社の人がデータサイエンティストの代表みたいに扱われてた番組を昔みた。
うろ覚えだがなんでも修理とかの対応が良くなったみたいな話だった。
それをみて日本じゃデータサイエンティストはお荷物扱いされるなと思った。
そのガス会社はLNGを高値で契約してて業績の重しになってる。
LNG相場とかを予想するみたいなのだったらすごいと思ったのに。
残念すぎた。

218 ：
トヨタ、営業利益７９．５％減　２１年３月期見通し
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20200512-00000028-asahi-bus_all

219 ：
アフターコロナに「IT後進国」日本の国際競争力が失墜する理由
https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20200512-00236862-diamond-bus_all

220 ：
低い多様性 競争力を阻害
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO58800680X00C20A5TL3002/

221 ：
イノベーティブな組織の要点――日本企業が「変われない」「挑めない」「成長できない」から脱するために
https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2005/11/news008.html

222 ：
そもそも絶対数がそんなにいないんだろう。
ど面接に呼んだら呼んだでおどおどキョロ目へへへがやってきて取る気になれなかったと思われる。

223 ：
ガチな人は外資が掻っ攫ってくから

224 ：
それはお前が外資に行ったことをもってガチと判断してるだけ

225 ：
平成の日本を見れば、日本はトップ層が他国と比べ優秀ではないね。日本では
優秀層が他国のボリュームゾーンになっている

226 ：
中途に決まってんだろタコ

227 ：
茂木健一郎氏「日本はもはやＩＴ崩壊国」と私見
https://headlines.yahoo.co.jp/cm/main?d=20200515-25150114-nksports-ent&topic_id=20200515-25150114-nksports

228 ：
インテルが取り組むダイバーシティー、技術職の女性の割合を2030年までに4割へ
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20200515-35153817-cnetj-sci

229 ：
IT化も遅れ露呈　感染集計ファクス・手書き
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO59134220V10C20A5EA2000/

230 ：
世界92カ国のIT技術者の給与ランキング発表、日本は何位？
https://news.livedoor.com/article/detail/18263987/

231 ：
https://predictionone.sony.biz/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_term=データ分析%20excel&utm_campaign=general&gclid=EAIaIQobChMI7O7H5Zej6QIVA1dgCh12yw-REAAYASAAEgLzCfD_BwE
とかで、こんなのフリーであったらどうなんすかね

232 ：
日本社会の和というのは多様性最小の中で成し遂げられてきたからな。
管理教育でも、制服とか着せて、ルールを守らせて、多様性を最小にしている。
日本の会社も同じようなもので、多様性のない者の集まりだった。ここに
外国人とか考え方が違うものが入ってこれば、和は保てない。つまり日本社会
の和とは一番容易な環境で成し遂げられたにすぎない

一番容易な環境で和を成し遂げてきた日本だけど、社会が多様化したら難しくなっている

233 ：
データサイエンス・数理分析がどこまで実社会で有効かまさにコロナで試されてる状態
で、いろんな研究者が自国のコロナの感染者数の推移を予測してどこも上下に大外ししてる

234 ：
>>225
大卒は海外だとトップ層なんだよ。
なぜなら英語でコミュニケーションできて、研究分野に精通しているから。

日本の大卒はなぜかこれらができない。

235 ：
上場企業4社に1社が最終赤字　1～3月、コロナ打撃
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO59163570V10C20A5EA2000/
コロナの影響って実質、3月だけなのにな

236 ：
ＳＭＢＣ日興証券の伊藤桂一チーフクオンツアナリストは「日本で自粛モードが本格化した４～６月期はさらに厳しくなるだろう。現実的に考えて、今期は通期で増益になることは期待しにくい」との見方を示している。
https://www.sankeibiz.jp/workstyle/news/200515/bsh2005151258005-n1.htm

237 ：
>>232
和とは足し算のことですよ

輪じゃない、そんなの言うの徳島の馬鹿くらいだ
なんでも輪に入れるそういう意味でしょ、本来は

238 ：
日本のエリート学生に足りない3つのもの【ピョートル・フェリクス・グジバチ】
https://en-courage.com/articles/468

239 ：
>>3
そもそもそんな理系の誰にでもわかるような優秀なやつだけ取れるなら苦労はない
1人や2人は取れても何十人もそういうのが取れるわけもない
現実的には文系の中で比較的優秀なやつを取っていかないといけないんだよ

240 ：
日本の「新卒一括採用」は意味がない【ピョートル・フェリクス・グジバチ】
https://en-courage.com/articles/469

241 ：
東京オリンピック強行が｢2040年の日本終了｣をさらに早める理由
https://news.livedoor.com/article/detail/18268241/

242 ：
>>239
いや取ろうとしてないんだよ
面接で志望動機なんて意味ないもの聞いてりゃそりゃとれんだろ

243 ：
>>242
他者を納得させる理由を書けないようじゃ仕事はできんよ

244 ：
データから見る合格の厳しさ
以下のリストは2000年から2004年出願までの5年間における日本人のトップ4（トップ5から、入学が比較的容易であるシカゴを除いた4校）入学と彼らのバックグラウンド
MIT：0人（2002年度以降合格者ゼロ！）
ハーバード：2人（数学オリンピック金賞）
プリンストン：3人
スタンフォード：1人（数学オリンピック銀賞）
・ハーバード、プリンストン大の5人は全員大内兵衛賞（東大経済学部の卒論に与えられる賞）を受賞。うち4人は東大経済学部首席。
・スタンフォードの1人は留学後に再出願してスタンフォードに入学。東大院時代はコースワーク最優等。
・シカゴには毎年複数人の日本人が入学している。ドロップアウトの危険性や、精神的なプレッシャーと隣り合わせではあるが、教授陣の充実ぶりや経済学におけるシカゴのブランド力は魅力的である。まさにハイリスク・ハイリターン。
・おおざっぱに言うと、東大院で各学年のトップ1～2人に入ることがトップ5合格への必要十分条件になっている（他大に関してはよく知りませんが、05年に一橋からスタンフォードに1人進学しています。1年で修士を取得した大変優秀な方です。）。
・コースワークでトップになる、あるいは卒論や修論で非常に質の高いものを仕上げる、といったことをしない限りはトップ5への合格はほぼ無理。
http://blog.livedoor.jp/yagena/archives/50012851.html

245 ：
>>243
志望動機ではその能力を見ることができない
あれに書いてあることが嘘とわからんスーパー池沼間の面接ならその限りではないけど

246 ：
PCA、ICAちょっとかじったぐらいだけど
まったく使ってないな

247 ：
これだけ能力の差があれば、日本からノーベル経済学賞でないのは当たり前だな

248 ：
東大卒の銀行マン、MITの金融授業には歯が立たず
https://style.nikkei.com/article/DGXMZO06490500V20C16A8000000?channel=DF180320167062

249 ：
海外が「FAX大好き日本人」と揶揄したまさかの“手書きコロナ対応”　業務のムダをITで改善へ！
https://www.fnn.jp/articles/-/42579

250 ：
日本はすでに遅れてる？　ベトナムでも「ウェブ授業」がニューノーマル
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20200511-00010001-globeplus-int

251 ：
オンライン教育はなぜ進まない？ＯＥＣＤ最下位という日本の悲惨な現状
https://newswitch.jp/p/22299

252 ：
まだデータサイエンティストはいらんわな
その前に従来のIT技術の導入をまずすべき

253 ：
>>233
感染者数は予測のベースとなるデータが適当すぎて使えない（検査基準がめちゃくちゃ）
今回、データサイエンスが役立ったのは
ウィルスの遺伝子配列のパターンを分析して人工の可能性を算出したぐらいじゃないか

254 ：
存在しない秘薬を探す人たち

255 ：
「機械的平等主義」が教育をダメにする【『「教える」ということ』特別対談：試し読み⑤】
https://kadobun.jp/feature/talks/9ril0c4kowsg.html

256 ：
とりあえずSQLは出来るからデータエンジニアになろうかな

257 ：
SQLとかオワコンだろｗ

258 ：
>>257
ほう、ではSQLではなく何を使っているか教えてもらおうか。

259 ：
>>16
昔からあるPOSレジと一緒のような気がするけど
天気予報雨なら発注書少なくするだけでしょ
屋外娯楽なんて天候次第だし
もっと高度なものないの？

260 ：
>>247
「日本の経済学者」はまがい物ばかりが幅利かせてまともなのが出てこれない
日本は経済破綻する！って言わないと主流派になれない

261 ：
データ分析は、物販やサービス業で活かすのは難しいと思う。
疫学調査、疾病調査で、生活習慣と病気の相関関係から因果関係を発見するという様な手法には実績からデータ分析は役に立っているし、これからもそうなることを期待する。
つまり、物販やサービス業では相関関係の発見しかできない。これは、経験則で分かっていることが大半、データをかき集めても新しい相関関係が見つかる程度だろう。
コロナ対策でも、３密の発見がそうであった様に、因果関係の発見に至らなければ仕事の成果とは言えないだろう。

262 ：
なお月給は15万

263 ：
>>259
基本的に人間が予測する以上に精度がいいものって作るの困難だと思う
そもそもいくら情報集めても精度に限界があって人間はほぼ底に到達してるってのが多い
強化学習で学習をし続けるようなのでない限り厳しいな

264 ：
ビジネスで活かせるとしたら、投資計画（投資効果、効率の分析）、販売予測・計画、広告予算計画などの最適化だけど、できる企業はすでに自社内でできている。一言で言えば、「日本のコンビニの様に」ということ。
フィンテックや携帯電話のときと同じで、日本は独自高度進化しているが、海外では遅れているのと似たようなことかと。
日本国内のデータサイエンティストは、海外（アフリカとか）向けに仕事した方がいいと思う。「ＰＯＳとは何か？」という世界へ。
●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●
●データサイエンティストの輸入は不要、輸出が必要●
●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●

265 ：
猫好きのマッドサイエンティストなら何人かはいそうだが

266 ：
「AI時代の大学は激変する、まずは数学嫌いの克服を」
https://premium.toyokeizai.net/articles/-/23675

267 ：
40歳で人生詰んだ者だが今からでもデータ菜園ってのになれるのか？

268 ：
>>57
統計学とプログラミングの知識までなら大学での学生でもいいけど、
データベース、業務の知識はかなりしんどいね。
とくに業務の知識は仕事を始めてから出ないとだめだから、
学習意欲の高い人じゃないとだめ。
日本企業だと技術面で向上心の高い人はあまり上に上がれない≒新しいチャンスが少ないから幅広い分野で成長できないから数は相当限られるだろうね。
あと、そもそも上司も評価できないのでは？

269 ：
IBMはレイオフを認めたが、その詳細は明かさず
https://jp.techcrunch.com/2020/05/23/2020-05-22-ibm-confirms-layoffs-are-happening-but-wont-provide-details/

270 ：
50歳だけどデータサイエンティストになりたいな。

271 ：
>>270
大学に社会人学生として通い、統計を学んでください。

272 ：
数年後に、しくじり先生へ。

273 ：
日本企業がデーターサイエンティストを集めるとかギャグだろ？ｗ
集めても何も出来ない癖に
しかも安っすいギャラでこき使うのが目に見えてるし
日本企業が目先の利益に駆られてばかりだから何やっても徒労に終わるだけだよ
悪いこと言わんから辞めとけ
どうせ最後は使い潰す未来しか見えないわｗ

274 ：
西日本でデータサイエンティスト学科持ってるのって
滋賀大学と大阪工業大学だけっていうのがなんなんかな・・・この市場性は

275 ：
>>274
データサイエンスって学問における英語みたいな位置づけで
ホワイト職に就く奴が広く身につけないといけない教養に過ぎない

専門家は今はチヤホヤされるけど、
AIのオート学習ツールの進化が目覚ましいから数年後には不要

276 ：
>>1
今のIBMの社長は大阪工業大学出身か、ITに強い大学っぽいね

277 ：
>>274 でした。訂正

278 ：
何が出来れば就職に有利なのかさえ分からない
できるできないでなく例にも出されない
全滝を引っ張る産業がとか安心させることが大切みたいな具体性がない無意味な言葉だけ

279 ：
>>278
繊維・鉄鋼・建設・造船・自動車・電機・化学とか
そういうとこに優秀な学生が集まるもんだが
ソフトとなるとIT奴隷？なんて言われて
何だか魅力ないし東大京大も本腰じゃないし
そんなこんなでズルズルと遅れを取ったのが
今の日本なんだろうな…

280 ：
ソフト軽視の結果がこれだよ
【IT】GAFA＋Microsoftの時価総額、東証1部超え　560兆円に [ムヒタ★]
http://egg.2ch.sc/test/read.cgi/bizplus/1588972309/

281 ：
プログラミングが入試科目にないのが悪い

282 ：
データサイエンティストもいいけど、現場で仕事の息吹を感じればそれですむのではないか。

283 ：
年収いくら？まさか400万とかで雇おうと思ってる？

284 ：
>>261
統計的に因果関係を検証するんだよ、当然知識がないとできない
それをやらなくていい医学は楽だから
統計が専門でもない医者がデータ処理して
論文書いてるじゃん

285 ：
>>283
エクセルぽちぽちマンだったら相場は300万円以下ですよー。
職安でみんな学ぶせいで希少性皆無です。

286 ：
「銀行は変革できるのか？」経営は悪化、データ活用は進まない……『BANK4.0』訳者がJBA定例会で提起
https://www.coindeskjapan.com/64695/

287 ：
長期停滞が指し示す正解：リチャード・ヴェルナー
https://www.financialpointer.com/jp/%e9%95%b7%e6%9c%9f%e5%81%9c%e6%bb%9e%e3%81%8c%e6%8c%87%e3%81%97%e7%a4%ba%e3%81%99%e6%ad%a3%e8%a7%a3%ef%bc%9a%e3%83%aa%e3%83%81%e3%83%a3%e3%83%bc%e3%83%89%e3%83%bb%e3%83%b4%e3%82%a7%e3%83%ab%e3%83%8a/

288 ：
熾烈なアメリカの大学受験を終えて
https://ameblo.jp/rumicommon/entry-12009106475.html

289 ：
>>279
理ⅢをITにするだけで違うのにね

290 ：
>>279
民間企業ばかり挙げているが、公務員が抜けてるぞ。

日本人はITやソフトウェアのように目に見えにくいものは理解が無いから、
世界の先進的な企業にどんどん取り残されていくだろう。

291 ：
>>279
学部学科の入れ換えが全然されないからな
海外のトップ校に農学部なんてほとんど無いのに今だ人数割いてたりするしな

292 ：
アメリカで日本型入試をやろうとすると平等
でないと批判が来るよ。例えば東大入試を見る
と、男女の合格者の比率が異常だし、鉄緑に行
ってる奴らの比率も高過ぎる。

しかし日本でアメリカ型の入試をやろうとする
と、これまた平等でないと批判が来るんだね。

ここで注意したいのは、同じ平等という言葉だ
が、アメリカ人が考えている平等と日本人が考
えている平等には大きな概念的な差がある。

つまり、抽象的な概念の平等は、訳しても全く
意味の違う言葉だという事だな。これでは翻訳
の限界があるだろうね

293 ：
例えば具体的な言葉のレモンなら、日米の意味はほぼ同じ。しかし抽象的な意味の言葉は社会
により規定されるので、そこにオーバーラップ
があったとしても、意味合い的に大きく離れる
事があると言うことだな。

294 ：
>>289
全然関係ない
日本に「ITを学んで儲かるキャリアパス」が存在しない(と思われてる)から不人気なんだよ
アクシアみたいな残業しない企業が異端扱いされてる間は、この業界をまともな学生は志望しない

295 ：
高校入試「英語スピーキングテスト」が、日本の英語教育を破壊する
来年度から都立高校入試で始まるが…
https://gendai.ismedia.jp/articles/-/73202?_gl=1*giull6*_ga*aTB5WWctZVlHNlFQMkNVaWRheHJaTnVJb0Vna21GYzlyTGV3Nmo1T2RZSmQwWEJQUExhSDBSYWxXTDF3eUFsdA..

296 ：
日本人の経営者ってバカなんじゃないかと思うぞ
急に高度な数学が必要な職の人材を求めたっているわけがないだろ

297 ：
アルベルト、とかって実力はどうなの？
自分からみると、スーパーエリートなんだけど……

298 ：
まともなプラットフォームが無いのに
データー収集出来るはずもない
こいつら何処まで意味不明なんだか

299 ：
>>294
リモートワークも早速元通りでなくなりつつある事だし
こんな企業に雇い潰されてもろくな事ないよなぁ
IT系はマジでメンタルに来るから
上が基地外の会社には行かぬ事
どうせ使い捨て人材なのがミエミエ
自社のまともなWEBシステムすら部門がないようなところで技術者なんか無意味だ
アホかと思うわ

300 ：
・中途で採用する
⇒上司が馬鹿すぎて仕事にならなくて辞める

・旧帝院卒から優秀層を抽出して育てる
⇒給料安すぎることに気付いて辞める

・人事部がデータサイエンティストになる
⇒正解！

301 ：
>>300
欲するなら自分でってことやね

302 ：
同じ大学院という名だが、日本の院は海外に比
べてレベルが低いと思う。なぜなら、海外の
修士は、学部の上位30%ぐらいが進めて、博士も修士の上位30%ぐらいが進める感じ。日本の
院は学部付属校って感じで、希望者なら誰でも
進める感じ。東大の院よりハーバードの院の方
が遥かに優秀

303 ：
同じ名前だからといって、海外と日本のものが
同じもしくは似ているとは限らない。特に日本
はガラパゴスと言われるように、世界的に特異
なシステムが多い

304 ：
500万とかで募集かけてて来るわけないだろうとしか思えん

305 ：
東大の院とハーバードの院が同レベルなら、
もっと東大学部卒ハーバード院進学者を見ていいと思うが、ほとんどそのような経歴は見ない。ほとんど入れないということだ

306 ：
>>305
ということはハーバードは差別的に日本人への門戸を閉じているという事じゃん。
ハーバード大学構内で日本人を入学させろとデモするしかないな。つまみ出されたらケンブリッジの街中でやればいい。

307 ：
大学院は人種によって入りにくいとかないよ。学部なら関係あるが
ただ単に東大卒業生のレベルがあまり高くないという事だろう
山口さんとかハーバードの院にいってるが、あの人は東大主席だろ

東大卒の銀行マン、MITの金融授業には歯が立たず
https://style.nikkei.com/article/DGXMZO06490500V20C16A8000000?channel=DF180320167062

308 ：
アジアンアメリカンが入りにくくて、アフリカンアメリカンが入りやすいデータはあるな
日本人の話からは反れるけど

https://www.thecrimson.com/article/2018/10/22/asian-american-admit-sat-scores/

309 ：
>>305
ハーバードの学部を卒業して東大の院に進学する人もほとんどいないが、
それは東大の院のレベルが高いからなのか？

会社にハーバードもオックスフォードもスタンフォードもいるけど、ふつうだぞ。

310 ：
東大と言っても、試験方法、試験科目、配点を変えれば、下位合格者の3分の1から半分は入れ替わるだろ。要は絶対的な優秀さではないということ。たまたま部分に最適化しただけに過ぎない

だから平均IQ120なんだよ 部分最適化は全体最適化より遥かにやさしい

311 ：2020/06/15
一度分析したら当分やる必要ないところも多いからそのうち余る

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