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データ分析者の憂鬱 | なぜデータ分析は大変か？｜Yuki Senuma . . .
データ分析と聞くとAIや機械学習を思い浮かべる人が多いと思いますが、それはデータ分析の一部であり、実際はかなり幅広い範囲に及んでいます。Excelでデータ集計するのも立派なデータ分析ですしね。
データ分析の面白さや仕事としてやってみて分かったこと
データ分析は専門用語がたくさん出てきますが、分析結果を説明する相手が専門家でないことがほとんどです。そういった状況で「決定係数」とか「AIC」などの言葉を使って説明しても中々伝わらないのです。
現役データ分析コンサルが語る、データ分析の面白さ | データ分析
まず第一に挙げる、データ分析の面白さとしては、ほとんど詳しいことは知らない未知の分野や領域でも、データを分析することで、その道のプロでもわからないことを解明できる、という点です。
何故データサイエンスは魅力を失いつつあるのか - 渋谷駅前で . . .
一方で、データ分析業務の上っ面だけをなぞって例えば「Pythonでsklearnさえ使いこなせれば誰でも簡単に高給取りのデータサイエンティストになれる！
「データ分析をしても意味がない……」むなしさを感じる前に . . .
日本にはデータサイエンティストやデータアナリストといった、データ分析の専門人材が不足していると言われています。そうした中、滋賀大学は2017年に日本で初めてとなる「データサイエンス学部」を開設。現在、同学部で教鞭をとるのが
データ分析で陥りがちな「落とし穴」とは？ : 新刊 . . .
実務における分析では、統計の理論や実行の方法だけでなく、雑多なデータ項目の中で何を使ってよいのか、何を入れてはいけないのか、そのまま入れてもよいのか、いけないとしたらどうすべきか、といったことを判断できる知識が必要
データエンジニアはつまらない？辛いからやめとけと言われる . . .
データエンジニアが向いていない人の特徴としては、泥臭い業務に耐えられないタイプや、抽象的な概念の理解が苦手なタイプです。仕事の内容のほとんど(クラウド選定やデータベース設計、データパイプライン設計など）が抽象的なタスクになります。
データサイエンスの面白さ ~元サラリーマン研究者が語る~ - D-solo
本記事では、複雑な話には触れずに、データサイエンスの何が面白いのかにフォーカスして説明します。つまり、AI関連の研究者が、一般の方向けに話すデータサイエンスの話と思ってもらえればOKです。データサイエンスがここ10数年で爆発的に伸びている背景は大きく2つです。この流行を第3次AIブームと言ったりしています。カメラなどのセンサーやインターネットの発達によって、大量のデータを正確に集められるようになったこと。コンピュータも進化し、今まででは非現実的だった処理も可能になったこと。 alphaGo（囲碁のAI）がプロ棋士に勝つようになったのもコンピュータのパワーアップの産物です。