企業で働くdatascientistの変化とこれから...企業で働くdatascientistの変化とこれから...
TRANSCRIPT
3
2000〜2014@富士通研究所ストレージシステムの研究開発
2014〜2019@リクルートコミュニケーションズData Scientist, Data Engineer
2019.03〜@メルカリMachine Learning Engineer
丸山 哲太郎
7
変化した要因
自動分析システム分析パッケージ
Google AutoMLDataRobotSAS Viya
Scikit-LearnTensorFlow
分析のCommodity化(分析はみんなのもの)
12
Data Scientist + System Engineer
Data Scientist + α
Data Scientist + Data Engineer
Data Scientist + Project Manager
02
03
01 microservice
DataPipeline 指標の監視
要件定義改善方針
「分析」をベースに自分の価値を高める
モデル作成
13
データに対する好奇心、変化を恐れない心
だからこそ今 DataScientist に必要なモノ
データに対する責任感、Professionalism
真理を知りたいという気持ち、Logical Thinking
SQL
02
03
04
01
実績と活動
・Twitterフォロワー数10700人(業界内では上位)
・メディア記事ITmedia「AIベンチャー場外乱闘」技術評論社「マスクド・アナライズの道場破り!」
・書籍有名データサイエンティストとの共同執筆(9月頃出版)
・今後の登壇予定東京大学 松尾研向け特別講義一般社団法人コンピュータソフトウェア協会
アウトプットとは?
あうとぷっと【アウトプット】
新たに学んだことを自分なりに”付加価値”をつけて、第三者に向けて発表すること。
発表に対する反応を受け止めて、新たな学びを得ることも含まれる。
媒体や手法を問わず、継続的かつ幅広く行うことを前提とする。
データサイエンティストの仕事(現実)
・分析・担当者と打ち合わせ・データの前処理・論文の調査・事例探し・業務知識の習得・説明用レポート作成・メンバーの育成・面倒な人の説得
など
常にアップデート・アウトプット