優秀なデータサイエンティストは”言語力”が違う データ分析で企業はどう変わるのか

コメント

注目のコメント

• 佐藤 優一

  株式会社リクルート プロダクトマネジメント

  ・2018年11月13日

  仰る通りで、データサイエンスの知見だけでなく
  現場の秘伝のタレ(暗黙知)を要素毎に分解する作業が必要となります。
  暗黙知が多ければ多いほどAIやRPAの代替が難しくなります。
  
  そういう意味で人材紹介におけるマッチングシステムは
  暗黙知が非常に多く属人的な為自動化が困難です。。。。
  
  ＞堅田社長は、こうした課題を要素に分解する作業を「問題が何かを絞り込み、解像度を上げていく作業」と表現する
• 澤 円

  株式会社圓窓 代表取締役

  ・2018年11月14日

  超賛同です。
  とってもわかりやすくデータサイエンティストに求められるスキルセットとマインドセットが説明されています。
  こことか、めちゃくちゃ納得感あります。
  「自分の強みと弱みを理解し、ここからは自分だと難しいという線引きがしっかりできる人は安心できる」
• Miyamoto Masakazu

  エンジニア

  ・2018年11月13日

  データサイエンティストって、プログラミングスキル重視のような感じがありましたが、
  この記事からは、コーディネータのような「言語の違う」専門家をつなぐ仕事なんだなあ、と理解しました。
  そういう意味では、社内で育てるというよりは、経験・知識・知恵が豊富になるように多様な場所で多様な事例に触れている方がいいのかなあ、と思ったりしました。