データサイエンティストの壁

データサイエンティストは、方法論者なのか？手法のユーザーなのか？個人的には、方法論者になりたい。どんなに汚いデータでも、そこから宝を見つけ出す技術を手に入れたい。最近のデータサイエンティスト向けのセミナーを見ていると、手法を徹底的に使いこなすノウハウセミナーではなく、発表のしかたのコツ、うまい仕事の受け方等、総合力を問う内容が多い。（リスク回避、転嫁の内容）AutoMLは、固有技術者（マーケティング屋、営業、事務屋、製品設計者、実験屋等）が、使えばいいのであって、データサイエンティストは、AutoMLでは歯が立たないデータに立ち向かうべきだと思う。そうなれば、AutoMLに仕事を奪われるなど、心配している暇はないと思うが。解析関数、反実仮想機械学習、非直交行列実験、決定的スクリーニング計画、解けない方程式の数値解析方法、最適化等、勉強することは一杯あり、発表のためにパワーポイントの使い方など、勉強している場合ではないと思うが。続きをみる
Source: Note 起業ニュース

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