- 1 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/01(水) 10:39:45.57 ID:Wg+J+pQH0.net]
- 機械学習とデータマイニングについて語れ若人
■関連サイト
機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
ibisforest.org/
Machine Learningを用いた論文一覧2018
https://shiropen.com/seamless/machine-learning/2018
2017年のディープラーニング論文100選
https://qiita.com/sakaiakira/items/f225b670bea6d851c7ea
DeepLearning研究 2016年のまとめ
qiita.com/eve_yk/items/f4b274da7042cba1ba76
■前スレ
【統計分析】機械学習・データマイニング23
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvvv:1000:512:----: EXT was configured
- 151 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/10(金) 21:15:09.75 ID:4Zcn3ufG0.net]
- >>140
rand関数で生成された乱数は分散であるがその割合がガウス分布として出力されるようになっているのであれば
平均を0としてσの範囲内にあるかないかってことだ
- 152 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/10(金) 21:41:00.52 ID:AJz30mR40.net]
- 2030年代の機械学習って
今よりも、どれくらい進歩していると思いますか？
- 153 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/10(金) 22:46:21.02 ID:q19tRWSj0.net]
- 量子コンピューターの開発に依存？ >>143
- 154 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/11(土) 19:34:31.39 ID:FHzVXhI90.net]
- 素人だけど
学習の高速化 シンボリックを含むこと
モジュール化
構造の自動生成
複雑な構造の解明と作成
こうした研究のその先にあるものでしょ？
やっぱりAGIかなー
- 155 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/11(土) 20:48:02.27 ID:2v2BzL6t0.net]
- >>143
オワコン
- 156 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/11(土) 21:09:42.43 ID:ew7BdoQp0.net]
- 機械学習スタートアップシリーズって微妙なやつもあるよね
- 157 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/11(土) 21:31:59.53 ID:Zt/4qaNAF.net]
- その勉強の先に何があるんだ、みたいなほんとうに触りだけの奴も多いな
最初から突き放してあげた方がある意味で良心的
- 158 名前：140 mailto:sage [2019/05/12(日) 01:01:48.75 ID:k5GhHpRra.net]
- 理解しました。
これは高次元の世界の主成分軸の単位ベクトルの大きさを1とする制約からくるものですね。
固有値で割らなかった場合は主成分軸ごとに単位ベクトルの大きさが異なるからグラフにしたときに升目の形が長方形になってしまう感じ。
- 159 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/12(日) 02:12:12.70 ID:B3ncpqwY0.net]
- 画像認識で教師なし学習って可能ですか？
例えばネット上の色んな画像をランダムに学習させてあとから犬の画像を抽出できるようにするとか
- 160 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 02:52:35.06 ID:sBOzGE/v0.net]
- 教師無しと教師有りに本質的な区別はない
- 161 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 08:08:33.24 ID:LAPNzPPAM.net]
- >>140
自分の理解だと
高次元空間における主成分軸への射影ではなく、高次元空間に射影した時点で
自動的に主成分分析っぽいことができていて、あとはスカラーを調整するだけだったような
- 162 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 08:09:57.05 ID:Jr9TZlLT0.net]
- https://tjo.hatenablog.com/entry/2019/05/10/190000
- 163 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 08:12:26.96 ID:Jr9TZlLT0.net]
- ＞「このまま今の仕事を続けていった場合、一体自分はどこに向かっていくことになるんだろうか？」「10年後に果たして自分の仕事はあるんだろうか？」と不安に駆られるのも無理からぬことだと思います
- 164 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/12(日) 08:29:46.27 ID:VqhQ+RPw0.net]
- 長い
- 165 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 08:51:24.29 ID:LAPNzPPAM.net]
- キャリアの先が不安だから
データサイエンティストではなくエンジニアの方になったわ
やること多くて反吐が出るけど
- 166 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 10:19:23.76 ID:ICYeSmM7H.net]
- 高度IT人材が数十万人不足！とか騒いでる側から、現職中堅からこんな声が上がってるとはね
AI、AI！はただの号令で実態はこんなもんなんだろうな
数年後には年間数万人規模の大学出AI人材輩出されるらしいが現場はどうするんやろ
- 167 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 11:25:59.32 ID:z++b3CYg0.net]
- 結局システム作らないと行けないから、論文書くような人以外は、従来型人材が必要なんでないかしら
- 168 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 11:38:51.72 ID:wIsV6IWRa.net]
- 50代の偉いポジションの人なんかはメール使うのがやっとというレベルでありその人が考える高度人材だから実際はお前らが想像するほど高度ではない
- 169 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 12:21:56.49 ID:VqhQ+RPw0.net]
- 松尾豊あたりが入れ知恵してるんだろう
- 170 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 12:37:03.79 ID:z++b3CYg0.net]
- svmで分類出来る程度なら勝手に皆成る気がする
- 171 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 16:34:03.36 ID:yphZ1GONp.net]
- >>149
理解しているのかしていないのか分からないけども
1. 高次元への写像
2. 主成分分析
という2段階のステップがあり、固有値、すなわち分散で割るのは主成分分析によるもの
次元削減で使う主成分分析も固有値で割るでしょ？
>>152
自動的にできるというのが言い方は微妙だけど
分類できるようにカーネル関数を選択するというのが正しい
- 172 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 16:38:55.57 ID:yphZ1GONp.net]
- >>150
分類はできるけどそれが犬であるかどうかは教師が必要
- 173 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 16:41:47.65 ID:yphZ1GONp.net]
- >>156
データサイエンティストって言っても多くは前処理要員だと思う
DataRobotにデータを食わせるためのエンジニアに近い
あるいは出てきた結果を偉い人にわかるようにWordやpowerpointに貼って説明する仕事
- 174 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 18:54:41.11 ID:VqhQ+RPw0.net]
- 偉い人にデータサイエンスブームが来るだけでは？
他人にやらせるより自分でできた方が良いだろ
pl理解するノリでデータサイエンスが必須スキルになるのでは？
- 175 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 20:57:22.15 ID:dyyWf7Fh0.net]
- ほにゃらら人材が何万人不足ってのは
「安く使い倒せる人材」が不足って意味だからまともに受け取ると死ぬぞ。
- 176 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/12(日) 21:05:53.21 ID:B3ncpqwY0.net]
- 画像で犬が認識できるようになるには何層辛い必要なんですか？
- 177 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/12(日) 21:06:44.48 ID:B3ncpqwY0.net]
- 何層くらい
- 178 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 21:12:41.78 ID:XrbI1zLA0.net]
- >>166
第五世代の頃
- 179 名前：もそう言われていて騙されたｗ []
- [ここ壊れてます]
- 180 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 21:24:13.42 ID:yphZ1GONp.net]
- >>167
CNNを3つ、すなわち畳み込み層とプーリング層を3つずつで6層かませて、その出力を全結合でうけたら結局最低7層くらいじゃないかね？
- 181 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 21:35:29.92 ID:ICYeSmM7H.net]
- >>156
まぁ部署がなくなったりするよりはいいだろうw
- 182 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/12(日) 21:45:49.32 ID:B3ncpqwY0.net]
- >>170
そんなもんで行けるんですね
思ったよりコスト低かったです
ありがとうございました
- 183 名前：140=149 mailto:sage [2019/05/12(日) 21:48:32.58 ID:sy9ClKDrM.net]
- >>162
しつこくてすみませんが、通常の主成分分析で固有値で割るっていうのが分からないです。
例えば3次元のテストデータ100個を主成分解析で2次元にする場合、
1. テストデータ(100X3)を標準化(平均0化＆標準偏差で割る)する
2. 共分散行列を求める(3X3)
3. 共分散行列の固有方程式を解く
4. 固有値が大きい順に対応する固有ベクトル2つを並べた行列(3X2)を作る(※固有ベクトルの大きさは1)
5. 標準化したテストデータ(100X3)と4.で計算した行列(3X2)の積を計算する
の手順だと思いますが、どこで固有値で割る計算をする必要がありますか？はじめに標準偏差で割るのと関係しています？
- 184 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 22:16:58.32 ID:yphZ1GONp.net]
- >>173
単なる次元削減だとその通りで固有値で割るプロセスはないよ
PCAの出力をさらに分類に用いているから固有値で割る意味がある
- 185 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 22:41:24.92 ID:Jr9TZlLT0.net]
- 共分散行列の寄与度の話が横割で入ってるからややこしくなってる
きよど＝対象軸の固有値÷行列のトレース(固有値の総和)
- 186 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 22:46:24.16 ID:Jr9TZlLT0.net]
- 固有値大きいものの軸を残すのだから
寄与度も見とけという話
- 187 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 22:49:17.14 ID:yphZ1GONp.net]
- >>175
今は寄与度の話ではなく正規化の話です
機械学習で分類をさせる場合に、最初の前処理として正規化します
PCAで座標系変換したので、新しい座標軸で正規化をしただけです
難しいことは言っていないですよ
- 188 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 22:50:54.86 ID:Jr9TZlLT0.net]
- >>140を呼んでなかったな
固有ベクトルを1に規格化してるだけじゃね？
変換行列をユニタリ行列にした方が扱い易くなるし
- 189 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 23:32:08.32 ID:yphZ1GONp.net]
- >>178
同じく質問を正しく理解してなかったかも
もしかしてこういう回答が欲しかったのかな
分散共分散行列 Σ
ある固有値λ=σ^2 固有ベクトルx
質問: 固有ベクトルの正規化はx/σではなくてx/σ^2はなぜですか？
回答: Σ=XX’で次元はσ^2だから。実際対角成分は分散が並ぶ。
- 190 名前：140=149 mailto:sage [2019/05/13(月) 00:06:31.85 ID:fgQo8CVVM.net]
- レス下さった方ありがとうございます。
- 191 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/13(月) 01:04:21.95 ID:Aw9fYqTa0.net]
- >>150
ネコは可能だけど犬はどうかな
有名なヤツ
zellij.hatenablog.com/entry/20130608/p1
- 192 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 01:58:58.24 ID:raPjMjjZ0.net]
- 文科省が○○万人不足！って騒ぎ出したらたいてい作りすぎで失業者の海になる
- 193 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/13(月) 02:06:03.05 ID:Aw9fYqTa0.net]
- 余って値崩れするくらいがちょうど良いんだよ。
経団連的には。
- 194 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 02:18:59.07 ID:raPjMjjZ0.net]
- 役所の肝いり人材増やそうとした業界は地雷だから進路をとるのはオススメしないところになる
- 195 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 06:18:49.06 ID:DYqelPDQ0.net]
- >>184
ホンコレ
- 196 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 07:40:01.60 ID:ZO0K8HVUM.net]
- AI人材の給料は新卒でも800万以上からスタートと聞いたけど違うの⁉
- 197 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/13(月) 08:02:05.44 ID:6CUBPQ20M.net]
- >>186
米国の話しね。
日本のサラリーマンは
まだ年功序列賃金が根強いので。
- 198 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 08:27:47.74 ID:KmhIhj09a.net]
- 日本ではどんなスキル持ってても新卒は300〜400万スタートで固定
- 199 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/13(月) 09:07:05.39 ID:C22xy9Fwa.net]
- >>188
パナだっけスキルがあれば1000万払いたいって記事みたけど。
- 200 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 09:36:36.91 ID:75RnJmxl0.net]
- 給与に期待したければ素直に外資行く
NTTも高度人材には1500万以上出すとか言ってたけど、
内部調整が上手くいかずに形骸化
日本企業で現場が管理職より高給を貰うと内紛が起きる
- 201 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 09:48:09.30 ID:Kt7NEVhB0.net]
- ノーベル賞取る社員が出ても変わらんのな
- 202 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 15:24:45.95 ID:bvgoIgNI0.net]
- コーディング(java or python,SQL,フレームワーク)
設計(デザインパターン,UML図)
数学(線形代数,微分積分,最適化数学)
統計学(大学一年レベル)
基本的なアルゴリズム(ロジスティック回帰,SVM,ランダムフォレスト,決定木,カーネル化)
DeepLearningの基礎(ニューラルネットワーク,RNN,CNN)
最低限、この程度のことをわかっていれば業界に入れる気がする
やってみれば簡単だし、すごい人材だとは思わないけど、どこにでも転がってるわけじゃないよなあ
- 203 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 15:30:30.94 ID:cFShRLFxM.net]
- >>192
業界に入れても金にならない
- 204 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 15:38:16.99 ID:bvgoIgNI0.net]
- 俺なら初期ステこのぐらいで20代前半だったら全力で育てるけどな
- 205 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 16:00:15.71 ID:QZeyc4uiM.net]
- そのステでどういう仕事あるんだろ。雑用の予感しかしない。
若ければいいけど
- 206 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 16:03:46.52 ID:PK03RLzJ0.net]
- >>194
お前を使うほうに就職してるよ
- 207 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 16:09:58.77 ID:bvgoIgNI0.net]
- >>195
エンジニアにするしかないからPGからじゃない
- 208 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 16:11:56.88 ID:cFShRLFxM.net]
- >>195
web系（大手）かSIerに就職だろ
- 209 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 16:17:44.83 ID:bvgoIgNI0.net]
- どっちかというと、業務用webアプリケーションを開発しているところの、
機械学習エンジニアの求人にひっかかりそう
- 210 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 16:20:05.85 ID:QZeyc4uiM.net]
- ほぼワイのステだからね。ですよねーって感じだ。
- 211 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 17:10:03.77 ID:HmTmr696d.net]
- >>186
日本は博士号持ってれば基本的に初年度は基本給22マン程度、次年度から36マン程度になり、入社5年でだいたい80マン位になる
- 212 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 17:47:44.67 ID:VgiMIauBM.net]
- エンジニアになるにしても
新卒なら大学で何を習っていようがPGの下積みは必要だし
データサイエンティストになるにしても
たぶん前処理の下積みは必要なんじゃないかなあ
- 213 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 17:52:25.99 ID:yzhNtOt8H.net]
- ちょっと意見を聞かせてほしい
AIの勉強会をやるとかで話す内容丸投げされて途方に暮れている。まぁ3回目なんだけど
一応他の社員が聞くわけだからなんか何かしら勉強になるものを提供したいと思うの
でも最近AIブーム終了だのコモディティ化しただのそんな話も聞こえてくるし
ヒントン先生がバックプロパゲーション後悔してるとかディープラーニング自体いずれより凄い技術に置き換えられるのではとか
そんなわけだから機械学習とかAI分野で色々技術が進歩しても大事になりそうな物って何だと思う？
例えば数学とか統計は間違いなくそうだろうなって。まぁプレゼンしても全然面白くなりそうにないのが困るけど
個人的にデータラングリングとか前処理とかはきっとずっと必要だろうしその辺なら話せるかなとか考えている
- 214 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 17:54:42.36 ID:VgiMIauBM.net]
- >>203
説明変数、評価関数、最適化の関係は普遍的なことだと思う
むしろそれが全てみたいなところあるじゃん
- 215 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 18:53:09.54 ID:WbHLMLVKr.net]
- >>201
5年目で80万もあれだが金払いのいいとこならあるとしても、博士卒は普通27歳なのに初任給22万って
- 216 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/13(月) 18:56:45.35 ID:qW0HdUyQa.net]
- >>203
ディープラーニングが台頭した今だってSVMやロジスティック回帰やら決定木やらはデータ分析で現役だし
ディープラーニングより凄い技術が出てきたってそうなんじゃないの
- 217 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 18:58:43.63 ID:VgiMIauBM.net]
- 理系の博士号と取って、五年目で80万は平均値としては正しいかもなーって思った
俺はそういう世界のことよくわからないけど
- 218 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/13(月) 19:28:31.24 ID:iKyoSYqmM.net]
- ディープラーニングでうまく行かず
SVRを使ったけど
原因がわからん。
やっぱもっと勉強しないと
だめかなあ
今は勉強してなくても給料高いから
サボってしまう
- 219 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 20:02:19.16 ID:6hKoG7EMa.net]
- 統計も大事だけどその基礎として線形代数の方がもっと重要だな
- 220 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 20:06:45.88 ID:RycU0k5v0.net]
- >>205
初年度は研修生である事に違いはないのでその程度が相場
- 221 名前： mailto:sage [2019/05/13(月) 20:16:39.53 ID:76hfBhHZ0.net]
- >>192
＞最適化数学
はじめて聞く名前ですね…
- 222 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 20:22:18.24 ID:rR5Ay+O80.net]
- 最適化数学も知らないと臆面もせず書き込めることがこのスレのレベルの低さを物語っている
- 223 名前： mailto:sage [2019/05/13(月) 20:29:39.97 ID:76hfBhHZ0.net]
- >>212
その「最適化数学」の中にでてくる technical term をいくつか紹介いただけないでしょうか？
- 224 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 20:33:23.65 ID:RycU0k5v0.net]
- 専攻してなきゃそんなもんじゃねーの？
- 225 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 20:36:36.23 ID:royUZnP80.net]
- 知らないことそのものを言ってるんじゃなくて、
自分が知らないことに対する態度のことを言ってるんだと思うよ
- 226 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 20:52:15.44 ID:RXw/a9RH0.net]
- >>212
そいつは荒らしなのスルー推奨
- 227 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 21:09:00.43 ID:DYqelPDQ0.net]
- プログラミングできなくても
ms-officeを使うように
中身を知らなくても
使うようになるよ
- 228 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 21:13:31.72 ID:RXw/a9RH0.net]
- QZはC++厨房なので馬鹿にされるぞｗ
- 229 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 21:59:43.27 ID:eZhrLGeRM.net]
- 最適化数学くらいググればいくらでも出てくるだろ
だからこの擦れはレベル低いといわれる
（実際レベル低いけどｗ）
- 230 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 22:12:10.34 ID:9QsNbP8la.net]
- 最適な解を求めるのは計算量などの壁があるので
現実には準最適解で我慢するしかないがな
- 231 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 22:24:38.16 ID:RXw/a9RH0.net]
- そんな話はしてねーよ
- 232 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 23:25:32.54 ID:Lin7kyjOH.net]
- 住人は二極化の傾向
- 233 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 23:41:05.48 ID:lm4Ta2LV0.net]
- 数理最適化なら普通によく聞くんだが、「最適化数学」でググると特定の本ばっかり出てくる…
- 234 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 23:42:53.23 ID:WTnXiss50.net]
- >>207
平均はもっと低いぞ
アカデミックなら五年目で年収600も行かんことが多いし企業は残業次第じゃないか
- 235 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 23:45:37.57 ID:WTnXiss50.net]
- >>210
俺が就活したときそんな求人見たことないが。まあ分野違うけど
- 236 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/14(火) 04:40:20.09 ID:tmpBh2DsM.net]
- >>224
そんなもんか
今はなんだかんだでオーバードクター向けの求人が多いから、
もう少しもらってるのかと思った
- 237 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/14(火) 04:48:08.09 ID:tmpBh2DsM.net]
- 叩き上げの機械学習エンジニアからみると、
大学院でアカデミックなことを学んで、データサイエンティストになった人たちは輝いてみえるんだけど
お給料は俺らと大差ない上に、キャリアを考えたらエンジニアの方がずっと安定するのね
この国は技術や知恵に対する敬意が足りない
- 238 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/14(火) 07:46:45.08 ID:FDFESg8Y0.net]
- ポケモンをプレイしていた大人の脳には「ポケモン領域」が存在することが脳スキャンから明らかに
https://gigazine.net/news/20190507-brain-scans-reveal-pokemon-region/
これって昔流行ったおばあちゃん細胞だろ？
- 239 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/14(火) 08:14:18.68 ID:OfxHotEtH.net]
- >>227
今まで日本式経営は多くが近代的だったためデータの持つ力が分からなかった
データを活用する方法と、データが経営判断・利益に直結することが知られてきたので、データ屋さんは徐々に需要増と予想
- 240 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/14(火) 08:21:34.40 ID:klzpQa9I0.net]
- とは言っても特別扱いは無いだろね
色々な専門家が集まって企業は作られてるわけで、昔の花形分野の専門家と同じ扱いになるでしょ
- 241 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/14(火) 08:36:03.29 ID:1t0AuSqNp.net]
- >>229
その通りだね
データ関連事業は活性化すると思う
国の研究機関はさらにまずいね
データ関連のポジションがなくデータは研究者のサイドワークになっている
海外は米国、欧州、中国はデータ関連のポジションがある
- 242 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/14(火) 09:15:59.28 ID:dLAGyjDCM.net]
- まずは隗より始めよ。
国の研究機関で派遣のデータ関連の仕事あったよｗ
ポスト増やせないのね
- 243 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/14(火) 09:23:38.47 ID:1t0AuSqNp.net]
- >>232
パーマネントポジションという意味ね
派遣に任せるデータではなくて、博士号を持った研究者による専門チームが各国にある
派遣エンジニアはいくらでも必要だし雇用するけどもそれらを統括して将来構想を戦略的に練るポジションからして存在しない
データ戦略という概念がゼロ
- 244 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/14(火) 09:36:47.85 ID:dLAGyjDCM.net]
- >>233
そのとおり
派遣に丸投げで、論文の紹介すらできないんだもの。データ扱いたいなら自分が勉強するか、データ系の博士持ちせめて有期で雇って欲しい
- 245 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/14(火) 13:06:08.23 ID:bjURUwy5a.net]
- 久々に立ち寄ったらポジションくれくれスレになってた
- 246 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/14(火) 16:48:13.57 ID:kMGrdpdaa.net]
- >>223
制御数学じゃないんか？
- 247 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/14(火) 16:54:39.30 ID:xQiDR/bs0.net]
- 間抜け乙
- 248 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/14(火) 18:59:05.36 ID:rZErxOEYM.net]
- なぜ給料の低い国の研究機関に
ポジション求めるの？
民間企業でいいじゃん？
給料高いし変な縛りもない。
- 249 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/14(火) 19:20:50.93 ID:R0GTEc9nH.net]
- ポジションは外資のがちゃんとありそう
- 250 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/14(火) 19:24:47.64 ID:klzpQa9I0.net]
- 人材が不足するという割に国関連では求人してない矛盾を憂いてるのさ。憂国である
- 251 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/14(火) 19:33:42.39 ID:/4NFgqiF0.net]
- >>国関連
手が足らずに統計不正が起きるほどに人不足なはずなのにな。
マジクソだわ。
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