アメリカではなぜデーターサイエンティストが流行っていないのか
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- เผยแพร่เมื่อ 26 ส.ค. 2024
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#酒井潤
日本の大卒は文系はほぼ１００％、理系でも半分ぐらいは高校でやるような基本的な統計学ができないんですよね。逆に言うとこういう人材でどうやって市場や経営データの分析をやってきたんだろうなと思う。だから、どういうレベルの仕事やってるんだろうというのはある。
考えてみればそうだな。次の戦略を立てるために必要なのがデータサイエンティストであって、戦略を立てる人は数人で事足りる。
それよりは戦略を実行していく人、エンジニアの方が何倍も多いわけだ。
データサイエンティストが年収高いのは、枠が少ないっていうのと純粋にそれに見合うだけの優秀な人がなれる職業だからなのか。
私はコンサル会社でデータサイエンティストをしておりますが、とても共感できます。
ソフトウェアエンジニアへの転職を模索しているところです。。。
ソフトウェアエンジニアいいと思います！
他所の水は甘く見える。弱気にならずにデータサイエンティストを極めた方がいいと思うよ。
取り敢えずSQLを高速に打てるようになればしばらくは騙しが効くと思う。アメリカの有名企業に勤めてる
データサイエンティストが俺に相談に来たことがあって、「とにかくSQLを高速に打てるとはったりが効くから、、」
と教えてやったら、ＳＱＬをマスターして今はバリバリの天才データサイエンティストで通ってるｙ。
俺は嘘は絶対に言わん。データサイエンティストを極めろ。
@@soka8857
SQLを極めようと思うとクラウド系もてを出した方がよいですか？
@@user-rf8ks6ld3z 音声でSQLができるようになったので、手技でのはったりが通用しなくなったね。
元々IT系のものは丁寧に作られていれば理解も使うのも簡単なのだが、エンジニアは自分たちの仕事の延命の為に態と難しいインターフェースを残したり判読の難解な仕組みにしたりして参入障壁を作っている。分類するとそういう態と難解に作られている部分が1/3、未熟なので難解になっている部分が1/3、真に技術的に難しい部分が1/3くらいだろう。
AIが2/3を解決してしまうので、はったり戦略が難しくなってきた。なので真面目に1/3の正攻法を狙うか、AIすら使えない人を相手にAIで稼ぐかだろうね。
@@soka8857
難しいインターフェースは存在意義ないですがそれが採用されているシステムとか改修がその人しかできないもしくは時間がかかるとかありますもんね。。。
なるほど、、、
音声と言うのは元のテーブルやテーブルから新しいテーブルを作成するまでを言葉で指示するだけでできるようになると言うことでよいですか？
日本だとデータサイエンティストという言葉にアナリスト、集計屋、データエンジニアなどが包含されてごっちゃになってるから求人が多く見えるだけです。純粋な研究の求人は日本でも少ないです。
そうなのですね。。。
全ての日本人が見るべき動画。
ありがとうございます！
ＳＱＬを高速に打つ奴が増える予想。
今新卒の真っ只中ですが、日本のデータサイエンティストって企業によって意味合いがかなり違ってくるイメージです。
企業の中にはAIリサーチエンジニアとかも含んでいるところもあってややこしい、、、
そうなんですね！
日本だとエンジニアは土方みたいな扱いになるからそこから抜け出たい、みたいなところがあるんじゃないでしょうか。日本はもっと他国から作り方を学ぶべきと思います。
ですよね！
一部の天才の人が作ったモデルが一般でも使えるようになってそれでだいたい事足りてしまうのでモデルそのものを作れるかどうかよりもMLOps全体をうまく回せる人が求められていると思います。
ですね！
勉強になるなー
日本では分かりやすいハードスキル（これだけをやればOK）を過剰に求める傾向が強いと思っています。
ですよね。。。
結局なんでもいいから好きな分野をそこそこ突き詰めて、横展開するのがいいのかなと感じています。
自分はwebフロントエンドが好きなのでそこを本職にしつつ、デザインにも応用を効かせています🙆♂️
ありですね！
本当にそう思います！
得意な分野が学生のうちに見つかればかなり強いのですが、皆さん社会人になってから見つけていて、「運だよ」とか「流れだよ」とか仰ってるんです…
4分30秒以降やっと落ち着いて見れるようになったわ
水をおいたよね（笑）
自分もPytorch使った仕事をやってきましたけど、お客さんがやりたいことを実装すると、できるかできないかわからない上に時間がかかるので、今あるモデルでできる内容かどうかを調べてAIの実装で1ヶ月超えるような案件はやりたくないなと思っているうちに、この仕事ってトップ層以外は薄いなと思い本業にするのをやめました。アメリカでエンジニアとしてはたらくためにビザとかで大学院の資格とかなにか必要なのでしょうか？そういった動画がまとまっているのであれば是非知りたいです。
ある程度は動画にしました
かといって、日本においては、データサイエンスできる人がまだ足りてないので、まず使える、というところになるのはしょうがないのかな、と。但し、ご指摘のように、将来その人たちが増えた場合、食っていけるかは別なので、Pythonコードで業務簡易化ツールを作ったりするスキルも必要なのかな、と、最近機械学習がなんとなくわかってきたと同時に思うところではあります。というか、やっと機械学習やディープラーニング、使うにあたり何を言ってるのかようやくわかったところで、こういう話を聞くのはちょっとショックでした。
常識的に考えて本当仰る通りだと思います。
ですよね！
常識的に考える人はエンジニアは向かないと思う。データサイエンティストには向くかどうかしらん。
今アメリカの学生で、ボスキャリ行きました。
データサイエンス職の概念が、データアナリスト、データエンジニア、リサーチャー、グチャグチャな感じの概念でしたね。
この考えは、ソフトエンジニア→データサイエンティストだと勿体無いけど、コンサル→データサイエンティストだと可能性は広がるよねってことですよね。
ですね！
データ系職種でごしゃっとなっている感じがありますが、データなんでも屋さんが事業会社にも多いと思います。
キャリアを積めて無くて、PoCや小規模なものに終始している。
データサイエンティストでもソフトウエアエンジニアでも結局は優秀なのはほんの一部ということでしょう
水をいつ飲むのか気になって話が入ってきません
歯がとても綺麗ですね！ホワイトニングとか歯列矯正はされていますか？？
矯正はしましたが、ホワイトニングはやってないのです。。。
日本の大学にデータサイエンス学部の新設が増えてますが、将来はどうなるんでしょうか。
あと、データサイエンティストというよりは、事業会社の事務職で統計学の深い知識を持ってる人が、10キロと表示されてるみかんが入ってる箱の重さが、11キロなら許されるが、11.46キロ以上なら不許可にするなどの分析する人が多く求められていると思います。
なんと！
来年からDS職に就きますが、実力がそこまでなので先行き不安です...。マネジメント寄りのキャリアを築いていくのがベターなのかなと感じてます。
コーディングも面白いですよ！
データサイエンティストはプロ野球で例えると、キャッチャーみたいな職種ですね。対戦する打者、その日の審判の癖、味方投手の今日の調子、その日の気候など色んな要素を分析して、最適だと考えられる一球を選択する。試合に出られるポジションは1つしかないので、チームにそんなたくさんは必要ない。
まさに！
いつも拝見してます
jtc勤務ですがデータサイエンティスト社員の離職を防ぐため、データサイエンティスト職に手当をつけることを検討していますが、どんなつけかたが納得感があると思いますか？
普通に他の人よりも多くのボーナスを上げるのが良いかと！
製造業だったらデータサイエンティストは活躍できそうなイメージがある。
ですね！
対してアメリカのトップスクールにおいて、データサイエンス修士が増えている傾向があると思うのですがなぜなんでしょうか？
数は増えると思います。どの程度のエンジニアが増えるかも気になってます。
説得力がすごい🙌
ありがとうございます！
エンジニアとサイエンティストでは後者の方がより少なくなる。それは当たり前でエンジニアリンクの母体がサイエンスだから。
ですね！
大手メーカーに勤めてるけど実需要と人材供給が合ってない気がする。正直データサイエンティストの需要は少ない。無理やり仕事を作っている状態。すぐに供給過多になると思う。
文系で就職に幅が利かせられる学部を探しているのですが、データサイエンス学部は微妙ですか？(高校一年生です)
文系寄りのキャリアを狙うならデーターサイエンスでも良いかと思います。
@@engineer-jun : 日本の大学のデータサイエンス学部では、理系の情報学部または工学部情報工学科でハード面をガリガリにやるDSと、文系のDSでどちらかというと〇〇データアナーリスト的なものに重きを置いているものを見かけます。TH-cam動画や大学掲示板などではほとんどが理系のDSを学ばないと、就職しても使いものにならないということを言っていますが、本当にその通りなのでしょうか？
私も数年データサイエンティストの肩書きで働いていました。
おっしゃる通り、便利ライブラリ(Pytorchとかsklearn等)を使って終わりというレベルだったので、こんなので将来やっていけないな思い転職しました。
私含め、日本にはなんちゃってデータサイエンティストはたくさんいると思います。
なんと！やはり。。。
おっしゃるとおりの危機感を抱いて、キャリアチェンジのために留学しています。
データサイエンティストはインポスター症候群多いらしいです。
たしかに、ライブラリやBIツールが想像以上にどんどんコモディティ化してきたので将来性は疑問ですね。アルゴ組めるエキスパートの方々は先端研究系ではＰＯＣメインで細々と食いつなげているものの、現状のそっち系の案件ボリュームゾ－ン的には「ＳＱＬデータ整理屋さん」的なものが多い印象です。←なんちゃってデータサイエンティスト
そういうのは人口比できまるからアメリカの方がなんちゃってデータサイエンティストは多いと思う。
日本の大学でデータサイエンティスト学部とかあるけど大丈夫なのかな？
基礎研究の業界ではデーターサイエンティストは取り合いですね。企業とは違うのかもしれません。
なんと！
データサイエンティストという名のプログラマーばかりの求人
ですよね。。。
最新のペーパー実装もできないといけないし、抽出からDWH作成、モデリングまでやって、やたらマイクロサービスも管理してまでやらないといけないのに年収が1500あってもコスパが悪すぎる。
ですね！
海外のインフラエンジニアについてもどのような働き方をしているか知りたいです。
エクセルでパラメーターシートなどは作成しているのでしょうか？それとも実機で設定を確認すればいいよねってなっているのでしょうか？
そもそもデータサイエンティストが必要なビッグデータを抱えている日本企業は無い。敢えて言うなら通信事業者か移動体通信くらい。日本で流行ってるのはデータエンジニア。サイエンスしてない。
うぉ！
スモールデータでもデータサイエンスはできるぞ。
製造系の仕事は、品質とか歩留まりが重要だからです。アメリカでは製造はあまり強くないですよね。中国はまもなくつぶれるので、製造が日本に戻ってくるので、データーサイエンティストは需要が出てくると思いますよ。
pytorchなどのライブラリを作れる天才よりもライブラリを使って応用できる凡人が実際の業務ではたくさん必要。
ですね！
個人的には基盤構築や機械学習以外のデータサイエンティストやアナリストって何でも屋兼スペシャリストってイメージです。
そもそも職域に意味なんてないんじゃないかなと、、、
必要な内容から逆算して必要な事を対応する。
PMでもSEでもコード書いてる人は全然います。SQLとPythonは出来て当たり前って扱われますよね。
biや特徴量開発や分析は勿論、パイプラインもできてAPIもできて提案資料も作ってスクレイピングもできる。ほんと全部やるイメージですね。
ピンとキリの差が激しそうですね。
sqlやpythonだけできてもダメですよね。。。
複雑なのもできるといいですよね。
python、Rを使える内部監査人ですが、外部ライブラリをどうやって作っているか気になりますから。
Rまですごい！
@@engineer-jun
ありがとうございます😊
土方職人が作ってますよ。
日本の核心的な現状と課題を突いています。多くの企業もDXとデジタル化を混同しているので。
なるほど！
歯を白くする方法教えて欲しいです笑
肌が黒いと白く見えやすいです！
🔥
なぜ水を持っているのですか？
ちょうど水を飲んでて。。。
白い歯が気になって話が入ってこない
歯がとてもキレイ。何かしてるんですか
矯正はしましたー。
最近のシリコンバレーはどんな状況なのでしょう？
（ハワイにおられますが…）
大手IT企業が解雇や採用ストップで揺れていると思うので、潤さんに現状解説していただきたいです🙏
Twitterが解雇すると連鎖でFacebookやSalesforceも解雇しましたしね。。。便乗する企業は多いと思います。。。
データサイエンティストってコード書かないのか！！
書く人もいますけど少数かもです。
日本であれば書けないと仕事にならないそうです。そこらへんはお国柄というか環境の違いだと思いますが。
データサイエンスは大学院で勉強するほどだと思いますか？すごい悩んでいます
そんなこともないかと
つまり中途半端な奴はいらないってことすね。
ですね！
何だか身につまされる話でした、、
ちなみに、PMレイヤーの人間は、日本と同様エンジニアリング力はあったりするんでしょうか？
また、話が変わりますが、日本で必要とされているSAPの導入・更改コンサルタント、SCMの導入コンサルタント、BIの導入コンサルタントは、アメリカでは需要があったりしますか？
加えて、それらのコンサルタントの位置付けも知りたいです！
エニジニアからPMなる人多いですね。あとは自社開発なのでコンサルにお願いすることあまりないですかね。。。
専門用語多くてあんま理解できなかったけど、日本がアメリカみたいにシフトしたらデータサイエンティストに未来はないですか？データサイエンス系の学部が進むか迷ってる候補にあるので興味深い内容でしたー
シフトできるのかが問題かもです。。。
そしたら新しいサイエンスをつくりだせばいい。アメリカに追従する必要なんかない。アメリカは左翼が蔓延って
没落しつつある。
日本もそれにひきづらて、没落しつつあるように見えるが、潜在能力はアメリカなんて問題にならんと思うよ。
歴史は繰り返す。ＪａｐａｎＡｓＮｏ１。
SQLも極めたらそんなに凄いことになるんですね！😂笑
すごい人いますよね。
SQLなんてAIに任せたらいいんだから、AIが進化したら天才が真っ先に首。
@@soka8857 SQL書いたことさなさそうww AIに任せてもそれが正しいか判断できなかったら意味ないよww
@@aka-wp1zq SQLってすでに整理されたRDB用の言語だからね。データを要求する側が欲しいデータは解っている。ＳＱＬの天才はそれをプログラムに変換するデコーダーだ。結果が要求どおりかどうかは要求した側が当然解る。ＳＱＬの天才は要求を超高速にデコードするだけ。そんなのはＡＩで十分だろ。
そもそも天才なんてできそこないだよ。
例えばアインシュタインが最初の妻ミレーバ・マリッチに出した驚くべき条件がある。
1. あなたは次の条件を確認すること 私の衣服と洗濯物はきちんと整理されていること。 私は三食を定期的に自室で取ること。 私の寝室と書斎は綺麗にして置くとこ、わたしの机は私専用であること。
2. あなたは社会的条件からどうしても必要な場合を除いて私との個人的関係を断念すること。特に以下のことは控えること。 自宅で同席すること。 ともに外出や旅行をすること。
3. あなたは私との関係で次の条件に従うこと。 あなたは私に親愛の情を期待してはならないし、私を非難してはいけない。 私が要求した時は話を中止すること。 私が要求した時は抗議をしないで私の寝室なり書斎から即座に退去すること。 あなたは子供の前で私を言葉であれ行為であれ、私をけなしてはならない。
これを読んでできそこないだと思わないとしたら、それは君が天才の側の人間だからだ。もし偉大なる凡人側の人間だったら、こんなやつはできそこないだと思うだろう。
どこの国がデータサイエンティストを雇用して上手く活用してるんでしょうか？アメリカではない？？
利用はしてますが多人数ではないようなきが
歯が白い！すごい！
うぉ。
日本は帰納的とするなら、欧米は演繹的。データサイエンスは帰納的な方法論だから、欧米の人の根っこには合っていないんだと思う。
人間が頭で考えてできるデータサイエンスなんて、あまり劇的な効果は得られないと思うよ。