【データサイエンス5つの誤解】①データサイエンス＝データを分析すること／②データサイエンスは「＋α」／③データサイエンスは専門家に任せるべき／④分析結果＝答え／⑤文系には無理／独習におすすめの書籍 

本当にそうだと思います。 統計学、理工学、物理、数学を最低、学部レベルで修めた人じゃないと厳しいです。 数学力の壁は存在し、文系ではすぐ天井にぶつかります。

@@deltaradio4654 結局それも学部レベルから修士レベル、博士レベルへとレベルが上って収束することでしょう そうなったときに数学的思考力は文系と１０年近く差が空いているわけで データサイエンティストとして抜きに出るなら、統計などデータサイエンスで扱う学問を使うレベルから生み出すレベルにならなければならず そのレベルに１，２年データサイエンスを勉強した人が到達できるとは私は到底思えず、到達している頃には上位のレベルも高くなっているので 正直、後発で目指した人の人生が無駄になる可能性があるため、あまり流行り廃りでデータサイエンティストをオススメしてほしくない気持ちはあります。

@@無し名-e4e 日本でデータサイエンスが話題に上がるのが遅かったですね。流行り廃りがあるのはその通りなので、データサイエンス根幹のとなる統計学や数学、物理等の抽象度が高い学問をやっといた方が潰しが効くと思います。

​@@無し名-e4e 文系出身者には、専売としてのデータサイエンティストになることは非常に困難を極めるというのは非常に同意です。 ただ、日本の多くの事業がデータドリブンに運用されているかと言われるとそうでもなく、 一定数、研究者レベルのデータサイエンティストではなく、データサイエンスを道具として活用したコンサル、営業をする人材が求められていると思います。 文系出身者には、データサイエンスの知見×ドメイン知識×仮説設定力さえあれば、どんな業界でも潰しが効くと思いますし、勝ち残っていけると思います。 データサイエンティストになるのではなく、データサイエンス人材としてのニーズは今後増え続けると思います。

ブラックボックスの意味分かってなくて草

マッキンゼーとかのコンサルがやっていることは仰るとおりデータサイエンスの領域に入っていると思います。 ただ、データサイエンスの仕事を二分する要素として、ゼロベースでデータベースを構築して、そこに数理による予測モデル構築から改善提案までできるエンジニアリング×ビジネスができる人が、狭義の意味でのデータサイエンティスト。BIツール(データをマニュアル通りに入れたらプログラミング知識無しでデータをある程度整えてくれるもの)を一つの道具としてビジネス軸で働かれる方を広義的なデータサイエンティストとされています。 前者の方は、動画でもある通りド理系のエンジニアからビジネスライクな物事を考えられるホントに希少価値のあるデータサイエンティスト。後者の方は今後どんな事業においても必要となってくる、誰でも名乗れるデータサイエンティストと捉えると、分かりやすいと思います。 マッキンゼーレベルの企業となると、前者の方がコンサル、ひいてはデータサイエンティストとして年収2000万以上で雇われてますね。 後者においては、アクセンチュアとかのソルジャークラスでイメージすると分かりやすいかもしれません。

理系が少し本気出せば社会科学の分野をその都度勉強できます。逆に文系がデータサイエンスにその都度必要となる数学、物理を勉強するのはかなり骨が折れると思います。結局、理工系出身者をかき集めた方が良いのです。

​@user-ws9dl9jx7f 数学の素養がない文系はそもそもデータサイエンスの知見を得ようという思考回路にもならないのではないかとは思いますけどね・・・ 稼げるって聞くしやってみっかーな感じの人は流石に挫折すると思いますが、現状のビジネスにおける経営課題として、データサイエンスの数字を追う必要性を論理建てて考えられる人は、素養あると思います。 逆に、ビジネス軸で物事を考えられない、営業ライク、コンサルライクな話し方ができない理系エンジニアの方が、その技術を後から身に付けるのは学問より難しいと思いますので、 機械学習エンジニア止まりになる傾向にあると思いますね。

ゴリゴリにデータ使う学科でワロタ

@user-ws9dl9jx7f 数学と言っても、データサイエンスくらいの数学は別にそうでもないでしょ 数学基礎論とか、根幹に関わる問題は別やが

自分は開発エンジニアだから厳密に言うと別の職種だけど、 文系の数学アレルギーと同程度、理系の「ビジネスアレルギー」みたいな人は存在する とにかく折衝やビジネスのドメイン知識から逃げようとするし、変にマネージャーとかになっちゃうととにかく物事の推進力がない。 お金をどう集めて、誰と誰に合意を取って、開発者Aに必要なタスクを切り出してパスする、みたいなことが全くできない 結局サービスがどう作られて、どういう点がお客さんに喜ばれてるかとかに興味がない、なんならそういうのは自分の領分ではないと思って嫌悪感すら持ってる人もいる 何が辛いって、開発エンジニアですらそうやって生きてきた人って、モノづくりの勘が育たないというか、そのうちコーディングしてきた期間で言えば自分に及ばない若手にエンジニアリングでも抜かれていくんだよね…不思議なことに 文系とか理系とかの区分はさっさと忘れた方が良くて、テクノロジー側にいる人はビジネスの方に、ビジネス側の人はテクノロジーの側に少し歩み寄るつもりで学ぶだけで充分良くなるはず それでいうと大手SIerは文系出身のシステムエンジニアが多くて「文系だから出来ない」が通用しない世界だからか、この辺りのバランス感覚がいい人が比較的多い気がする

知見や進め方のノウハウを持っているので、それを基にお客様と伴走する感じなのかな

分析は任せてもいいけれども、ビジネスの課題抽出を含め専門家に依頼するのが間違っているということです。課題、仮説、ここら辺を抽出し、実際に組織で変革を起こしていくには外部ではなく、やはり内部であるべきだということです。

@@MickyKukita 理解しています。その上で、コメントしました。