"データアナリスト"投稿一覧
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企業に寄るかと思います
私の知っている企業では
データサイエンティスト 博士号もち アウトプットはスライドがメイン Python/Rは使ったり使わなかったり 最新論文のキャッチアップもはやい
機械学習エンジニア ごりごりにPythonで機械学習のコードを書ける 最新ライブラリのキャッチアップも早い
データエンジニア 機械学...4ヶ月前
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実際にホームページやウェブサイトをキーワードにしたサイトを作ったことはありませんが、参考になればと思い回答します。
ターゲットの年齢層によっても「ホームページ」や「ウェブサイト」などの認識にズレがあるので、ターゲットに合わせた名称でランキングを上げると良いかもしれませんね。
また、headに入れるkeywordsはGoogle検索のランキングには影響しま... 続きを見る1年前
view数 93
回答数 1件
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選考する側からするとgithubでの活動はOSSへの貢献などある程度、目的や背景がないとそれ自体から読み取れることが少ないので難しく思います。
githubでの活動量が多いことがネガティブになることはないですが、自分の実績やこれまでの活動をしっかり言語化して説明できる・履歴書から読み取れることの方が大事かなと思います。1年前
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機械学習エンジニアは、AIに対する機会学習教材の提供などプログラミング技術などのスキルが求められる純粋なITエンジニアの一種です。反対にデータサイエンティストは、AI・IoT・ビッグデータ等のテクノロジー分野に関わりますが一番必要なスキルとしては数学・統計学・経済学等のどちらかというとアナリスト分野の仕事です。
1年前
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基本はあまり差がないかと
案件によっては
機械学習エンジニアはエンジンを設計したり作ったりする人→結果的にビジネスにプラスのインパクトを出す
データサイエンティストはエビデンスベースドにビジネス的な領域に踏み込んでパフォーマンスを発揮するための施策立案をはじめ、なんでもやる人
なイメージで切り分けられてる気がし...2年前
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ツールがという意味では楽になりますが、つかえるという意味で難易度が下がるわけではありません。
以下に状況を解析し、それを分析手法に落とし込むことができるのか、というスキルは今後さらに重要性を持っていくものと考えています。
また、ツールが便利になればなるほど、やってはいけない分析というところに踏み込みやすくなってしまいます。適切に説明ができるというところはツールには依... 続きを見る2年前
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弊社の場合でお話しさせていただきます。
残念ながら、アナリストとしては定量的な目標設定にはなっておりません。
ビジネス価値をどれだけ創出できるか、という評価軸もあり、そちらは定量評価になっております。
以下をご参考にお願いします。
マネージャー
クライアントの目標設定を誘導しつつ、分析ロジックを構築し、意思決定を誘引し、その意思決定をビ... 続きを見る2年前
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私は、Webアプリケーション開発に興味があり、Ruby on Railsを学習しようと考えています。しかし、Rubyの基礎知識がまだないため、まずはRubyの入門から学習したいです。
Rubyの入門書やQiitaなどのサイトと、さまざまな学習方法がありますが、どれが自分に合っているかわかりません。
Rubyの入門におすすめの学習方法を教えていただきたいです。
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