[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング28 (1002ﾚｽ)
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654: (ﾜｯﾁｮｲ 8d68-YsWi [182.167.30.214]) 2020/07/16(木)21:14 ID:MvdUR80X0(2/2) AAS
そういやメーカーPCって電源コネクタ余ってないな
655: (ﾜｯﾁｮｲ 35da-zSg9 [58.89.135.62]) 2020/07/16(木)21:24 ID:lauA0pax0(8/8) AAS
メーカーPCに拡張性を求めるな
656: (ﾜｯﾁｮｲ e34b-aTVc [61.116.16.156]) 2020/07/16(木)22:44 ID:oDeJ1YHp0(1) AAS
どの業界でも同じで
仕事は道具で決まるようなところがある
リモートワークの時代に突入した今
自作PC持ってないとか
「私は仕事が出来ません」と言っているようなもんだろう
性能はもちろんのことモニター、キーボード、マウス、デスクチェアに至るまで納得いく製品を使ってこそ一流
大体どの業界も一流は一流の道具を使いこなしている
657: (ﾜｯﾁｮｲ b563-KX95 [122.30.97.243]) 2020/07/17(金)01:28 ID:JB090FJW0(1) AAS
うちの会社はPC支給だから自作PCなんて関係ないが
658(1): (ﾜｯﾁｮｲ e34b-aTVc [61.116.16.156]) 2020/07/17(金)05:41 ID:3KhH25lF0(1) AAS
そういう会社は社風に習って管理されたノートPCでゆっくりやればいいんじゃないか
外部ﾘﾝｸ[html]:www.itmedia.co.jp
日本はもう他国についていけてないんで
新興企業が少なすぎてヤバイってことでいろいろやっているけど
外部ﾘﾝｸ:www.jiji.com
年功序列の日本で新しいことにチャレンジする奴が出てくる訳も無く
終わっていく一方なんで
659: (ﾜｯﾁｮｲ 1d54-7Z30 [180.235.6.52]) 2020/07/17(金)06:55 ID:q5rg8MzZ0(1/2) AAS
ここで言ってる生産性って主観じゃん(笑)
660: (ﾜｯﾁｮｲ 35da-zSg9 [58.89.135.62]) 2020/07/17(金)09:03 ID:ekCAOYpW0(1/4) AAS
会社支給のPCだとUSBをさすと部長に警告のメールが飛ぶソフトが入ってるだろｗ
661: (ﾌﾞｰｲﾓ MMb1-uxm5 [202.214.125.79]) 2020/07/17(金)09:37 ID:nyCYUAWLM(1) AAS
データサイエンティストには誰でもなれる
データ分析は結局アイデアだから
目的を達成するために分析するのであって
モデリングするためじゃないから。
方法と目的を取り違えている人多杉
662(1): (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMe3-7Z30 [153.159.123.205]) 2020/07/17(金)09:48 ID:1ZfyLSWwM(1/3) AAS
誰が最初に言い出した？データサイエンティスト(笑)
663: (ﾃﾃﾝﾃﾝﾃﾝ MM6b-mG75 [133.106.230.107]) 2020/07/17(金)09:52 ID:I5PwsS3iM(1) AAS
必要なのはデータ活用コンサルタントとデータエンジニア
中途半端にコンサルでもエンジニアでもない意味不明な呼称こそが諸悪の根源かもな
664: (ﾜｯﾁｮｲ fd01-dDBt [126.25.237.140]) 2020/07/17(金)09:56 ID:wND2Gqbe0(1) AAS
呼び方変えてもやってることも人材の質も変わらんよ
665: (ﾜｯﾁｮｲ 3544-YsWi [58.70.249.184]) 2020/07/17(金)10:20 ID:8ScKWicH0(1) AAS
とはいえサイエンスというよりエンジニアリングなので
666: (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMe3-7Z30 [153.159.123.205]) 2020/07/17(金)11:23 ID:1ZfyLSWwM(2/3) AAS
データエンジニア？
667(2): (ｱｳｱｳｶｰ Sa59-Dj67 [182.251.140.113]) 2020/07/17(金)12:56 ID:hsYr+4rfa(1) AAS
ソフトウェアエンジニアの人達が自身のことをエンジニアと呼称するのに違和感感じる
単に「エンジニア」と言ったら機械系の技術者をイメージする
668(2): (ﾌﾞｰｲﾓ MM0b-uxm5 [163.49.212.44]) 2020/07/17(金)13:01 ID:KhpZfwcAM(1) AAS
>>662
データサイエンティストは
典型的なバズワードデスネ
ビッグデータ、
データサイエンティスト、
AI、
この3つのバズワードは素人をダマすときだけ
使うべきと思うけど、
かなり広まってしまったから
仕方なく使うようになった。
ビッグデータ＝いろいろなデータ
データサイエンティスト＝データ分析する人、
AI＝機械学習などの分析方法
と、読み替えて使ってます。
というのでＯＫ？
669: (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMe3-7Z30 [153.159.123.205]) 2020/07/17(金)13:02 ID:1ZfyLSWwM(3/3) AAS
わかる(笑)
670: (ﾜｯﾁｮｲ ed01-gTBF [60.86.178.93]) 2020/07/17(金)14:12 ID:cu+Ver0E0(1) AAS
>>668の読み替えにわかりみｗ
>>667は 化石化がはじまってんよ(´・ω・｀)
671: (ﾜｯﾁｮｲ 35da-zSg9 [58.89.135.62]) 2020/07/17(金)14:15 ID:ekCAOYpW0(2/4) AAS
三葉虫発見
672: (ﾜｯﾁｮｲ fd01-aTVc [126.161.133.248]) 2020/07/17(金)15:10 ID:4btT1mkT0(1) AAS
データアーティストと言わなかっただけマシ。
673(1): (ｴﾑｿﾞﾈ FF03-2sjB [49.106.186.48]) 2020/07/17(金)15:19 ID:zYg36R0OF(1) AAS
>>658
>年功序列の日本で新しいことにチャレンジする奴が出てくる訳も無く終わっていく一方なんで
+1
他国に抜かれるばかり
4-7819-0980-9
978-4-7980-5072-0
978-4-7980-5073-7
674: (ﾜｯﾁｮｲ ab10-ID83 [153.131.102.129]) 2020/07/17(金)17:25 ID:DCqZa7EH0(1/2) AAS
>>667
ソフトウェア工学とか情報工学と言う言葉はある
工学→エンジニアなのでは？
675: (ﾜｯﾁｮｲ ab10-ID83 [153.131.102.129]) 2020/07/17(金)17:29 ID:DCqZa7EH0(2/2) AAS
>>668
ビッグデータは種類だけではなくて量も多いイメージ
AIは各手法で実現された人工知能の事じゃないかな
手法はいろいろあって人間の知識や手法をヒアリングして作った普通のソフトウェアも含む概念だと思う
676: (ﾌﾞｰｲﾓ MMb1-cWPK [202.214.231.116]) 2020/07/17(金)18:19 ID:p55TjBUsM(1) AAS
僕くらいになるとデータファンタジスタって呼ばれるんだけどな
677(2): (ﾜｯﾁｮｲ 35da-zSg9 [58.89.135.62]) 2020/07/17(金)19:11 ID:ekCAOYpW0(3/4) AAS
俺はデータポエミスト
678: ◆QZaw55cn4c (NZ 0H13-Hpaz [103.231.91.115 [上級国民]]) 2020/07/17(金)19:48 ID:zSX7HXP2H(1/3) AAS
>>673
というか火中の栗を拾おうというのに、リワードゼロというのは嫌ですよね
679(1): (ﾜｯﾁｮｲ 454b-aTVc [210.188.32.147]) 2020/07/17(金)22:27 ID:4JMmmZ+v0(1) AAS
大手に入って喜んでいる人も居るみたいだが現実はこれだろう
外部ﾘﾝｸ[html]:dot.asahi.com
田原総一朗「日本の大企業は10年ももたない。危惧するこれだけの理由」
ここでお馴染みの松尾豊さんのコメントも出てるけど
年功序列と中抜き大好きJAPANだからな
もう一昔前の大きい会社に入りさえすれば、、、、
っていう時代はとっくの昔に終わっている
680: (ﾜｯﾁｮｲ 35da-zSg9 [58.89.135.62]) 2020/07/17(金)22:28 ID:ekCAOYpW0(4/4) AAS
田原さんはボケてる
681: (ﾜｯﾁｮｲ 1d54-7Z30 [180.235.6.52]) 2020/07/17(金)22:30 ID:q5rg8MzZ0(2/2) AAS
嫉妬じゃん(笑)
682: ◆QZaw55cn4c (NZ 0H13-Hpaz [103.231.91.115 [上級国民]]) 2020/07/17(金)22:39 ID:zSX7HXP2H(2/3) AAS
>>679
田原総一朗氏は言っていることを見る限りボケてきているようですから（その内容はゴーストライター製じゃないかな？）
もう引退したほうがいいでしょう
欧米並みの雇用規制の緩和・金銭解雇解禁と「それとセットでの」再就職支援・生涯学習機械創出の同時保障による人材流動化を打ち出せない限りもうだめでしょう
日本の左翼も都合のいいところしか言わなくなりましたね…
683(2): (ｱｳｱｳｳｰ Saf1-KX95 [106.130.57.40]) 2020/07/17(金)23:01 ID:qKOLafZwa(1) AAS
企業でデータサイエンスやってるけどディープラーニングとかGBDTとかは使えて当たり前で
むしろモデルの精度よりも背景分布の推定や解釈性、因果推論の方が圧倒的に重要
GBDTの重要度を顧客に出したところでなぜそうなのかを説明できないといけない
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