[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング30 (1002ﾚｽ)
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907(1): デフォルトの名無しさん (ｽﾌﾟﾌﾟ Sdc2-Q6k3 [49.98.241.155]) [sage] 2021/08/10(火)20:17 ID:pEvUaaVHd(1)
まあ実際の仕事はkaggleで高得点出すことじゃなくて
kaggleがコンテストするためにやってるように、データ整備やコンテスト形式を整備する部分なんだよね。
917: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｱｰ Sade-uBEx [27.85.206.61]) [sage] 2021/08/11(水)18:15 ID:hWJ4QZBPa(1)
うちは女性も多いってレスが無いところからするとやはり普通は男性が多そうだね。
転職活動してても女性は一人しか見たことがない。
>>899
人事に聞いた限りじゃそういうのはなさそう。今回の公募は応募者全員が男性だったそうな。
今回結局誰か採用したのかどうか結果は知らんが。
>>902
というより工学、数理、ITって一般的に女性より男性の方が得意だからというのが大きいと思う。
生物系以外の理系職はどれも男性が多いね。
>>907
いろんな会社に話を聞くと会社によってだいぶ違う気がする。
データ整備と分析で人員を分けていたり。
扱うデータの種類でも違うんじゃないだろうか。
例えば画像解析だと認識精度が重要である一方で精度を出せるスキルのある人は限られてそうで、
データ整備よりも精度を上げる仕事が重要になるんじゃないかと想像してる。
自動運転の研究なんかは日々精度を上げるための研究をしてるイメージ。知らんけど。
kaggleはホスト企業が精度を上げるアイデアをコンペを通して募集する場だね。企業からすればある種のクラウドソーシングでしょう。
だから入賞者には企業からそれなりの報酬が払われ、報酬を得るにはソリューションの説明が義務付けられてる。
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