マルチンゲール＠生成AI❎製造業
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電機メーカーで生産技術▶ SESでデータ解析 ▶ 自動車メーカーでデータサイエンティスト ▶ 外資系コンサルで生成AIコンサル/エンジニア/チームリーダー| 30代でキャリアチェンジ | 統計検定1級（数理・理工学）、統計検定準1 級（最優秀成績賞）、G検定、E資格 |データ解析やキャリアについて発信します
↓キャリアや統計学についてブログ書いています
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noteで記事を書きました！
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日系自動車メーカー ⇒ 外資系ITコンサルティング会社への転職活動 ～戦術から入ると失敗する！戦略が大切！！～ | マルチンゲール
@industrial_ds
#note
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日本を製造大国にした「統計的品質管理（SQC）」とういう手法があります。
しかし、近年、品質管理に「機械学習」を活用する機運が高まっています。
そこで、生産技術者の経験を踏まえて、SQCではなぜ不足なのか？機械学習はどういう場面で活きるのかについて書きました。
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土日に読む
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メーカーでデータサイエンティストとして働くにあたって、データサイエンスで成果の出やすい分野を取りにいったほうが得策な気がしてきた。
設計、製造工程など物理現象が絡むテーマは統計、機械学習だけではやれることに限界がある。
一方、生産管理の最適化や物流最適化は相性が良い気がする🤔
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データサイエンス系職種にキャリアチェンジした、ここ数年で取得した資格の受験記をまとめました。
受験を計画されているかたの参考になれば幸いです
（注：偏見多めです）
【受験体験記】7つのデータサイエンス系資格 ～学習方法・準備期間・メリット～
#資格試験
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データサイエンティストのカジュアル面談受けている。
何処もPM不足みたい。そして、今の学生は、情報学科でなくても普通に機械学習使えるらしい。。
となると、マネジメント力やコンサル力（課題設定、要件定義、顧客折衝 等）に振ったほうが、生存率は高そうだな。特に30代だと。
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ここ2年間くらいで、こちらに記載のデータサイエンティストの資格を全て取得しました。
一番苦労したのは統計検定準一級😅
で、実務で一番役立っているのも統計検定準一級。
今後、業務で深層学習に取り組む際にE資格の知識が助けになることを期待😀
#E
資格 #統計検定
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三菱のPLC、MELSEC iQ-RがLinuxとPythonに対応した。データ収集から、データ解析、計算値転送までを一気貫通でPythonで行えるようになった。
ラダーやC/C++に慣れていないデータサイエンティストには朗報。搭載されているMPUの演算能力が気になる🙂
#IoT
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生産技術✖データサイエンス
という観点で関連するタスク、スキルを書き出してみました（漏れあります💦）
スキルの幅が広く、全範囲を極めるのは厳しい😅
なので、T型人材を目指したい。
現場で働きやすそうなのは、Aのパターン。
どちらに近づけていくかを試案中🤔
#生産技術
#データサイエンス
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8月に受けた統計検定準1級（CBT）の合格証が届いた。
意外にも、最優秀成績賞をいただけた。励みになる🙂
#統計検定
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車には異常系のセンサー（ノックセンサー等）が多数あることを最近知った。
エンジンと化学プラントは似ていると思うのですが、最近話題の異常検知がなぜ車では話題にならないのか、、？
思うに、車には異常系のセンサーが無数にあるので、機械学習を使わなくても異常検知できているから😀
#異常検知
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かなり参考になりました。
やはり、すがくぶんかの「統計検定1級対策講座」は良さそうだ🙂
統計検定1級(2021)を受験した話（統計数理の試験対策・勉強編） - taro_masuda’s diary
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最近、大手のAIベンダーさんとお話させてもらうことが多いのですが、製造現場で効果を出せているのは以下のパターン。技術というよりも組織に工夫がありそう。
・現場の人をデータサイエンス部門に異動、
データサイエンス業務に専念させる
・現場の人にデータサイエンスを教育
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社内のAI講習を担当していて思うのは、要件定義の段階が甘く、その後、迷走する事例が多いということ。
Python、機械学習、統計解析の前にQCストーリーをカリキュラムに入れた方が良いかな😃
これに則れば、全くおかしな所には行きつかないはず。
#QC
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ネイマンが考えた信頼区間、
「95%信頼区間の95%は確率か？」
TL同様、当時の学会でも論争になったみたい。
「統計学者が95%信頼区間を毎回計算していれば、母数の真値が95%の割合でその区間に含まれることに気付く。つまり、今ここにある推定量の確からしさについて何も語っていない。」
#統計
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PLCで全完するのは良いな、と思っていたんですが、Python実装上の制約ありそう。
PLCが設備データ取得も行なっているなら、メモリを食い過ぎると、スキャンタイムが伸びて、最悪データ欠損しそう🤔重いライブラリ入れると、危ういかも
やはり、PCかラズパイで計算、値だけをPLCに返すのが、安心かな
三菱のPLC、MELSEC iQ-RがLinuxとPythonに対応した。データ収集から、データ解析、計算値転送までを一気貫通でPythonで行えるようになった。
ラダーやC/C++に慣れていないデータサイエンティストには朗報。搭載されているMPUの演算能力が気になる🙂
#IoT
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製造データの解析、統計&機械学習だけでは結構限界な気がしてきた。
施策に落とし込むために、CAEが必須な気がする。時定数を考慮した解析と言いますか、統計、機械学習は時間変化の一断面しか扱えていないような。。
機械学習＋CAEの両方扱える人材の価値は高いと思う。周りにいない。。
#機械学習
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メーカーにデータサイエンティストとして転職すると社内人材の育成も業務に入ってくる可能性があります。Pythonで分析してみるくらいは、かなり敷居が下がってきたので、〇×データサイエンスの〇がより重要に
旭化成が「MI人材」を600人育成へ、材料開発をAIで加速
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4月から自動車部品サプライヤーのデータサイエンティストとして働くことになりました。
データサイエンスを使ったQCD改善の仕事をします。
品質の壁（自動車メーカーからの要求）、組織の壁、現場の壁、、大変そうですが、
生産技術の手法としてのデータサイエンスで物作りに貢献したいと思います。
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やっぱり、機械学習を用いたデータ分析だけでなく、システム開発までできると強いなー。
某化学メーカーのDX部門担当者とのカジュアル面談「分析だけできる人はいらんのですわ」。やはり、IoTやインフラに精通していて現場実装できる人材価値は高いように思う。特にメーカーだと。
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データサイエンティスト、データアナリストに転職される方は、転職先にデータエンジニアがいるか確認（もしくは、どの部門が担っているか）した方が良いです😃
下の図からわかるように、データ取得の体制が整っていないと仕事が進みません🏭😅
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直近2年で合格した試験
✅E資格
✅G検定
✅統計検定2級
✅統計検定準1級
✅統計検定1級 統計応用（理工学）
✅Python 3 エンジニア認定基礎試験
✅Python 3 エンジニア認定データ分析試験
✅QC検定3級
今年、基本情報と統計検定1級 統計数理
に合格できたら一旦資格取得は区切りにしたい🙂
#資格
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製造業にもAWSが浸透してきていると思う。
データ基盤、分析基盤の内製化はハードル高いのでプラットフォーマーを活用するのが良さそう。
生産技術と組んだ、アルゴリズム開発やアドホックな分析の内製化に注力したい🙂
日本のお客様向け
AWS の製造業に対する取り組み
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統計検定一級に向けて勉強していますが、実務では、ほぼ二級の知識（＋準一の主成分分析くらい）しか使っていません。が、一級に向けて勉強したことで、誤った使い方をしていたことに気付けました。とういうか、落とし穴が多くて迂闊に検定とかできないなと思い始めました😇
#統計検定
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設備保全の文脈で、CNN活用法について書きました✍
NNのパターン認識能力はもう人を越えているけど、精度が出れば現場に受け入れられる訳ではなく、、
人が解釈できるようアウトプットを工夫する必要がある。
不均衡データの場合のDataloaderの作り方、勉強になりました。
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統計数理、3回目の受験で合格しました😀
統計応用（理工学）と併せて、ようやく1級取得できました！
3週間悪あがきして良かった！
ギリギリ合格間違いないので、以下でしっかり復習するぞ。
すうがくぶんか様
【無料公開講座】統計検定®解説授業（1級）
#統計検定
過去問解いてると、もっと前から取り組んでおけば良かった！と思ってしまう。もうちょい時間あれば、ワンチャンあったのでは！？と言う欲が。
でも、転職活動との並行は無理だったなー💦統計応用持っているだけで、好感触だったしなー。正しい意思決定だったと思っている
#統計検定
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仕事中に久々にこちらを読んでいました。業務に直結する調査だと、集中力高く読めますね✏️
高校時代にもっと数学を勉強しておけば良かったと後悔。社会人になってこんなに数学を使うとは、、今からでも遅くないですが😅
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Physics-informed machine learning
(物理情報付き機械学習)
既にいくつか、Python Wrapperが存在して、
Python Package Indexからダウンロードできるみたい
#機械学習
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時系列データのクラスタリング方法が体系的にまとまっていて、勉強になった。
やはり、クラスタ作る方法よりも、距離行列の作成方法が効くのね。
ED（Euclidean distance）～DTW～cDTW～SBD（Shape-based distance ）の変遷が体系的にまとまっていて良かった。
#機械学習
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本体と別にデジタル系会社立ち上げる事例増えていますね。
横河電機 ⇒ 横河デジタル株式��社
ミスミ ⇒ DTダイナミクス
三菱商事 ⇒ MCデジタル
安川電機 ⇒ YE DIGITAL
ANA ⇒ ANA X ⇒ Orbitics
AIエンジニアは子会社で採用、高度人材獲得へあの手この手
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製造データの要因分析で複雑な事象を扱う時に、lightgbm⇒Shap値確認を行う事がある。が、やっぱり、仮説に基づいた線形モデルで精度が出るのが勝ち筋だと思う🤔
柔軟なモデルは精度出やすいが、”合あわせ込んでしまう”ので、その後、物理現象との紐付けに工数がかかる😶
#機械学習
変数間の関係をシンプルに表せる多変量回帰モデルは，因果効果の推定に大いに役立ちます。一方，そのために多くの仮定を満たす必要があることに留意しましょう。
週刊医学界新聞［連載］臨床研究・疫学研究のための因果推論レクチャー（5）（杉山雄大，井上浩輔，後藤温）
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肌感として、
製造現場では異常検知や予兆検知よりも原因解析のニーズが高いので、原因解析を支援するAIはこれから流行りそう
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統計検定1級についての興味深い動画
昨年、統計数理の過去問を解いている時に「教育的な良問だな」と感じました。不合格でしたが(;'∀')
統計のプロも同じ考えの様です😀
【統計検定1級難易度調査】ワシントン大学統計専攻なら統計検定1級はノー勉でとれるのか？
#統計検定
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統計検定準1級、3回目の受験で合格しました😀
✅所感
ワークブックと過去問（2021/6 PBT含む）に過学習しても、データセット（問題）がフィットするまで受け続ければ合格できる
#統計検定
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メーカーには、IT人材が少ない（情シスとは違うS/W開発者）
→スキルが無くてもPJにアサインされる
→一定のスキルを身に付ける
→世間的なIT人材不足で市場価値が相対的に上がる（社内は年功序列で変動なし）
→コンサルやITベンダーへ転職
AI関連やっている若手でこの流れが顕著
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統計検定1級 統計数理不合格だった。
来年も頑張ろう。三度目の正直。。
準１級も2回落ちているしな。
#統計検定
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7月からの転職活動で、本気で受けた企業一覧。
（練習で受けた所は数知れず、、）
外資は、全て書類通過。日系大手は全て書類落ちW
外資は、チャンスを与えて、入れてから篩にかける文化なんだろうなー。なので、内定出ても安心感全くない(笑)
#転職 #外資
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統計検定準1級の受験体験記を書きました😀
受験を考えられている方の参考になれば幸いです。
準1級受験記は色々な方が書かれていますが、
PBT試験とCBT試験の両方を受験した記事は無さそうなので、そういった意味では差別化できたかな🙂
#統計検定
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勾配ブースティン��木で重要度の高い変数を抽出して、（あくまで傾向として報告）それらが現場のドメインと整合するか？といった検証はよく行います。
9割方は現場が認識している結論に落ち付きます（よく考えれば、そうだよねという範囲）。
現場も予想外の示唆が出てくることは稀です🧑🏭
#機械学習
多重共線性が問題になる手法で「えいや」って変数を入れまくるのはやめたほうがよくて、件の話は重要度知れればいいだけだと思うので、ランダムフォレストやあるいは正則化付きの手法にえいやと放り込んで「傾向です（証明ではないです）」的な柔らかい表現に止めるのがいいんじゃないかな…
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統計検定1級、
統計応用（理工学）のみ合格していました。
実験計画法で爆死しましたが、決定木に救われたよう。
海外赴任しない限り、来年以降も統計数理に挑戦します✍️準1級も2回落ちているし、気長に取り組みます🙂
#統計検定
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✅現代数理統計学の基礎
初めは、これで基礎かよ〜😵💫
と思ったけど、実務のデータに対峙したら、あ、これは基礎だな。と実感しました。
2年前から読み始めて、冊子バラけたので読みにくい。もう一冊買おうかな。
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初めて国家資格を取得😀
実務のほうには全然キャッチアップできていないのだけれど、引き続き応用情報＋実務（S/W開発）でのスキルアップに励もう。
#基本情報技術者試験
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15カ月分のツイートデータで、フォロワー増加数を一般化線形回帰でモデリングしてみました。
私の場合、フォロワー増加数には「リツイート」が重要との結論に至りました。
多重共線性、過分散、割り算値モデリングといった落とし穴にはまりましが、良い勉強になりました。
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30代に入って生技 ⇒ データサイエンティスト、AI開発にキャリアチェンジしました。
今年の源泉徴収で、ようやくキャリアチェンジ前の年収に戻ったことを確認（副業分を入れるとUP）
永く働ける専門性を身に付けないと、ここ数年の損失は賄えんな😅
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社内でデータサイエンスの講師をすることになった。
せっかくなら、一般的なデータサイエンスの話ではなく、「品質工学×データサイエンス」など特色のあるテーマにして顔を売りたい🙂
社内向け講師の経験というのは、外で評価されるのだろうか？
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今、Pythonを使った自動化案件に携わっているのですが、
自動化ツールを製造現場向けに作る際の留意点をまとめました。
プログラミングスキルよりも現場のニーズを汲み取るコミュニケーション力
が大事そう。
#Qiita
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GPT-4Vに、
22年度 統計検定１級統計数理 問２（３）
を解かせてみた。合っている！！やばいな、、
#生成AI
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三種の神器
現代数理統計学の基礎をベースに、理解不足を現代数理統計学で補う。
そして、明解演習で苦手分野の演習強化✏️
#統計検定
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製造現場向けの自動化ツールの記事が過去最高にLGTMを獲得して嬉しい。
1ヶ月掛かって書いた甲斐がありました。生産技術者の方は何名くらい見てるんだろう？
そもそも、生産技術者でQiita読んでる人がかなり少数と思われる
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外資系企業に転職して、大量の英語メールが飛んでくる様に。読むのがメンドクサイ。
Outlookで受信した英語メールを、日本語に訳す＆要約して自分に再送させる仕組みを作った。
Power Automate、Azure AI Language、Azure OpenAI Serviceを組み合わせて作成。
明日から、DeepLにコピペとおさらば！
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化学プラントのデータ解析に欠かせない計装の知識。
こちらのサイトは情報がまとまっていて勉強におススメです。4～20mAが使用されるようになった話も書かれていて面白い😀
#計装
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皆さんの会社では、品質管理に極値統計を使っていますでしょうか？
【DENSO】
大量生産部品のリコールを防止するため の極値統計による新しい品質管理法
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ボロボロになったので、2冊目を購入。
今日からリハビリ開始。
まずは、22年の統計数理を時間内に解けるように復習&反復。
10ヶ月はあっという間だからなー。
#統計検定 #統計数理
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ブログ更新しました。
事業会社のデータサイエンティスト職の泥臭い業務について紹介します🧑🎓
データサイエンスプロジェクトにおける社外技術の獲得【調査・契約編】
#データサイエンティスト
#DS
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社内での統計教育の効果もあって、
「ｔ検定で検証しましょう！、Ｆ検定しましょう」
とか、聞かれるようになった。
これ、逆に中途半端な理解で検定すると、
工数がムダ＆おかしな議論、意思決定になって、まずいかも。
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製造業でのAI活用には2つの壁があります。
✅データ品質、モデリングの壁
・目的を達成可能なデータが取れているか？
・ゴミ混じっていない？
✅物理的解釈の壁
AIが出した示唆が、工学的観点で適切か？
機械学習＋CAE解析を使いこなせる方の市場価値が上がっていくと思われます！
これは、製造業のテーマだと特に顕著。
分析結果が出てからが、勝負。。
「物理的な裏付けが取れるか！？」
テーマにもよりますが、物理的に説明できない結果はいくら精度がよくても、怖くて量産適用できないです。かつ、現場は動いてくれません😌
#製造 #データ解析
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✅2022年達成
・昇進
・PLとして2案件、現場へデプロイ完了
・人工知能分野 社外発表
・人工知能分野 特許出願
・E資格合格
・基本情報合格
✅2023年予定
・DX化2~3テーマを創出、PJ化
・担当システムの現場へのローンチ2件
・人工知能分野 特許出願
・転職活動
・応用情報 受験
・統計数理 受験
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読了。ポートフォリオの作り方は、実際のデータ活用PJに即していて、かなり参考になると思う。（無いのは、社内調整や部門間の交渉くらいか）
キャリアチェンジ前に読んでいれば、年収下げずにキャリアチェンジできたかもな〜🤔
#データサイエンティスト
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読了。データスチュワードに任命された人は特に、必見だと思います！🙂
セキュリティ管理とデータ活用のトレードオフ等、「あるある😌」と思うことが多々ありました。ブログに感想文書きます。
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製造オペレーションマネジメントの規格であるISA-95について書きました。
普段、AI実装の仕事をしていると、物作り全体を俯瞰する機会は少ないので、良い勉強になりました🙂
カーボンニュートラル時代にますます脚光を浴びるリファレンスだと思います！
#製造業
#ISA95
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ブログ更新しました。 / 機械学習を使う仕事に比して、統計学を使う仕事が産業界に少ない理由 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
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メーカーでDS、AIエンジニアしていると、自分でデータ取りすることは難しいです。
工場部門に協力いただき、データを提供いただくパターンが多いです🧑🏭
その際、解析に着手する前にデータを疑う必要があります。ゴミからはゴミしか生まれないので。ただし、言い方は気を付ける必要があります🙂
#AI
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ようやく読み始めたのですが、結構ためになることが書いてある。
「正則化回帰は多重共線性を回避できるが、偏回帰係数の解釈が難しくなる（縮小しているので）。何れの回帰モデルでも、偏回帰係数を原理原則に基づいて説明できることが重要」
#回帰
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ISA-95の初心者向け解説書
ISA-95という概念を初めて知りました。。
時間を取って読みたい。
ISA-95 が製造業を変える！
#製造業
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世の動向、社内議論を踏まえるとメーカーを中心としたJTCでの活用は以下、いずれかが主流になると予測（あくまで予測です）
✅RWKVやAlpacaを自社ドメインでfine tuneして、オンプレミスで運用
✅Azure OpenAI Serviceに乗ってく
AIEがいない企業は後者になると予想
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期待値、分散、積率母関数を暗記するのは前提
だが、忘れた時のために導出の方針を決めておく。
テンパらないように準備。
#統計検定
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保全のエキスパートがAI開発部門に異動希望（IT/OTに精通しており、AI部としても貴重な人財）
→直属上司に掛け合うも、聞く耳なし。「異動するくらいなら辞めてけ」
→他メーカーのAI部門に転職&給与UP
→保全業務が危機に、AI開発遅延
会社の行く末に暗雲を感じた
転職先のメーカーは得したなー
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スマートファクトリー、工場のDX化と言っても概念が広すぎて議論が発散しがち。
なので、まず馴染みがある生産領域から考えることにする。サプライチェーン軸とエンジニアリングチェーン軸があるのか。
#スマートファクトリー
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予知保全などのシステムを開発する時、大まかに以下のステップで進めている。
鬼門なのが④、ここに大きなコストがかかっている。
そして、⑤再検討に至ると結構な確率でPJ中止になる。
（決定係数、F1などが十分高かったとしても）
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統計検定準一級（CBT）受験に向けて、6月PBTの解答をまとめていくことにしました。
受験を考えている方の参考になれば幸いです。
（※私が解けた箇所から記載しているので、コンプリートできるか分かりません。因子分析、全然分からない）
#統計検定準一級
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今年の振り返り
✅キャリア
・技術者派遣 ⇒ 事業会社のDS
✅仕事
・データ解析、実装したアルゴリズムのPoC開始
・社内のAI教育PG完遂
・外部機関との共同研究開始
✅資格
・G検定
・QC検定3級
・統計検定準1級（最優秀成績賞）
・統計検定1級 統計応用（理工学）
・統計検定1級 統計数理 ✕
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データサイエンティストへのキャリアチェンジを考えられている方は、社内の育成制度に手を挙げてみるのが良いと思います。未経験転職するリスクを負うことなく、実務経験が積めます。
旭化成、デジタル人材を10倍2500人に: 日本経済新聞
#キャリアチェンジ
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E資格の勉強をしていて、思うのは、AIの研究者にはなれないということ「こんなの思いつかねーよ」みたいな天才的な発想が随所にある😵💫
やはり、目指すは、現場に落とし込んでいく応用技術の専門家だなー。基本的なアイデアは天才の発明を活用。バッチ正規化て、Googleが特許持っているんですね✍️
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統計検定1級も終わったし、直近半年は以下に取り組んでいく予定。
✅データ分析
kaggle等 コンペ参画（花粉飛散量予測を調査中）
✅英語
・TOEIC 半年以内に800点
・DMM英会話 毎日継続
✅副業
データ分析、自動化ツール作成、件数増
✅職務経歴書推敲
機械学習システムの現場デプロイについて追記
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統計検定1級に合格したら、本当に統計学会会報届いた。 コラムが面白いな。 これから、定期的に読めるの楽しみ。
George E.P. Boxの格言「All models are wrong; but some are useful」（全てのモデルは間違っている、だが中には役立つものもある） について書かれていた。
#統計検定
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因果関係の証明は難しいなぁ。
睡眠不足だけが原因とは思えない。
個人的には、リモートワークが進んで昼寝できるようになったのは良かった。
不眠ニッポン 睡眠負債が生産性や利益率押し下げ: 日本経済新聞
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応用情報、午後2点足らず。不合格。
やはり、午後は応用力（と国語力？）が求められるので、基本情報より難しい。
ボーダーかと思ったが、そんなに甘くないな。
春に向けて、合格者出品の22年度教本を早速ポチりました。
#応用情報技術者試験
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メーカーのデータサイエンティスト職で面接1回（1次面接兼最終面接）の会社が増えて来た気がする。村田製作所やマツダ 等。
人が集まらなくなっているのかな？
メーカーに限らず、どの業界もIT人材は争奪戦だよな～。
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マハラノビス距離の二乗がカイ二乗分布に従うことは意外と知られていないと思う🙂
が、既知の確率分布に従うからといって、即、閾値決定！とはならない。実際のビジネスでは😅
#マハラノビス距離 #閾値
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YOKOGAWAのデータサイエンティストの定義がかなり、地に足のついたものになっている。
プロセスデータ解析に限定した話だと思うけど、4M変化の視点は必須ですね。
その視点なく、単純にセンサーデータをMLに突っ込んでも、知見得られないことが多いです。
#横河電機
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副業で作ったプログラムを配布する際に重宝しています。
実行環境はDockerfileで配布したいのですが、顧客でビルドするのはハードル高いので、、
色々なツールがOSSで提供されていて、副業し易い時代になりましたね。
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転職初日から前職の文化との違いを感じた。
特に驚いたのがPCへのS/Wインストールがフリーであること。前職では、部長承認必要で1週間ほどかかっていた（Graphvizとか申請したな～）。
あと、やはり英語は多め（各種ドキュメント、ITサポートとか）なので、良い勉強になる。
#転職
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DSの担当領域を独学（土日にPython、統計、機械学習勉強）で身に付けた保��のエキスパートが、DS部門へ異動願い→上司「異動するくらいなら、辞めろ」→引く手数多で、より高給な企業へ転職→DS活用どころか、通常の保全業務も立ち行かない事態に
この一件を見て、会社の将来に暗いものを感じました
前職の場合、データ取得（センサー取り付け、PLC経由でデータレイクへの保存）は保全、製造、生技が担当。
データの料理（データ分析、モデル作成、SW開発、デプロイ）をDSが担当。
装置の何処にセンサー取り付ければ良いか？はDSは分かんない😗
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製造現場でデータサイエンティストとして働く際に統計・機械学習、以外に習得しておきたい項目
✅PLC、サーバ周りの知識
✅品質管理に関する知識
（QC検定2級以上が望）
✅AWSとかインフラ周りの知識
最新の手法も仕入れていかないといけない。
業務時間に習得しないと時間が足りなさ過ぎる、、
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社内のデータサイエンティストが社内調整に奔走して、実装時間がなく、モデリングを外注のデータサイエンティスト に発注する、と言う会社は嫌だな。
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生産技術者からキャリアチェンジして、今はS/W開発の仕事をしている。ITの基本知識を補完するために勉強始めます🙂
若手メンバーは、みんな応用情報持っているけど、今年はそこまで手が回らない。統計検定1級に再挑戦する予定なので、、
#基本情報技術者試験
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ビズリーチでのオファーや、副業の面談を通して感じるのが、データサイエンスPJのプロマネできる人材が枯渇しているということ。
機械学習、統計学を理解して、実装できる人材はかなり供給されてきている様子（○○データサイエンス学部卒等）。が、プロマネできる人材が足りていない模様🤔
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これは凄く実感します。
他の部門と調整したり、スケジュール管理、メンバーの分析結果をまとめたり、上役に報告したりと、分析以外の業務にかなりの工数を使っています🙂
役職が上がってくると、分析だけというのはなかなか難しいですね。
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皆さんの会社でも行われてますでしょうか？DX教育🧑🎓
データサイエンティスト（という職種）にはこのような業務も含まれることがあります。
キャリアチェンジや転職を考えている方の参考になれば幸いです😀
【事業会社のデータサイエンティスト】
社員のAI、DX教育という仕事
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