ブンジニアの記録

文系でありながら理系に間違われる人

私は断じてデータサイエンティストではない

私の好きなブログ。勝手にリンク貼ってすみません。

 

negative.hateblo.jp

5年も前に書かれています。予言してるようだ。

 

私はいつもいろいろ調べものしているせいか、Webでデータサイエンティスト養成コースみたいな高額スクールの広告がしょっちゅう表示されます。メールも混じって来る。

基本、物事、高額セミナーや高額研修になっている時点で、全く新しくないと思います(普遍的なものは別です) 。個人ではなく、気前のいい会社が負担してくれれば話は別ですね。

特典で「仕事紹介します、はい、登録」なんて最低じゃないですか。どのくらい苦しんで、いくら稼げるんですかね。どんどん値下がりしますよね。

 

話は脱線しました。例えば、ビッグデータ

今日、バカ上司と話しててこのワードが出てきました。どこからがビッグなんですかね。

ローカルマシンだったらハイスペックにすれば扱えるデータ規模は増えるし、それ以上はクラウドでやればいい。エクセル?アクセス?気持ち?

ビッグだから偉いのか?そもそも?

結局、人間が見てわかる状態にしてあげないといけないから、スモールデータにして、わかりやすいものにしないといけない。そのデータを他の人にもいじって欲しい。そしてビジネスで盛り上がって欲しい。

 

汚いデータだったら正規表現とかの出番でしょうが、そこにパターンがある限り、いずれはその職人芸も機械に取って代わられる。

これは、数年前に某大学で鍛えられてた時に、某大企業の神さまレベルの元エンジニアの講師に言われたことです。そうじゃないところで努力した方がいいかも、と。

 

で、ここで、自問自答なんで。果たしてこれから、私は何を修行して行けばいいのか?と。

機械に出来なくて、人間である私にできることは何かと。

Web広告やe-commerceでない職業の私がやるべきことは何かと。

G2017 JDLAと公表してしまったので、ディープラーニングやAIの先生扱いされてますが、機械学習どころか多変量解析すらやるのはマレです。

そもそも彼らはディープラーニングやAIって何なのか知るわけがないから、まあ、好意的に受け取ってます。

でも、つぶしがきいてトンガれるのは、まずSQLだと思います。PostgeSQLがいいんじゃないですかね。

最近ちょくちょく利用してるのは、シェルみたいに動くSQLite ですけども。

 

次回は多分、外国語のことを書くと思います。