【雇用】ビッグデータ分析、新卒年収は１０００万円以上　東大生の人気職種に ->画像>5枚

ビジネス現場で大量の情報（ビッグデータ）を分析・活用する職業「データサイエンティスト」の人材が不足する中、大学生の就活現場で異変が起きている。「官僚でもなく、有名企業でもなく、データサイエンティスト職を志望する東大生が目立ち始めている」（就職情報会社）からだ。すでに転職業界では、高給での人材争奪戦が沸騰しており、あおりを受けた企業が高学歴の東大生を“青田買い”しようという図式だ。学生側も、日本企業の終身雇用制度の維持が難しくなる中、高給で自由に働くことができる魅力を感じている。

■高度な専門職

　データサイエンティストには、ビッグデータを分析して消費者の行動や好みに合うサービスの提供や、詳細な市場分析、将来予測などが求められる。世界では約３０万人のデータサイエンティストが不足しているとの調査があり、日本も例外ではない。

　慶応大大学院の渡辺美智子教授（統計科学、データサイエンス論）によると、データサイエンティストには公的な資格はまだないが、統計学、人工知能（ＡＩ）、機械学習、ＩＴ、プログラミングと多方面の知識が必須という。そのうえ、「ビジネスセンスも必要。データを分析し、ビジネスモデル創出の支援を手がける高度な専門職」（渡辺教授）という。

　人材不足に悩む企業は、高学歴の東大生に注目する。官僚やメガバンク、商社など大手の有名企業に強い東大生の就活だが、ここ数年は様変わりしている。

　東大と京大の令和３年度卒業・修了予定者（大学院含む）２６９３人に聞いた就職先ランキングでは、１位のアクセンチュアから７位のベイン・アンド・カンパニーまで、コンサルティグ会社が独占した（就活サイト、ワンキャリア調べ）。ある人材紹介会社の関係者は「職種別でのランキングの集計は少なく、データサイエンティストの人気度は不明だ。しかし、アクセンチュアのようにデータサイエンティストを前面に出して募集しているコンサルがある」と指摘。特に東大生はコンサル志望が多く、データサイエンティストの希望者が人気を支えているという。

　■高給が魅力

　データサイエンティストが選ばれる理由は何か。

　まず、最先端の職業というイメージが挙げられる。「米国のＧＡＦＡ（グーグル、アップル、フェイスブック、アップル）各社が、ビッグデータを活用して新しいビジネスを創出したことで、データを扱う仕事は知的なイメージも伴いとても魅力的に映っている」（同）。

　次に高給が期待できる点。それは転職者の求人サイトで一端がうかがえる。想定年収が「１２００万円から」の大手製造業や、「１１００万円から」のアパレル企業など、高給の提示がめじろ押しだ。

　さらに、希望すればフリーのデータサイエンティストとして働ける点もある。転職サイトにはフリーでも相当額稼げる募集が掲載されている。フリーを対象とした「ＢＩＧ　ＤＡＴＡ　ＮＡＶＩ」という募集では、「月に１５０万円から」と、月給単位で高給の募集が掲示されている。

　同サイトを運営するエッジコンサルティング（東京）のシニアマネジャー、坂西茂さんは「高給でフリーでも来てほしいという会社がたくさんある。スキルの高い人ほど自由な働き方とスキルを磨けるプロジェクトを求めてフリーで働く傾向がある」と語る。

　現在、東大には専門学部はないが、養成講座などを開講している。「東大なら、統計学などを学んでいる理系の大学院がデータサイエンティストの有力候補になる」。研究室の事情に詳しい坂西さんはこう語る。

　東大生が自由な働き方を求めているのは、終身雇用という日本企業の慣習を続けることが難しくなっているからだ。データサイエンティストなら、自らの頭脳と腕を頼りに自由な働き方も選べる。そうしたキャリアプランを描けるというわけだ。

　ただ、相当な知的レベルとビジネスセンスが同時に求められる。ビジネス創出の支援にもかかわる点で、データ分析や処理を扱うデータアナリストとは異なり、データ分析の能力を有している点では一般のコンサルタント職とも違う。一線で活躍できるような即戦力になるにはハードルが高い。

東大に追いつき追い越そうと、他大学もデータサイエンティストの養成を始めている。滋賀大は平成２９年度から、専門学部として全国初となる「データサイエンス学部」を新設。横浜市立大も専門学部を開設した。東工大は今年４月から、全大学院生を対象にデータサイエンスとＡＩの教育を行うことを打ち出した。

数年後にこうした専門教育を受けた学生らが社会に出る。就職サイトのある担当者は「近い将来、大学生の人気トップの職業になるだろう」と予想している。（大家俊夫）
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20200112-00000512-san-bus_all

東大でも駅弁でも大手電機メーカーじゃ初任給が同じというのが
今まで異常だったんだよ

若者は安く買い叩かれて高齢無能おっさんのボーナスに、賦課方式で搾取されていた
年金と同じだ
能力のある若者は初めから高所得でいい
やっと当たり前の社会に近づきつつある

え？
IT土方っぽいけど。

どうせそのビッグデータの分析や解析も人工知能自身が行うようになる。
コイツラの運命はあと3年。
その先はリストラされるだろ。
だから生涯稼げる額は3千万円ほどだ。
　

クリエイティブなヒット商品を作るような仕事は全くしないのな。

分析、予測が保証できるの？
嘘つきアクセンチュアとかwww

天気予報の降水確率より精度が高いの？

で、こういう東大生のさらに上の理１のトップ一握りが進む
素粒子論の若手研究者はこいつらより薄給で頑張るんだな。
しかもそういう天才たちが一生費やしても
あまり進まない素粒子物理学・・・

外資コンサルとかやべえSEが転職していくイメージしかないんだけど、新卒はスゲーんだな

>>4
これが真実だな。
まぁせいぜい5年だろうね。

東大が寡占した仕事は衰退していくって言うけど本当だな。東大生が守りに入るからただのフォロワーになってしまっている

>>4
AI開発者やメンテナンス要員が人材不足になるから
そちらに転職するよ

ビッグデータの言葉が出てくる前から、こういう顧客分析はどこの会社でもやってるだろうに
データから仮説をでっち上げてプレゼン作るだけの儲けにつながらない仕事に価値ないんだよ
また10年後に日経に騙された流行に乗るだけの企業と学生として笑われるだけ

結局IT土方

パソコン眺めて屁理屈捏ねるだけの
簡単なお仕事(´・ω・`)

>>14
おまえがCIAの分析屋かなんかでそれじゃねえの

他人の書き込み見たりばっかして、馬鹿公務員

>>3
土方に安く使われるってイメージあるんだろうけど、高度経済成長の時の土方は給金良かったんだよ。そして日銭。
サラリーマンで事務より稼げた。

こういう分析は東大じゃなくても数字に抵抗ない人ならできるよ
Eランの知り合いが仕事辞めて独学でアフリエイトでかなり稼いでたわ
その人は数学は苦手だけど、数学的なことはパソコンがやってくれるからデータの動向を理解できればいいって言ってた
数字の流れを見るのが楽しいって
この仕事は根気と適正が大事だと思う

うちも東大とか京大がいっぱい入るようになったけど、
若手にうちから保身に走る傾向あるから、ちゃんと仕事はしてるんだが、プラスアルファがない。
馬鹿でもいいから、愚直に頑張る人材もたまには採用してくれないかなと、
現場では思う

これこそ AI が変わってやれるんじゃないか

>>19
俺みたいに地獄の蓋開けるようなの望むのは、恐い物見たさだよ
よく考えたほうが良い

＞データサイエンティスト
なんやこれ。コンサルが新し名前で募集してるだけやないか
多分プログラムはしないと思うけど

>>20
AIって、どこかから勝手に湧いてくると信じてる人がいるんだね。

東大生は会社では役に立たない

しね

>>4
これだよな
ビッグデータ分析なんてAIの最も得意とする分野

誰かが入力してくれたデータから

相関係数が１に近かったデータ組み合わせを見つくろって

妄想小説を書くだけの簡単なお仕事ですw

>>22
俺も古い人間だけど、データマイニングとか
データベースから必要な情報抜く仕事は以前からあった

まあ、仕事もそれに近かったが

いまのビッグデータとかいうのインターネットに接続しただけだろ

仕事的には理系よりも経済学部の統計学専門が適任に見える

信頼できないデータだらけの社会で何を分析するわけ？

IOT化やロボ化が進めばデータは爆発的に増えるし
無人化や業務効率化のAI開発ニーズは当分あるだろうけど統計分析はどうなんやろな
まあまあの精度でまあまあのコストの汎用ツールにデータつっこむようにならんかね

大学でデータマイニングとかもしたけど
けっきょく、C言語いじってテキスト処理して、配列入れかえしないと
データができないとか

まあ、プログラム組まないと無理じゃね

日本のビックデータだもん
改ざんもこなせます。

Ｑ：｢将来何になりたい？｣
東大生：｢相談員！｣
ってスレがあったが、まさにこれか。

>>1
これだけの報酬で採用された場合、1年以内にある程度の成果を出せないと、すぐ減額されるよ。
給料以外は普通の新卒と同じ待遇とか思わないでね。

アメリカでは数年以上前、もっと前？いやもっともっと前？がこんな具合だったよな
でも日本でのこの表記額は転職市場でよくあるハッタリ表記であって本当にこんな額が出るかというと

上級のデータサイエンティストになるには
「イマジネーション」と「IT土方力」両方が必要。
あと業界ではビッグデータが必要ない教師なし学習が流行りだしている。

ちまたでは量産型データアナリストがだいぶ出回り始めて飽和してるので
アメリカで持て囃されたレベルの本物を必要とする仕事が残ってる可能性はあるのかもしれないけども
日本はどちらかというとそういった本物を必要とする仕事ではなく量産型で解決できる人海仕事にばかりシフトしていく傾向のある国で
競争力もなく稼ぎもない普通のドカタ仕事に化けつつあるというのがいつもの流れ(笑)

ちなみに「IT土方力」とはかっこよく言うと「データクレンジング能力」とも言う。
AI解析の工程の約８０％はデータクレンジングに費やされる。

すでに供給過多になっている。
まだ、騙される企業もあるので駆け込むのは今のうちだ。

儲けのほとんどでないボリュームゾーンを中心として低賃金非創造単純作業型労働者によって勝負するのがいつもの流れ
他国と比べてこのゾーンの競争力がすでにない日本は国内市場しかターゲットがないからまず稼げない業種に化ける
これもいつもの流れ

>>4
何もわかってないな。今のAIは自らではゴールを設定できない。そこが重要なのよ。

このスレを見ていると相変わらずネガティブな連中しかいないよな。
今の日本を象徴しているわ。

>>13
データがほとんどなく、リアルタイム性がない時代はそうね。いまはデータから仮説を出して即実装のトライアンドエラーだよ。

>>43
そんで、NTTの大馬鹿が連呼してたネットワークとセキュリティ何処行ったんだ？

低賃金非創造単純作業型労働をベースとした仕事を中心に据えるから
このプロセスを管理して差配したり政治活動を行う人だけが上級職となり稼げる構造になる
ところがこの層は特に何も創造しないし生産しないしあえていえば立場でマウントするだけのお仕事なので
国際競争力を生み出すようなことが出来るわけではなくブラック企業が増えるだけというお粗末な結果になる

ここまでもいつもの流れ(笑)

>>1
>>世界では約３０万人のデータサイエンティストが不足している
>>との調査があり、日本も例外ではない。

それで困っているわけでも、どうしようもなくなっているわけでもないので
本質的には不要な30万人
いたらいいなレベルの人材

表層的、一般的な振り分けを、プログラムに覚えこませる訳だろ
正に受験秀才クイズ王的頭脳にうってつけ
あまり賢い仕事じゃないと思うがw

多分
システムの構築までやってもらえると思ってるで

統計は文系学生にも必須にすべき。てゆーかやったっほうが身のため

>>4
いやビッグデータの分析や解析をAIなどを使って行うのがデータサイエンティストなのだが。

実際出来る人はおるんかな？

>>1
おまえら自身がやるのかよｗ
そっちの分析能力はAIのほうが上だろｗｗｗ

東大生＝DSとして優秀
ってわけじゃないからね。
東大偏重はよくないな。頭脳重視でいくべき。
学歴はあまり関係ない。
とはいえFラン卒はたぶんダメだろうけど。

>>43
インフラが整い単一言語で教育レベルも飽和していている日本には
ビッグデータは大したイノベーションでは無いよ
みんな、商売の騙す手の内が最初から分かっちゃってるから
「あ、だから俺のところにステマが来るんだw」って

しかもたちの悪いことに管理層は忠実に同じことだけしかやれない層であることが多く
新機軸がうまれると自らのマウントが危うくなるため意図的に新機軸を排除して同じことだけで積み上げることを好む
上下組織には常にありがちなこの構図が日本ではことさら強く出るため競争力は低下し賃金カットの応酬で勝負する展開に持ち込みたがる

ここまでもいつもの流れ(笑)

将来性ではなく目先の報酬に飛び付く東大生

落ちたもんだな

この手のバブルは必ず弾けるからね

>>38
まあ人海戦術は日本の風土だねえ。
「このままでは効率が悪いから○○しましょう」とか言うと、
「うちの部署のやり方に文句があるのか」とキレるような輩ばかり。
そして、やたらキレる奴、そういう奴をキレさせない奴が出世する。
つまりは強者のケツを舐めながら弱者をいびる奴。

あと、日本人は、もう欲しいモノは何も無い

中国が力を入れている領域だから必ず人材が供給過剰になる

後はどうなるか分かるよな？

土方は統計学勉強してないからデータ分析では使い物にならない

>>11
テレビ、ゲームがそうだったな

アクセンチュアみたいなシステムの営業やってる奴には無理

>>54
Fラン情報系卒で今、機械学習の数学を勉強してるけど、そんなに大変じゃないよ
まぁ元々Fランより上の大学も行けたけど、女だから学費が免除で近場の大学しかだめって高卒の親に言われてFランになったんだけど...

Fランは確かに数学が壊滅的に苦手な子もいたな...
数学だけできて英語と国語が苦手とか極端に数学が苦手な人とか得意不得意が激しい人が結構いた
基礎教養科目で落として留年になったのにプログラミングの理解力だけは凄い人とかね

まず上げられるのが

最先端の職業というイメージ

やっぱ女はw

東大生が群れてきたということは、職種としては斜陽に入った感がある。

今の若い子は恵まれてるなあ

>>61
日本じゃマトモに統計できるの皆無だぞ。
国からして捏造する国には無理だ

十年後、いや五年後には廃れて時代遅れになっていそうな気がするんだが

>>69
廃れはしないよ
ライブラリとかが充実していってブラックボックス化されて普通の人でも扱える様になっていく
まあ、それでも最低限の統計の知識は必要だとは思うが

51 : 名無しさん＠１周年 2017/06/08(木) 21:22:39.82 ID:izUYMsnY0
新卒が売り手市場すぎて、俺より新人のほうが給料高いんだぜ。
指導するのがバカらしくなる


国家公務員の給与、30代半ば以下の「ゆとり世代」のみ引き上げ決定　アラフォー「氷河期世代」は据え置き [687522345]
http://2chb.net/r/poverty/1570790517/

新卒に1000万払う企業が増加中 嫌儲民は許すの？？こういうの [535650357]
http://2chb.net/r/poverty/1562666719/


415 番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です (ｽｯﾌﾟ Sda2-ji9w) 2019/11/19(火) 18:30:43.52 ID:lYEvo9Mad
2003卒で入った会社にずっといるけど俺より新卒の初任給ほうが給料高い
いつ頃からか給与体系公開されてるけど俺らの下の世代のであって俺らはそこから除外されてるよ

こういう最先端の分野は、
進化も速いからすぐに廃れる

収入メインの大学生は、一番活気のある業界に行くんだろうが、
その業界が廃れたら、
収入も落ちる

国立大卒が重宝されるのは当たり前
私大の経済学部とか名ばかりで早稲田でも数学なして合格できるからね
日本の私大生は頭空っぽだよ

こうゆう分野でも、てっぺん取らないとIT奴隷になるだけだよな
生き残れて良い思いできるのはピラミッドの頂点のみ

>>72
東大のコンピューターサイエンス入れるくらいのポテンシャルがあればむしろ最先端を作り出す方だよ。

>>66
本当に数学だけ飛び抜けてできるなら、後の科目は壊滅的でもFランになることはない。
Fランにいるそういうやからは唯一できる数学もたいしたレベルではない。

業務経験ない連中のデータ判断はAI以上にリスクあるよ
成果を発見しないと評価に繋がらないから無理矢理なシナリオありきになる

>>73
国立でも中ぐらいから下はかなりバカ
経済学部でも大して数学は出来ない

アクチュアリーも人気だもんな

このワンキャリアというところの30位まで見てきたけど、いやもうすっかり様変わりだな
しかしこのコンサル人気のものすごさ
口八丁手八丁で統計振り回して助言するだけの仕事って単なるアシストだろ
被コンサルされるべき企業というか成長産業もないのに何をコンサルしてるんだか
それも実務経験のない新卒コンサルタントとか最も役に立たない部類の人間だろ
わけのわからん世の中だな

>>68
統計学とか標準偏差とか正規分布なんて秀丸のマクロとかじゃねえの

みんな使い切ってるわで、嘘こく道具にしてんな、文系が

>>55
このレベルの馬鹿が日本にはたくさんいるから
世界になんて通用しない。

>>80
まあ、電通とかでもやってる人質採用じゃねえの
ええとこのおぼっちゃまくんが座ってる

>>73
早稲田政経なら東大と併願してるからセンターで9割くらいはとれてるだろ

個別入試レベルは知らんけど

こんなのACCESS使えたらできないのか？

もう時効だから書くけど、ビックデータの活用っても
都内の赤ん坊の人数より、ジジババが買ってる犬猫の数のほうが多いから
医薬としてはそっちに薬剤売るしかない

とか、企業で少子化促進とかの結果が都内だからな
子供が生まれてもみんなに満足に飯も食わせられない
それでも犬猫支援してた滝川クリステルは変わるのかな

>>83
基本どの大学行っても、まともにAIを教えられる教授が日本にはほとんどいないからね
大学のブランドはほぼ関係ない。それよりもKaggleでの入賞実績とかのほうが100倍重要。

>>87
ぶっちゃけ、俺の書いてた円周率論文なんかが人工知能システムのネタでも
教官は停年で退職してるだけよ

古きを訪ねて新しきを汁

ビッグデータ系は
数式のある論文読めないとダメだから
大卒理系クラスの素養がないとダメ

寧ろその論文を書くクラスの人が求められている

>>50
今は高校が必修だし
経済学部なら必修じゃないか？
文学部でもアンケートともあるから
それなりに取ってるような

在英の娘夫婦がそれぞれ監査法人勤務で、ビッグデータ使ったM&A案件の分析担当。
２人合わせて年俸3000万円〜

余裕ある暮らししてるかと思いきや、自営業みたいなもんで税や保険で目減りが多く、
雇用も流動的だから、働いてる間はケチケチ蓄財して資産運用が欠かせない言うてた。

読み書き算盤の一つにCSが加わる話
すぐ時代遅れになるとか言って勉強しない理屈つけてる奴は何なんだよ…
職が変わっても求められていくと思う

しかし、本業育てていく気概が欲しいわ
寄り添うとか、サポート、コンサルなんて誰でも言える。気軽なラインだからな

>>24 東大生におまえの仕事やらせてみた？
怖くてできないよね笑

>>89
そんなの小泉純一郎の馬鹿の改悪で壊滅したんじゃねえか

俺も仕事にそれたし

コンサルタントって現場が直接上に言えない問題を定義してエライヒトにパワポで説明する腹話術士だろ
なんで人気あるのかね
高いからかな

>>4
確かに人工知能でできそうな仕事だ

東大生がむらがるなら、やめた方が良いってことだな
コイツらはシロアリと、おなじ
業界を食い潰す

【雇用】数理人材かAI人材か　「数理資本主義」の時代
https://egg.2ch.net/test/read.cgi/bizplus/1578045641/

>>2
大手電機メーカーで、生涯に渡って一番有能なのが工業高校卒。一番無能なのが文系の
高学歴。

日本の大学システムは、即用できる人材を輩出する機能を持ってない。

欧米ほか外国の大学含めた教育システムは、日本でいう高専や専門学校の
ように、社会に出て必要になる資格やスキルを持った人材を送り出すので、
その差は大きい。

学術的に専門性が求められる研究・開発分野を除けば、企業にとって役立つ
人材が乏しいのはそこに問題があると思う。

はっきり言って頭だけは良くてロジックだけは考えつくみたいなタイプでそこにしかこだわれない奴はデータ分析では邪魔なのでこの分野来ないで欲しい

ハードウェアで性能を追求していてくれ

>>101
だから仕事にそれた言うてるがな

アップル2個ある

仕事のせいにしても、石頭になるのもあれだよ
俺が下手すると死んでも使われるシステムだからな

>>92
勉強しないとは言ってない
教養として知っておく

労働力が供給過剰になるから値崩れすると言っているだけ。大量の中国人とAIが利用可能になるからね
しかも知識がすぐ陳腐化するし

その程度の洞察もできない人間にコンサルタントは到底無理

仕事の9割は泥臭い仕事で費やされるし、
残りの1割も既に先人たちが作り上げたエコシステムに乗っかれば基本足りる

君らが考えてるような頭と手を使って、新しいロジックへのチャレンジに没頭するなんて時間は一般企業のデータ分析の世界では皆無だよ

それがしたいなら大学か企業のR&Dに行くことをオススメする

近々ビックデータ解析のスキルが不要になってくるが、その時は年収４００万円になるのか？つまり、ニーズとのアンマッチとなったとき、年収も下げる。
これができないのが今の日本の経営者。もう少し正確に言うと、
必要スキルのポートフォリオは絶えず変化する。これをメンテし、リソースを育てる必要がある。これが全くできない。

現状は、アンマッチ人材を抱えきれなくなると希望退職を募り、翌年度の株主総会での社長交代を宣言する、これが日本の経営者。

後はデータ分析系のプラットフォーマーとかかね

>>106
仕事して俺は馬鹿にされてたんだな

アメリカ人の根拠のむかしの教科書出してきて読んでも
日産の240Zの開発で、みんなが運転できるように身長の偏差出すとかの類いで
機密なんでっか

Gnu Rじゃ扱えないような巨大なデータを、何を使ってどういう構成にしたら分析できるか、
どういうケースにどういう分析をすればいいか、すべてじゃないにしろ、
大学4年間で研究して学べる以上には知ってるつもりだし、
なにより実商談経験があるんだが、1000万にやや届いてないぞ

老害優遇の次は、若手優遇かよ、間に挟まれた俺たちの世代悲惨だな

>>110
どうせ、俺が伊藤忠商事の渉外役と仕事してたときみたいに
戦略物資ギリギリの記憶装置入れないと解決しないとかだろ
それ分析装置にするから

>>61
俺、大学でやってたけど、全然、声かかんないなw 今更って感じだがw

大卒院卒、優秀or即戦力で出来るレベルの仕事

データ分析職やってるが、実感と全然合わないな。これだけで１０００万円もらうのは無理だと思う。
データ分析＋マーケティング、＋薬学みたいな＋αが必要。
プログラミングと同じで業界知識が豊富じゃないと辛い。１０００万円もらうレベルは業界経験が
かなり必要かと。

伊藤忠商事と仕事してできたんは、世界最低品質のガソリンと
それでいてかつての世界最高価格のガソリン

それと、そのクズみたいな燃料でも無理矢理動くトヨタとホンダといろいろのエンジンだけよ

ビックデータてか、マトモなデータすら知らないで書き込んでる馬鹿しかいないからな。

JTCだけどデータサイエンティストやらを養成したり中途で雇ったりしてる
何に役立てるのか知らんけど

要はAIに教える人？

>>114
たぶんデータ分析とビックデータ分析はべつもので
ビックデータ分析だったらそれだけで1000万いけるんだろ
たとえば、囲碁でプロを破る部分の分析
プログラミングも含んでくるとはおもうが
土台としてはグーグルなどが開発したソフトがあるので
その土台は理由する立場
土台じたいから新開発だとまたべつだろうが

これからはデータ資本主義になっていくとかいうのが言われているが
儲かるのは川上の資源を抑えてる連中になる
そこから売られて来たデータを加工して販売するところは労働集約型となる

旬の短そうな仕事だな
AI化できそうだし、されそうだし

>>4
その人工知能AIはどうやって作るのか？
データサイエンティストが考え抜いた手法を採用するに決まってるだろ
それも常に進化続けること前提で

東大だと何学部に行けばいいの？

>>939
どっちかつと、警察がチンピラの真似なんだよ

俺も警官と何十人と喧嘩して統合失調症あつかいだが
いまは、親父も行ってた大倉工業創業者の関係者と寄り合いしてるよ

もうね親父も会社経営してたけど、そういうのすると社会全体で敵にされる
魑魅魍魎から



944：大島栄城 ◆n3rBZgRz6w (141) ：：2020/01/12(日) 07:42:50.46
>>939
東京の馬鹿って、中国共産党の中国人に協業を申し込まれ
裏で中国共産党の中国人が事業を全部盗み
盗まれたほは、共産主義の馬鹿が総攻撃して殺すんだろ

俺も馬鹿左翼みたいな宮代真司に総攻撃された
あいつがやってる教育も俺が大学時代受けてた教育の猿真似でしかないし

俺のデータは、役にもとくに立ってないソフトイーサとかの
中国共産党の中国人に売られてんだろな

>>119
ビッグとそうでないので何が違うのかわからなかった。
ただ、データ分析でネックになるのは、データの量、データソースの豊富さ、
分析対象の理解度、が自分の経験上では重要だった。

分析アプリはgoogleが無料公開してるものを流用すればよく、手法理解が必要と思わない。
どういう場面でどの手法が使える、ぐらいは要るけどね。
例えば正答率３０％の分析結果しか出ないデータは、一流の分析者がやっても３５％くらいなもんでしょう。
９０％まで行くには何が不足かは、そこらの分析者でも答えれるはず。

晴れの日にアイスが売れるみたいなのプレゼンしてなにかいいことあるの

吉田茂が日本にまともな統計などできる能力がなかったから戦争になったんだと言ってから全く進歩しないまま今日にいたるだからね
統計学なるものも外国の人材に頼るほかないのは仕方ない

邪推すると、大企業の偉い人にはGAFAが成果を出しているのは、分析者が一流なのが理由だと思ってるんだろう。
本来の順番としては、大量の検索エンジンデータ、大量の顧客データがあって初めて人工知能の話しになる。
まず自社の業種・規模をGAFA並みにしてくださいなとしか。

>>128
日本（東大→NTT）も黎明期に有名な検索エンジン持ってたんだけどねぇ・・・
生かしきれずに15年くらい前にチームごとGoogleに引き抜かれちゃっている。

これ官僚と一緒じゃん
ということは東大生の平均的な倫理観（官僚）では適当に数値を選んで駄目な分析するってことだな

AIを支えるビッグデータの歴史と今と今後
2019/3/14

AIの精度や利便性を向上させるには、とにかく大量の情報をAIに学ばせる必要がある。
大量の情報はいま、ビッグデータと呼ばれビジネスの要になっている。その歴史と今を概観する。
数々の逸話を生み続けているAI（人工知能）だが、人間には勝てないといわれていた囲碁の勝負で、
AIが世界最高峰のプロ棋士を破ったこともその1つである。
このAIの開発者は、AIに何万枚もの棋譜を読ませたり、2台のAIで何万回も囲碁対戦させたりした。

AIの仕組みやAIの賢さを支えているのは、人間では到底不可能な学習量を難なくこなす能力である。
「人間が処理できないほどの大量の学習」は、いまでは「ビッグデータ」と呼ばれている。
AIにどれだけ多くのビッグデータを与えることができるかが、開発競争のカギを握っているといってよく、
その意味ではビッグデータはAIの力の源泉である。
ビッグデータの活用の歴史と、今後のビッグデータの有益性についてみていきたい。
https://nissenad-digitalhub.com/articles/ai-bigdata-history-and-future/

ボッキデータの大膨張は止まらない

ビックデータって幼稚園並みの頭脳しかないのかよ

ビッグデータがなぜこんなに解析に時間が掛かるのかわからない

昔からの法則だけど、東大生に人気ということは、これから斜陽になるということ

この世界もフルスタックが重用されるようになる
基礎がない雑魚はテンプレしかできない
それはツールで代替される

>>134
ゴミのデータがたんまりだから。ビッグデータならTポイント経由でCCCが持ってるはずだか、役に立っていれば業績はいいはず

あのさ
社会に出たことがなければ、特定業種に就職したことがないのに
コンサルタントとかバカですか

>>44
意思決定に一年掛けるジャップ企業が笑わせんな

ビッグデータと言えば俺の男性性器

>>135
経験則ですか

日本企業って非識別情報化されたデータを使いこなせず、
結局、リクルートの騒動みたいに個人情報と紐づいたグレーなデータしか金に出来ない

メーカーの研究開発やってるけど、自分の専門分野プラスαでデータサイエンスがいいと思うわ
データサイエンスだけだと極一部のアルゴリズムから開発してる人以外は数年後多分埋もれるよ

ビックデータ分析だけで安泰かと
コアなライブラリが大幅に更新させ全自動どあいが増えればべつだろうが
現状、かなり手を加えないと使えない、成果でないだろ
どうやって開発してるかは実情しらないが
たとえば自動運転に絞ったとしても10年は余裕で安泰で仕事あるかと

>>142
その反省の上に今、データサイエンチストが要求されている。
世間は先に進んでいるのよ

>>145
既に周回遅れだと認識できないお気楽な頭に苦笑する
ITの世界では一位しか必要ないとわからないのかな

エンジニア不足が深刻…自動運転領域、2020年は買収相次ぐ？　「実証実験から実用化」の動き本格化
2020年1月2日

CASE（コネクテッド、自動運転、シェアリング、電動化）領域において、2020年はスタートアップやベンチャー企業の買収が相次ぐ年になる可能性がありそうだ。
今年は「実証実験から実用化」の動きが本格化し、大手自動車メーカーによる開発競争がさらに激化するためだ。

自動運転業界はAI（人工知能）などの先端技術の知見や経験があるエンジニアを求めている。
ただ期待される市場拡大に比べるとエンジニアの数は決して足りているとは言えない。
そんな中、既にこの分野で研究開発をしている人材と技術は、どの企業も喉から手が出るほど欲しいのが本音だ。

■買収合戦の兆候、2019年に顕在化
例えば、Googleの自動運転開発を率いていた人物が創業した米オーロラ（Aurora）は
5月、自動運転の「目」の役割を果たすLiDAR（ライダー）の開発企業「Blackmore（ブラックモア）」の買収を発表している。

米Apple（アップル）に関して言えば、AI技術者が創業した米Drive.aiを買収することが6月に明らかになった。

日本企業関連でも自動運転領域での企業買収は複数あった。

中でも注目を集めたのは、自動運転向けの地図の作製を手掛けるダイナミックマップ基盤株式会社が同業の米Ushr（アッシャー）を買収すると2月に発表したことだ。
自動運転向けの地図データは「網羅性」が命だ。Ushr社の買収でアメリカの地図データの完備に向けて駒を進めた形だと考えられる。

CASEの「C（コネクテッド）」領域では、コネクテッドカー向けのインフォテインメントシステムの開発を手掛ける日本のACCESS社が動いた。
車載向け動画配信プラットフォームを開発するドイツ企業のNetRange社を買収し、連結子会社にしている。

2020年も自動運転領域で各企業のどのような思惑が顕在化するのか、引き続き注目だ。
https://jidounten-lab.com/u_engineer-autonomous-2020

「AI人材バブル」が来る――究極の大相場が待つ“特選5銘柄”
2019年07月20日
AIを扱うデータサイエンティストなど先端IT人材に対する企業のニーズが急拡大している。これを商機とする銘柄に大相場の匂いが漂い始めた。

●AIに翻弄される株式市場の人気投資テーマはAI

現在の東京市場は全体売買に占めるAI取引の割合が約半分とも7割ともいわれ、いずれにせよ極めて高い比率を占めている。

自動運転車やドローンといった新たな成長市場や、金融や情報通信、医療・バイオなど幅広い業界で、AIは飛躍的進化をもたらす魔法の杖となる。
また、少子高齢化が加速的に進む日本において、成長力維持のカギを握るのは生産性革命。安倍政権が重視するその生産性革命においてもこの魔法の杖が威力を発揮する。

●AIを扱う人材に対する企業のニーズが急拡大

そして、ここにきてAIを扱うデータサイエンティストなど先端IT人材に対する企業のニーズが急拡大しており、これが株式市場でも新たな投資テーマとして存在感を高めている。
国内の大手IT企業が優秀なIT人材の囲い込みに動き出しているのだ。
構造改革を進めるＮＥＣ <6701> では、国内で3000人規模の人員削減を行うなど合理化に踏み込んでいるが、
一方で、今年10月から優れた実績を有する人材であれば、新入社員であっても年収1000万円超えを達成できる制度を導入することが伝わっている。
これは明らかに優秀なIT人材の囲い込みを意識した経営戦略で、既にこれに先駆けてソニー <6758> や
ＮＴＴドコモ <9437> などをはじめ、賃金水準引き上げなどによるハイスキルな人材の争奪戦が行われている。

IT系人材不足は顕著であり、経済産業省の調査によると2016年の時点で既に17万人足りない状況にあった。
しかし、これが30年になると不足人数は最大で約79万人に達すると試算されている。
https://kabutan.jp/news/marketnews/?b=n201907200112

>>146
知ったぶりのレス乞食だな。

こういう仕事は確実に10年後不要になるからな。

>>3
今の土方はいろいろ改革が進んでいて
IT土方ほど前近代的じゃないらしいぞ

>>150
稼げるうちにジャストインタイムで給料を払ってもらうという思想でやってるので
「30年後に高給にしてやるから若いうちは我慢しろ」
と言ってリストラを喰らわしたり会社ごとなくなるよりはマシ。

>>2
どんだけ使えない有名大出が研究職から工場に飛ばされてると思ってる？
工場来たってなんもできないのに
そういうのリストラ推奨してから寝言吐けよw

アクセンチュアってアンダーセンの分離会社かあ
もう公認会計士って必要ないのかもなあ
儲からない企業会計の監査より儲かるビッグデータという時代ね

>>152
だよな。そうやって高学歴理系が散々な目にあってるの見てきた
トップ層は日本企業を相手にしなくなってる

その結果が医者や外資コンサル志望、>>1だからな

東大京大出させてこんな仕事させてるんじゃ（国家として）もったいないだろ。

>>150
10年後には別の業務に移行してるに決まってるだろ
10年間同じ事やってるとか仕事なめてんの？

>>135
いや、コンサルは汎用性が高いのでつぶしが効く。廃れることはないと思う。
昔人気だった鉄鋼とか通信みたいに大企業の歯車になるわけじゃないし。

アクセンチュアで5年も働ければ凄いな。

>>159
現場にもよるがいまは超ホワイト企業

>>141
実際そうでしょ。鉄鋼とかをはじめとして。東大生は進路を選べる。選べるから評価が定まったところへ行こうとする。なのでそこで人気ということは、もう既に煮詰まってて伸び代が無い分野なんだな。

だから東大生に人気となったら斜陽の兆候

ビッグデータって単純な統計だよ。

数年前くらいまでは深層学習とかすごい進歩だったけど、ブームは結構落ち着いてきてるんじゃないかな。あと、データサイエンティストが不足とかいうのもよくわからん。コアな部分はごく一部の秀才がやればいいのであって、それを使うのは誰でもできると思う

>>6
できるわけないな
トランプが大統領に当選するとかスマホが世界を席巻するとかってのは
高学歴のその道の専門家ほど予測を外しまくってる
むしろツイッターとか5ちゃんに書かれて袋叩きにされてる素人の妄言の方が当たってる

この秀才がビッグデータを処理するわけじゃないからな

賢い奴はそんな職種にはつかないと思う

氷河期ってつくづく不公平だな

AIが代わりに分析するようになるとなにも知らないアホの意見

深層学習をするにしても、ネットワーク構成や活性化関数など
設計が大事なってくるが、それは数学の素養がないと正しく設計できない
文系SEでもできるIT設計とは訳が違う

正しく学習させて正しく収束させるには高度な知識がいる
だから、世界中で数学の素養のあるデータサイエンティストを取り合ってる

なのに、そんなものは意味がないとお前らぴーぴー吠えてるのが
日本が一人負けしてる理由なんだよ
竹槍でB２９を落とせると思ってるバカばかり

だから、基本的なモデルの設計とかは一部の人たちがやればいいことでしょ。大半はそれを用途別にチューニングできればいいだけ

あと数年したらビックデータの扱いが
エクセルみたいにかんたんになる。

統計の知識を理解して、
使えこなせるのがビジネスの基本スキル
になるだろう

こういうスレって知ったかどころか、日本語自体アレなのがうじゃうじゃいて掃き溜め感がエグい

Data Scientist がJPY10Mとか嘘つくなよ。
median JPY6Mじゃねーか。
https://www.payscale.com/research/JP/Job=Data_Scientist/Salary/359d3ba7/Tokyo

アメリカだとUSD113ｋあるらしい。
https://www.glassdoor.com/Salaries/us-data-scientist-salary-SRCH_IL.0,2_IN1_KO3,17.htm

まあ、無論英語で業務だから、英語圏の大学出てないと採用されないけど。

>>164
トランプ当選を当てたけど、妄言じゃねぇわw 自ら調査して分析した結果。ハーバード院卒の
奴と賭けてたけど、向こうは発狂してたなw 日本の専門家がゴミってだけ。

技術の進歩に人間側の対応が追いつかないな
東大生でも将来的にはAIにとってかわられる業種だと思う

成功(利益に繋がっている)例を聞いたことがない

たぶん客観的に見ても自分は、
東大の博士課程の学生程度以上にデータ分析能力があって、
ビジネスで困らない程度に英語が出来て、
業界（保険）知識もあるんだが、
１４００万しかもらっていない。

自分みたいなおっさんは少なからずいると思うのだが、
再活用・再評価してもらえるチャンスはないのだろうか。

>>177
うえでもいた勘違いオッサンかと
保険の分析でも内容次第では該当する可能性もあるが
ビックデータ分析というのはAIを扱う、動かす技術であって
たぶん別物の可能性が高い

戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第2期／ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術

1）ヒューマン・インタラクション基盤技術
本基盤技術開発は、日本の生産性向上に資する高度スキル人材のAI化･拡張･育成システム、および、システムを活用した育成サービスの社会実装を目標とします。

（1-1）認知的インタラクション支援技術
人とAIが高度に協調する世界を実現するため、様々な分野における人間の行動や状況の変化に対する
視線・表情・姿勢・身振り等、言語化されていない情報を収集・構造化し、様々な場面で再利用可能とすることで、人の行動と認知を支援する高度なインタラクション支援技術を開発します。

（1-2）高度マルチモーダル対話処理技術
人間とコンピュータ・機械の間の高度かつ知的なコミュニケーションを可能とする高度マルチモーダル対話を実現する基盤技術を研究開発するとともに、
実証評価等の実施に不可欠な高度マルチモーダル対話基盤が必要とする大量の言語資源データや、深層学習等の技術を開発することにより、
世の中のあらゆる知識や情報を駆使しながら、決められたシナリオベースの会話展開だけではなく臨機応変な対話を実現します。

（3）AI間連携基盤技術
より独立して運営されていて、必ずしも利害が一致していない各々のサービスを管理・制御しているAIが他のAIと協調・連携するためのAI間連携基盤を実現します。

（4）アーキテクチャ構築
Society 5.0の実現に向けて、官民連携体制により、スマートシティ分野、パーソナルデータ分野等において、
AI・ビッグデータ等を活用した実証事業を進めつつ、（2）分野間データ連携基盤とも連携しながら、分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテクチャを構築します。

https://www.nedo.go.jp/activities/ZZJP2_100126.html

コンサルって詐欺師しかいない印象。

東大生が群がり出すと末期って話もあるが

Dellかciscoあたりでゴリラ営業やればすぐ年収1千万いくぞ。お勉強で金くれるとこはそんなにない

>>182
ジョースターさん、ゴリラ営業って、オラオラですか？

データ分析は重要だけど・・

殆ど虚業だけどな

★★★そいで折角入社しても　35歳くらいで　リストラ名簿に入るの!!!

しゅご〜い!!!

宝くじの当たり番号を当てられるようになれば、大金獲得できそうだけど
ビッグデータじゃ無理なの？ｗ

そんなにむつかしい学問でもない。

>>8
それが人類最高の学問だ

実際はとほうもないエクセル加工作業、アホ社員相手の説明の日々らしいな
1千万でもあほらしくてやってられんだろw

>>189
なんだよ、俺がやってた20年まえとなんも進化してないじゃないか
別に俺はコンサルでは無かったが

エクセルはない

>>189
んなわけねーじゃん。わからないならレスしなけりゃいいのに。。。

>>191
データベースソフトウェアも得にいいのが無いうちに
AWSとか出てきてたし、エクセルの64bitで方眼紙に
馬鹿データ喰わせにやってんじゃねえの

一方氷河期世代の40代はリストラ候補にされ、非正規へと転落したのであった！

ビッグデータは大事だとわかるけど、幾ら何でもバブリーになってきたなあ

>>194
俺の当時の仕事が中国共産党の中国人有利ばかりで嫌気して辞めただけだよ

>>189
サラリーマンだから基本はそうなる
細胞の山中教授だってそうだろう

AIバブルだなあ、やれる人は昔からやってる事の言葉が変わっただけ
ところでビッグデータ活用の成功例を未だ知らないんだけど、ビッグじゃないと出来ない事例ってある？

エクセル加工作業が高給なわけがない
そういうデータ集めを指示出して、AIへつなげて実働させる指揮官みたいなやつだろ高給は

>>198
はあ？むかしのエクセルにはあって
いまはなくなったODBCかなんかの解析機能がAI

ますます馬鹿だ

一昔前の「ウリはグローバル人材ニダ！」と同じでマスゴミ様が勝手に年収設定して騒いでるだけじゃね？

具体的にはこういうやつだろ



これからのエンジニアに必要なスキル
多くの企業が機械学習やAI（人工知能）に対して大きな投資をし、新しいサービスを展開する昨今。
エンジニアにもビッグデータの活用技術が求められています。

図1：AIとビッグデータの関係性


Tech Fun.jpのAIセミナーで学べること
当セミナーでは、ITエンジニアにとって今後必須となっていく「機械学習」「AI」「AWS」「ビッグデータ解析」といった技術を、開発経験豊富な講師が効率よくポイントを押さえて解説します。
まずはデータ分析の入門から学びたい方は、『Excelで始めるデータ分析』もおすすめです。
https://ai-python.techfun.jp/

>>200
俺が刑務所オリックスでしてた作業の延長じゃね
職務なんてなくて、生命保険でいう内勤営業みたいなの

しまいに、部長課長関係なしで、仕事がふってきて
何十年も放置されてた潜水艦護衛艦の設備開発の仕事を俺がして
しまいに警官と殴り合いまで行った

ま、覚悟はしてたが

チェンジとVSNが共同開発した「AIスキル習得研修」が 経済産業省の第四次産業革命スキル習得講座に認定
2020年1月9日
株式会社チェンジ

「第四次産業革命スキル習得講座認定制度」（通称「Reスキル講座」）は、IT・データを中心とした将来の成長が強く見込まれ、
雇用創出に貢献する分野において、社会人が高度な専門性を身に付けてキャリアアップを図る、専門的・実践的な教育訓練講座を経済産業大臣が認定する制度です。

VSNが提供する「AIスキル習得研修」は、全３０時間をeラーニングおよび集合研修を組み合わせて学ぶプログラムで構成しており、
人工知能・機械学習に関する理解を深めるだけでなく、Pythonを利用してAI・機械学習モデリングを実践するなど、
研修修了後には即戦力として現場で活躍が期待できる独自の教育プログラムです。


■株式会社チェンジについて
株式会社チェンジは、モビリティAI、IoTビッグデータ、クラウド、セキュリティ、ロボティクスなどのテクノロジーを活用したサービス
及びデジタル人材育成サービスを『NEW-ITトランスフォーメーション事業』として展開しています。
https://www.change-jp.com/post-22469/

>>192
おまいうwww

>>197
クライアントが「ビッグデータで何かやりたい」って相談してくるんだから、一応ニーズあることになるんでしょw

親切なデータサイエンティストは
懇切丁寧に要件整理して
クライアントが本当にやりたかったこと見付けて
解決法提案してあげてる

実質コンサルティングで、大体ビッグデータ関係ない解決法で落ち着くと聞くw

>>197
需要予測、購買力の高い顧客の抽出などのマーケティング分野から、スパムメール分類、クレカの不正利用検出、製品の劣化寿命予測、不良品検知、DeeoNudeまでいろいろあるだろ。

>>2
駅弁とかいう老害がまだのさばってるからか

ビックデータで新しいものを考えるのは無理なんだがね
新しいものは結局天才が考えるもので　凡人が過去データをいくら解析したところで創造するのは無理
重要なのは所詮過去データでしかないということだ　むしろ創造的なことは過去データにとらわれないことが大事

>>42
えっ

>>122
データサイエンティストとAI開発者は違います。
後者が作った理論モデルを活用して現実に当てはめるのが前者。

いやalpha碁は過去のビックデータ分析で天才とされるプロ棋士を破ったろ
いまは過去データも不要でやるらしいのでビックデータではないが

>>208
データ活用を徹底してるのは、いまのアメリカの大リーグ

しかし、現場に居たイチローさん曰く、それは選手がアタマを使わない馬鹿に
なってきてるとも言ってた

まあ、仰木監督みたいに放任主義で、東京の管理野球と正反対
なんでも自分でトレーニングしてたイチローさんらしい言い方だけどね

それで客が入るかどうかも不明だよ、おもしろい野球になるかも

>>210
excel に例えると、excel 本体のマクロやプラグインを開発するのがAI開発者で、それらの有り物を使うのが、データサイエンティストで桶？

データサイエンティストは文系の仕事にする
理系は言われた通りに分析できれば良い

あのイチローさんは、データ偏重野球も逆手に取って攻撃してたつからな

なにやってたんだろ

>>2
途中で変わるとこれまで薄給で働いてきた人達は悲惨だな。。

詐欺師の肩書と化してるな
特にコンサル
東大卒ですらろくに相関係数を理解してなくてビビった

日本企業は大手でも製造・基幹系を除いて
主要な情報管理ツールはaccessどころかexecl
そもそもビッグデータ化しやすいネタ元DBが無い
だから凄腕新卒雇ってもまずは全社のエクセル集めに奔走させられる
そのうえビッグデータで何をしたいか
会社の指示もあいまいなので
キレてやめたって話がtwitterとかにあがってたなw

>>218
×execl
○excel

これじゃシステム関数だw

>>213
excel作るのがAI開発者だな
マクロやプラグインはデータサイエンティスト

真っ先にAIにとってかわられそうな職業だな

■ゴーン氏に名指しされた尾行会社
株式会社日本シークレット・サービス
http://www.j-s-s.com/
社長　元鳥取県警本部長（埼玉県警採用の警察官から推薦組となり、警察庁所属に切り替わった警察官僚）
顧 問　元警察庁長官
同　元警視総監
同　元警察庁長官
同　元警視総監
法律顧問　元名古屋高等検察庁検事長（検事総長、最高検次長に次ぐ地位を持つ高位者）

【この警備会社が行ったと考えられている事】（≒これらは組織的ストーカー行為と呼ばれる）
・家の前に露骨な見張りを立てて、常時監視してるとゴーン氏にアピールする
・散歩やウォーキングに出かけたら、背後を纏わりつくように尾行をつける
・車に乗って外出すれば、蠅が集るように、執拗な尾行がつく
・飯屋に入って食事をしていれば、ゴーン氏の席が見える位置でじっと監視したり、ゴーン氏が見える席に座って、常時監視し続ける
もちろん誰かとの会食であれば、会食中の姿を見続ける
・本屋に立ち寄れば店内についてきてゴーン氏の姿を監視し、雑誌を手に取れば、立ち去った後に雑誌をチェックし、不審な点はないか確認する
※組織的ストーカー行為――精神的苦痛から対象者が自殺する恐れのある凶悪な組織犯罪。日本は取締法がないが、海外では組織犯罪処罰法の対象

★御覧のように、元警察庁長官２名、元警視総監２名が顧問を務め、元推薦組警察官が社長という特殊に警備会社で
そのような会社が、組織的ストーカー行為のような、法整備された先進国なら組織犯罪処罰法で厳罰に処される凶悪な組織犯罪を行った
このような会社が、公然と法を破り、しかも凶悪な組織犯罪を行ったとなれば、海外の人々は、日本や日本の警察、検察をどう思うだろう？
最近始まったゴーン氏に対する人格攻撃の理由はここにある q

情報通信の主体は人からモノへ

こいつら、問題のビジネス右翼とか言うのと同じだな、真似つか

安い(苦笑)

この年収でドヤ顔かよ

>>218
指示が曖昧ってそれが当たり前だろ
会社がAIを分かっていないから経験者を雇ったのだ。

そいつは最も給料高いところを見つけたから辞めたのだろ

>>163
不足しているのは、その
「誰にでもできる」
方なんだよ。

お前にも、できるかもしれないね！！

コンサルとか、なんであんなクソみたいな仕事が一番人気なんだ？
勤務時間はクソブラック、仕事内容は他人の御用聞き、パフォーマンス上がらなければすぐ解雇
良いところが何もないじゃん

>>180
そうだよね。1ケ月足らずの調査で詳細がわかるはずがない。それで結論はどこも同じで社員のコミニュケーション不足。

コンサルのお仕事って経営者の腹話術士だろ。
しがらみがあって出来ない言えない事をコンサルに言わせるだけだよな

>>225
そんなこと言ったら外資しか行けなくなるじゃんけ
日本のなんかスズメの涙以下のカネしか無い

外資みたいにすでに高収益のビジネスがあってそれを実践、拡張するデータサイエンティストを雇用するのなら高給が払えるけど
大半の日本企業は、雇えばイノベーションを起こしてくれるだろうって淡い期待を抱いているだけだから

>>232
あんたに言っても仕方ないが
品川の刑務所オリックスに入ったときに、入る前の事務所は
ワードもエクセルも糞バージョン使ってて、俺が修正バージョン自前でインストール
するまでいっさい仕事が進んでなかった

仕事だから違法コピーでもなんでも、自前のエクセル入れてやってたよ
会社から支給されてまともに動いたのカシオの電卓だけ

そのエクセル作業からはじまって、えんえんとみんな馬鹿続けてるだけなんじゃねの
知らんけど（関西風）

>>158
汎用性ってパワーポイントで適当なフレームワークを語って、後は実行です。キリッ( ・`д・´)って言う仕事？
結果に責任取れよ

>>206
データありきで購買に結びつけて成功した例って全然聞かないんだが。
そもそもビッグデータから製品開発すると日本企業の無駄な機能てんこ盛りの家電が出来る。
その例の後半既にFirewallが搭載してたり、センサーで劣化監視すればビッグデータ(笑)いらなくね。

Amazonのセールに合わせて、胡散臭いステマ記事が定期的に出る、
サクラチェッカーとか。

おそらく、出品している業者が金を払うと、ステマ指数がさがるとか、そんな
ビジネスモデルじゃないかな？

「ぐるなび」とか「価格コム」とか「ホテル比較サイト」なんかと同じ匂い。

アメリカだと囚人の天才ハッカーを使って天才集団を作ってるらしいから、日本だとそれが東大生になるのね

>>1
東大のコンビニや食堂で仕事したいとは思いますが
東大生になってまで、仕事したいとは思いません。
理由は、官公庁のＨＰ見ればわかるので、あとは、適当に人生を過ごしたいだけです。
よろしくお願いします。ｍ(_　_)ｍ

参考までに


アメリカの年収は、450〜500万円程度、日本の平均年収420万円よりやや高め

米国の職業別給与トップ10（金額は平均年収、人数は米国内の従事者数）

1位　麻酔専門医　26万5990ドル（約2940万円）／3万590人
2位　外科医　25万1890ドル（約2790万円）／3万8600人
3位　口腔顎顔面外科医　24万2740ドル（約2690万円）／4800人
4位　産婦人科医　23万5240ドル（約2600万円）／1万8880人
5位　歯科矯正医　22万9380ドル（約2540万円）／5080人
6位　精神科医　21万6090ドル（約2390万円）／2万5250人
7位　内科医・外科医（その他すべて）　21万1390ドル（約2340万円）／35万5460人
8位　家庭・一般開業医　20万8560ドル（約2310万円）／12万6440人
9位　歯科医（その他専門）　19万9980ドル（約2210万円）／4590人
10位　内科医（一般）　19万8370ドル（約2190万円）／4万2280人

米国の職業別給与ワースト10（金額は平均年収、人数は米国内の従事者数）

1位　調理・給仕（ファストフードを含む）　2万1230ドル（約235万円）／357万6220人
2位　ファストフード調理　2万1610ドル（約239万円）／50万3780人
3位　洗髪係　2万1650ドル（約239万円）／1万3330人
4位　レジ係　2万2130ドル（約245万円）／356万4920人
5位　食器洗い　2万2210ドル（約246万円）／50万3540人
6位　飲食店・喫茶店の案内係　2万2290ドル（約247万円）／41万4540人
7位　カフェテリア・飲食売店・喫茶店のカウンター接客　2万2530ドル（約249万円）／47万6940人
8位　座席案内係、ロビー案内係、チケット係　2万2580ドル（約250万円）／12万4710人
9位　娯楽施設係員　2万2760ドル（約252万円）／31万970人
10位　カジノディーラー　2万2910ドル（約253万円）／9万4260人

>>206
AIの活用例がそれぐらいしか無いのが、
頭でっかちのデータサイエンティストに主導権を持たせてる限界

金玉男尺八を超えてきたのか

>>235
購買力アップよりは生産管理、在庫最適化だろ。
そのセンサーデータからどう判断するか学習するのがAIだっての。

>>4
こういう業界って新陳代謝が早すぎて
こういうことが起こり得るから怖すぎるんだよね
10年後20年後になにやってるかさっぱり目処がたたない

目先の金に飛び付いてキャリアが崩壊するパターン

>>206
ビッグじゃないとダメって事はなさそうだなあ
1000件くらいで良いんじゃないの？

>>239
何かおかしい

アメリカのファストフードチェーンの「タコベル」レストランマネジャー、給与は平均水準以上の10万ドル（約1100万円）。

https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2020-01-09/Q3UKG8DWLU6901?srnd=cojp-v2

>>1
東大出れば、どこへでもどうぞ（日本の国の場合）
海外では・・・色々な社会主義や資本主義に民主主義な国があるので
なんともいえません・・・

>>198
この業界に指揮官はいらないよ
日本式の指揮官ベースで進むようなところは人月いくらのＰＧと同じ扱い
指揮官ともどもその程度の価値しかない

>>1米国のＧＡＦＡ（グーグル、アップル、フェイスブック、アップル）

アップルつえー

慶応大大学院の渡辺美智子教授(統計科学、データサイエンス論)によると、
統計学、人工知能(AI)、機械学習、IT、プログラミングと多方面の知識が必須という。
そのうえ、「ビジネスセンスも必要。データを分析し、ビジネスモデル創出の支援を手がける高度な専門職」(渡辺教授)という。

>>244
えっ？
日本の大手電機メーカーに入社した人たちは
将来のキャリアを期待して目先の金を我慢したけど、結局リストラされたよ？
最初は下積みで我慢すれば・・とかいう
神話をまだ信じてるのが驚き

>>250
これだけ能力持ち合わせてたら
わざわざ社員として雇われる必要全くない

フリーでいけるわなw

>>251
高い給料貰って数年でクビになるか
安い給料貰って十数年でリストラ部屋に送られるかの違いだわな

>>4
いや、データサイエンティストはコンサルタントの亜種やで。

データで3%の需要と出た場合

3%「も」あると出すか3%「しか」ないとクライアントに出すことをクライアントの望む方で出さなきゃアカン

好きじゃなきゃできんよ
応用数理とSE、加えて日本人の場合は英語
学生までにサボらず基礎築いて、その後もずっと自己研鑽
仕事を飯の種程度にしか考えてない猿など到底相手にならない

>>253
そもそも>>1みたいな人間は終身雇用なんてあてにしてない
クビになる前に自分から転職するような人たち

おそらくこのスレに有意水準を正確に説明できる奴は一人もいないw

データサイエンティストと一口に言っても、
AI等のアルゴリズムを直接扱う人もいれば、
特定分野に応用するためのパラメータ調整にひたすら明け暮れる人もいれば、
ビジネス支援のための提言をする人もいる
高給もらえるのはどれ？

>>252
実績ないとダメだから最初はどっかに入らないと

>>250
> 慶応大大学院の渡辺美智子教授(統計科学、データサイエンス論)

就業経験も、実務経験もなさそう。

とは言えビックデータの人の理想像の説明としてはそのとおりかと

>>208
ビジネス界隈でも、
ビックデータ＝過去のデータしか解らない
って認識が多いけど、日本人の多くが学生時代に線形代数を習ってないことの弊害なんだな

>>255
嘘こけ

俺が上で書いたエクセルで突破口ひらいでダラダラしてるだけじゃねえか
とくに慶応の糞

こんなのだったら石油精製分析とかやってた日揮の新燃料抽出とかの
ほうがよほど上だぞ

こんな作業で死屍累々で氷河期死んだの多そうだけど

>>261
俺が仕事してたときの分析装置として記憶装置がでかくなっただけで
解析や分析については後退してるわ、こんなもん

トヨタ自動車のアキオ社長とこはシラんがな、あれもガソリンがらみか

アメリカなら年収20万ドル以上の人材です

>>265
分析しても、実業製造以外の似非IT産業なんか
警察とチョンに占領されてて駄目駄目なだけだろ、まあカネもないんだろけどな
アメリカの糞喰うだけで

東大で騒ぎもあったし、日本の人工知能システム開発利権は完全に
警察の地方公務員の馬鹿におさえられて発展無しなんじゃ

人工知能システムが発展すると地方公務員の馬鹿みんな首斬りだから

>>260
会社がー、現場がーとかでマウント取るのもう無理
アマゾンは大学教員の経済学者を引き抜いてるよ、日本人でも採用例がある

>>267
アマゾンみたいなアイルランド企業もどきでアメリカ言われてもなあ

大島栄城はしらないが・・
ただのデータ分析と誤解、混同してるだろ?
こっちは最終的にはAIプログラミング、ソフトを稼働させるためのビックデータだ
ただの分析できたところで役立たず、AIを動かせるところまでやれるなら役に経つが

>>269
日揮の例見ても、できたのは上で書いた世界最低品質のガソリンと
それで無理矢理動くトヨタ自動車とホンダのエンジン言うてるだろ

いまの人工知能システムはそれも出来てないが

自動学習させる時代には、もういらない仕事だろ
賞味期限10年かな

>>270
20年前で止まってそうだなこいつ。

>>1
2012年→2017年(安倍政権下)で
・給与所得者数は371万人増加
・給与所得が20０万円以下の人数は63万人減少
・給与所得が20０万円以上の人数は434万人増加

給与所得者数変化
(国税庁 民間給与実態調査)

ジャップにそんなんやってる企業あんの？

>>2
12/28
【茂木健一郎】日本のエリート層は「ヴィジョンみみっちい」、成長戦略も教育再生も
http://2chb.net/r/mnewsplus/1577459029/47
47 名前：名無しさん＠恐縮です[] 投稿日：2019/12/28(土) 00:42:39.89 ID:zKAkl1KZ0
東大卒は、暗記以外、仕事はできない。
デービッド・アトキンソン氏曰く、「日本の経営者は奇跡的無能」とのこと（著書、ググればわかる）。
子供の時から暗記ばかりすると思考力が奪われる研究結果を地でゆく国。
塾が地方にも増え、頭の良くないヤツがドーピング（塾通い）して、親の金と受験テクで東大に入っている。合格点が上がって、本当に頭のいい、親の金と受験テクを使わず、フェアな競争で良い点が取れたギフテッド高校生が消えた（社会のどこかに埋もれている）。
戦後の高度成長もアニメも音楽も、親がかり受験小僧でない人が中心。「本当の知性は、知識でなく想像力だ（アインシュタイン）」。
米国の大学は教育の本質をわかっているから、親掛かりのドーピング中国人を明確にブロックし、レジュメや飛び級で「恣意的に」選ぶ。
ドーピング東大卒は官僚や政治家やマスコミ（言論自由指数、韓国より低い67位）など、「答えのない」仕事に就かせるべきでない。
子供の時から友達と遊ばずに塾に行くと、宗教の信者そっくりで、偏差値が人間の価値、学歴が人間性のバロメーターと、親や塾講師から刷り込まれる。
これが「学歴」で全世代くまなく気まずくなる、ほぼ全員が発狂する日本人の精神文化。欧米にそんな人間の本質でない、手段に過ぎない「学歴」で発狂する精神文化はない。
いかに好きなことをせず（挑戦をしない）、人に言われたことをして人生を歩んだか。金目的の貧困な人間性、民度の低さを示す証拠。日中韓の受験競争は、欧米人からクレイジーと称される。
小学生から同級生を点数で見下し続け、友達のいなかった子供は人格形成に失敗する。孤独な点取り虫は、コミュ力が無いから欧米人との戦い方を知らず、幼稚でナイーブな三流外交ばかり。
モラルや倫理観が低い「三流政治」が日本の伝統。これは専門家も一致する評価。東大法学部＝平均すれば人間として三流人材だったことは歴史が証明している。
日本医師会、日弁連、日教組、これら日本のトップは、欧米人には信じられない倫理観に欠けた独善的活動をしてきた。大企業も、トップが無能で、現場が世界一流というのが、海外でも有名な日本の伝統。
日本で教育を受けた人材の成果例：人口当たりノーベル賞、日本は世界39位の低能クラス。人口当たりGDPは先進国最下位。英語力ランクは中国、韓国以下。
もう東大卒は、過去の実績から特に教育に関わる文科省で働かせるべきでない。自立した思考ができない、大人になった暗記小僧は、「思考しない」職に就かせるべき。
開成や灘などのロボット製造学校（欧米人から日中韓の進学校はそう見える）で、林修氏のような「答えのある」塾講師でもするしかない。たった数百円のSDカード分の暗記をさせて、「奇跡的無能」になる高校生を再生産する仕事しかない。
東大が、親がかりのドーピング塾っ子をはじき、人間性を審査する欧米式入試にすれば、若者は自分が正しいと信じる生き方に時間を使う。若者も欧米人も教育の本質でないと思っている、暗記クイズ王試験の負担が減って、生来の好きな長所を伸ばせる。
伸びた生来の長所からイノベーションは起き、人類は進歩する。角を矯めて牛を殺し、長所をもがれたクイズ王の“規格品”は、束になっても世界39位の低能クラスなのだ。
子供は減ったのだから、日本は中韓式の「科挙」を止めて、教育を点数＋恣意的入試に変えるべきだ。一発勝負の入試も就職も運不運があるのが実社会で、実力で大企業（好きで得意な職種）に転職し、適材適所に社会で人材が最適化するのが欧米式だ。
そのために日本だけにある解雇規制を廃止し、人材を流動化させ、新卒の学歴（大学名）より、中途の実績・学習歴で何度も何度も転職していく、人類共通の実力社会に変えないといけない。特に官僚ほど中途で採るべき。
そもそも実際には、命がけのように入った東大生が、外国人に「奇跡的無能」と呼ばれるほど当てにならない、世界に通用しない三流石ころ人材であるのが実体だったのだから。

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