Размер видео: 1280 X 720853 X 480640 X 360
Показать панель управления
Автовоспроизведение
Автоповтор
今回、質問させてもらった者です。動画内でおっしゃっていた「データサイエンスを利用して課題解決をする経験を積む」ということは今のバイトやサークルといった環境から考えると厳しい気がしているので、大学院進学も１つの選択肢として考えようと思います。今回は質問に答えていただきありがとうございます。
実行できる環境にないところから整えてやりきったってエピソードが作れれば無敵なんですけどねいずれにせよガンバレエ🥳
私も自分語りします。学部卒でDS内定とれたんだけど（弱小）、大学院進学が環境的に不可能だったので環境によらず一人でできること探しました。結論、kaggle,signateあたりのコンペ、統計学、狙っている企業が欲しているスキル。この３つは特に意識して勉強して良かったと思います。とんすけさんもおっしゃってますが、院の人に理論、ドキュメンテーション能力、そこらへんで勝てないんで、実践型の学習をして院の人と差別化して強みとして持ちつつ、長年かけて院レベルまで理論を深めていくのが学部卒にはいいかなと思ってる。
自分は経済学部卒ですが、統計のゼミで政令指定都市の行政と連携したデータや人流データ、政策・経済評価などのデータ分析をしていたこともあってそうしたことを面接で話すと、データサイエンティストとして採用を頂くことは出来ました（結局、どの大学のどの学部に居ようと、こうした経験が重要なんだなと痛感しました。今は工学系の大学院生ですが、他の方の参考になれば…）
自分も似た境遇で、文系学部卒からデータサイエンティスト職に就きました。学生時代に統計検定1級とったり長期インターン参加したり色々しました。ただ入社した後、周りが院卒ばかりの環境なので、ドキュメンテーションやリサーチ能力の水準が高くて追いつくのだけで精一杯でした笑院卒は目的課題を整理するのに慣れてるなと学部卒目線からは思います。
つよすぎる😟
その割にはデータサイエンティストで求人検索をかけると非常に多くの求人が引っかかりますよね。企業側が検索されやすくしているからだとは思いますが、それが影響で実体としてはデータサイエンティストではない仕事もデータサイエンティストの仕事として認知されている気がします。
簡単なデータ分析ができるレベルから全てを求められるレベルまでいろんなのがあって、一言じゃ片付けられないですよね😧
とんすけさん優しいですね。時価総額トップクラスの大企業にいますが，データサイエンティスト職の人はほぼ博士号の人しかいないです。目的思考にも秀でてますが，皆共通して数学に強いです。余程な経験がない限り学卒で採用するのは企業側としてもリスクが高いはずです。まだ就活まで時間あるので自分が何がしたいだけでなく，企業がどういう人を欲しているか，どこで貢献できるかを少しずつ考えていくと良いと思います。一つの参考例としては，自分が行きたい企業の新卒採用ではなく，中途採用の募集要項を見てみるのもいいでしょう。そこでは明確な経験やスキルが記載されていることがあります。（新卒採用だと可能性採用に近いので募集要項も比較的ふわっとしてるかと思います）
優しいのバレちゃった😋中途採用基準は確かに具体的な要求スキルが書いてるのでアリですねえ！
なるほど！素晴らしい視点ですね😮
企業勤めなら機械学習は所詮道具でしかないことを理解してないと辛い思いをすることになる。
高3理系です東大志望でしたが勉強したくない病にかかり、このままでは物化2次に間に合わないと思い、一橋のsdsは2次英数国なので文系科目強いので受けようと思ってますが数学力、得点力の差がつくのはどんなところだと思いますか？、どのくらいの時間あれば2次数学取れるようになりますか？（今の数学レベルは共テなら8割程です）
イヤイヤ期突入は大変ですねえ共通テストで今８割取れるなら順当に行けば本番でもそんなに悪くはならないのでは🥸
ほんとにそれでいいの？！理系なんだし情報系とかAIとかソフトとかがっつりやりたいんじゃ… 自分の中でなんか妥協してない？一橋SDSは文系よりだよ、ほんとに。今から東工情報とかはきついかもしれないけど、電気通信大とかなら全然歴史もあるしデータサイエンスとか設備とか教授もしっかりしてるよ。東大志望ってぐらいだからなんのプライドがあるかわからないけど、それでいいの？一橋SDSは幅広い教養身につけるにはいいかもしれない。でも専門性には劣るよ、入学難易度とブランドだけで考えないでね。自分みたいに後悔してほしくないby元理一志望船降りSDS
統計検定1級を取りたいと考えているものです。今度、統計を学ぶための書籍を紹介してほしいです！検定だけでなく幅広い知識を得たいので質問しました。
データサイエンス系なら動画上げてます🧐
何が必要ですか？これって必要ですか？っていう問いに、それを自分の頭で考えて実行してみてくださいと優しく答えていて、人生って酷だよなぁと感じました。
DSは自分で考えることをかなり要求されるので、仕方ないですね質問された方はいろんな人から情報収集して、何かを得ようと頑張っていてえらいです
景気がよかったころテク○プロでデータサイエンティストの求人を出していたようですがそういう仕事が少ないよ？と断られていた方がいました。空求人も多いので目指す方気を付けてください
とんのすけさんは大学院中退ですか？僕は修士課程を中退しました。零細企業の未経験データサイエンティストです
退学しました😌
ワイは文系の商学部やけどデータサイエンティストなりたい
もう関東住みじゃなくなっちゃったんですか？
グッバイ関東🌛
大変貴重な情報ありがとうございます。質問させて下さい。今大手自動車メーカーで機械設計エンジニアをしています。年齢は35歳です。機械設計エンジニアが世間での評価が低いと感じておりキャリアチェンジを検討してます。今からデータサイエンティストを目指すのはハードル高いでしょうか？最終学歴は高卒です。何から始めたら良いか分からなく質問内容がざっくりしてますが何かアドバイス頂けるとありがたいです。
バックボーンは強いですよね製造業でDX人材求めてる企業は多いので🧐35で遅いということはないですが、手を動かして分析というより、DXマネジメントとかもっと上流の役割を期待されそうですまずは技術トレンドを把握して何ができるのかの全体感をつかむところからですかね
強いていうなら統計検定2級以上？
2級あれば十分話は通じると思います😊
データサイエンティストになりたく、大学院進学を考えている情報系出身の大学4年の者です。先日統計検定2級を取得したのですが、準一級も取得すべきでしょうか？
二級で十分ですよ。kaggleとかSIGNATE等のコンペに参加して実績積む方が重要です。自分は学部卒で準一級取得しましたが就活で役に立ったとは特に思いませんでした。面接では過去の分析経験や、そこでのアプローチ、手法等を具体的に聞かれることが多かったです。
院進したら研究ちゃんとした方がいい。統計検定はあったらいいけどなくてもいいとされてます。自分は情報系学部からDSに院進した現M1ですが、自分の能力確認で準1は取りました。よく現役データサイエンティストの話を聞いたりしますが大体学生のうちは研究頑張ってと言われます。自分は理論よりなので実務よりの話はわからないですけど、理論方面ある程度できれば実装は割と簡単で、それこそ有名手法は実装できるくらいにはなれるので、資格のあるなしは置いといて、理論の理解は大事です。準1くらいなら取れると思うので就活の時の根拠付けのために取ってもいいかもしれません。
@@くまみみ-v5o 理論とは精度で実務とはビジネス面というような認識でよろしいでしょうか？
資格とかじゃないんだよ笑資格ビジネスに侵されてるなこの質問者は経営者がわざわざ民間の経営の資格なんか取らんだろ
明確なゴールとそれによる安心が欲しいんだと思います。あるべき姿はゴール設計からやる、ですがなかなか難しいですね。
理系の大学院生で機械学習の研究をしています。新卒で某大手通信会社のAIエンジニアのデータサイエンティストとして入社する予定です。既に就活を終えてしまったのですが、とんすけさんの動画を拝見し今後のキャリアに不安を感じたので質問させていただきます。データサイエンティストとして市場価値を上げたいなら、コンサル会社に転職を視野に入れながら働くべきでしょうか？コンサル会社は激務なイメージが強かったため、就活中はあまり見ていなかったです…このままで大丈夫なのかという漠然とした不安があります。何かアドバイスをいただきたいです。
えぇ何も心配ないじゃないですかね🥳
今回、質問させてもらった者です。動画内でおっしゃっていた「データサイエンスを利用して課題解決をする経験を積む」ということは今のバイトやサークルといった環境から考えると厳しい気がしているので、大学院進学も１つの選択肢として考えようと思います。今回は質問に答えていただきありがとうございます。
実行できる環境にないところから整えてやりきったってエピソードが作れれば無敵なんですけどね
いずれにせよガンバレエ🥳
私も自分語りします。
学部卒でDS内定とれたんだけど（弱小）、大学院進学が環境的に不可能だったので環境によらず一人でできること探しました。
結論、kaggle,signateあたりのコンペ、統計学、狙っている企業が欲しているスキル。この３つは特に意識して勉強して良かったと思います。
とんすけさんもおっしゃってますが、院の人に理論、ドキュメンテーション能力、そこらへんで勝てないんで、実践型の学習をして院の人と差別化して強みとして持ちつつ、長年かけて院レベルまで理論を深めていくのが学部卒にはいいかなと思ってる。
自分は経済学部卒ですが、統計のゼミで政令指定都市の行政と連携したデータや人流データ、政策・経済評価などのデータ分析をしていたこともあって
そうしたことを面接で話すと、データサイエンティストとして採用を頂くことは出来ました
（結局、どの大学のどの学部に居ようと、こうした経験が重要なんだなと痛感しました。今は工学系の大学院生ですが、他の方の参考になれば…）
自分も似た境遇で、文系学部卒からデータサイエンティスト職に就きました。
学生時代に統計検定1級とったり長期インターン参加したり色々しました。
ただ入社した後、周りが院卒ばかりの環境なので、ドキュメンテーションやリサーチ能力の水準が高くて追いつくのだけで精一杯でした笑
院卒は目的課題を整理するのに慣れてるなと学部卒目線からは思います。
つよすぎる😟
その割にはデータサイエンティストで求人検索をかけると非常に多くの求人が引っかかりますよね。企業側が検索されやすくしているからだとは思いますが、それが影響で実体としてはデータサイエンティストではない仕事もデータサイエンティストの仕事として認知されている気がします。
簡単なデータ分析ができるレベルから全てを求められるレベルまでいろんなのがあって、一言じゃ片付けられないですよね😧
とんすけさん優しいですね。時価総額トップクラスの大企業にいますが，データサイエンティスト職の人はほぼ博士号の人しかいないです。目的思考にも秀でてますが，皆共通して数学に強いです。余程な経験がない限り学卒で採用するのは企業側としてもリスクが高いはずです。
まだ就活まで時間あるので自分が何がしたいだけでなく，企業がどういう人を欲しているか，どこで貢献できるかを少しずつ考えていくと良いと思います。一つの参考例としては，自分が行きたい企業の新卒採用ではなく，中途採用の募集要項を見てみるのもいいでしょう。そこでは明確な経験やスキルが記載されていることがあります。（新卒採用だと可能性採用に近いので募集要項も比較的ふわっとしてるかと思います）
優しいのバレちゃった😋
中途採用基準は確かに具体的な要求スキルが書いてるのでアリですねえ！
なるほど！素晴らしい視点ですね😮
企業勤めなら機械学習は所詮道具でしかないことを理解してないと辛い思いをすることになる。
高3理系です東大志望でしたが勉強したくない病にかかり、このままでは物化2次に間に合わないと思い、一橋のsdsは2次英数国なので文系科目強いので受けようと思ってますが数学力、得点力の差がつくのはどんなところだと思いますか？、どのくらいの時間あれば2次数学取れるようになりますか？（今の数学レベルは共テなら8割程です）
イヤイヤ期突入は大変ですねえ
共通テストで今８割取れるなら順当に行けば本番でもそんなに悪くはならないのでは🥸
ほんとにそれでいいの？！理系なんだし情報系とかAIとかソフトとかがっつりやりたいんじゃ… 自分の中でなんか妥協してない？一橋SDSは文系よりだよ、ほんとに。今から東工情報とかはきついかもしれないけど、電気通信大とかなら全然歴史もあるしデータサイエンスとか設備とか教授もしっかりしてるよ。東大志望ってぐらいだからなんのプライドがあるかわからないけど、それでいいの？一橋SDSは幅広い教養身につけるにはいいかもしれない。でも専門性には劣るよ、入学難易度とブランドだけで考えないでね。自分みたいに後悔してほしくないby元理一志望船降りSDS
統計検定1級を取りたいと考えているものです。今度、統計を学ぶための書籍を紹介してほしいです！
検定だけでなく幅広い知識を得たいので質問しました。
データサイエンス系なら動画上げてます🧐
何が必要ですか？これって必要ですか？っていう問いに、それを自分の頭で考えて実行してみてくださいと優しく答えていて、人生って酷だよなぁと感じました。
DSは自分で考えることをかなり要求されるので、仕方ないですね
質問された方はいろんな人から情報収集して、何かを得ようと頑張っていてえらいです
景気がよかったころテク○プロでデータサイエンティストの求人を出していたようですがそういう仕事が少ないよ？と断られていた方がいました。
空求人も多いので目指す方気を付けてください
とんのすけさんは大学院中退ですか？
僕は修士課程を中退しました。零細企業の未経験データサイエンティストです
退学しました😌
ワイは文系の商学部やけどデータサイエンティストなりたい
もう関東住みじゃなくなっちゃったんですか？
グッバイ関東🌛
大変貴重な情報ありがとうございます。
質問させて下さい。
今大手自動車メーカーで機械設計エンジニアをしています。年齢は35歳です。機械設計エンジニアが世間での評価が低いと感じておりキャリアチェンジを検討してます。今からデータサイエンティストを目指すのはハードル高いでしょうか？最終学歴は高卒です。何から始めたら良いか分からなく質問内容がざっくりしてますが何かアドバイス頂けるとありがたいです。
バックボーンは強いですよね
製造業でDX人材求めてる企業は多いので🧐
35で遅いということはないですが、手を動かして分析というより、DXマネジメントとかもっと上流の役割を期待されそうです
まずは技術トレンドを把握して何ができるのかの全体感をつかむところからですかね
強いていうなら統計検定2級以上？
2級あれば十分話は通じると思います😊
データサイエンティストになりたく、大学院進学を考えている情報系出身の大学4年の者です。先日統計検定2級を取得したのですが、準一級も取得すべきでしょうか？
二級で十分ですよ。
kaggleとかSIGNATE等のコンペに参加して実績積む方が重要です。
自分は学部卒で準一級取得しましたが就活で役に立ったとは特に思いませんでした。
面接では過去の分析経験や、そこでのアプローチ、手法等を具体的に聞かれることが多かったです。
院進したら研究ちゃんとした方がいい。統計検定はあったらいいけどなくてもいいとされてます。
自分は情報系学部からDSに院進した現M1ですが、自分の能力確認で準1は取りました。よく現役データサイエンティストの話を聞いたりしますが大体学生のうちは研究頑張ってと言われます。
自分は理論よりなので実務よりの話はわからないですけど、理論方面ある程度できれば実装は割と簡単で、それこそ有名手法は実装できるくらいにはなれるので、資格のあるなしは置いといて、理論の理解は大事です。
準1くらいなら取れると思うので就活の時の根拠付けのために取ってもいいかもしれません。
@@くまみみ-v5o 理論とは精度で実務とはビジネス面というような認識でよろしいでしょうか？
資格とかじゃないんだよ笑
資格ビジネスに侵されてるなこの質問者は
経営者がわざわざ民間の経営の資格なんか取らんだろ
明確なゴールとそれによる安心が欲しいんだと思います。
あるべき姿はゴール設計からやる、ですがなかなか難しいですね。
理系の大学院生で機械学習の研究をしています。新卒で某大手通信会社のAIエンジニアのデータサイエンティストとして入社する予定です。
既に就活を終えてしまったのですが、とんすけさんの動画を拝見し今後のキャリアに不安を感じたので質問させていただきます。
データサイエンティストとして市場価値を上げたいなら、コンサル会社に転職を視野に入れながら働くべきでしょうか？
コンサル会社は激務なイメージが強かったため、就活中はあまり見ていなかったです…
このままで大丈夫なのかという漠然とした不安があります。何かアドバイスをいただきたいです。
えぇ
何も心配ないじゃないですかね🥳