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イスが高すぎるのが気になって話が入ってこないww
使っているプログラミング言語はRですか?Pythonですか?ライブラリはなんですか?聞きたいことが多いです
かっこいいな〜なりたい
データサイエンティストは数学的センスが必要なイメージだけあってエリートっぽいな
必要なスキルを紹介していたところで、コミュ力が必要とは言われていませんでした。コミュ力は必要ないのでしょうか?もしかしてビジネススキルというのはコミュ力が必要という意味を持っているのでしょうか?
ビジネススキルに含まれておりますよろしくお願いいたします。
カッコいい
目がキマッテルなww
名前がダサすぎる笑
質問よろしいでしょうか。新卒でデータサイエンティストになるのはやめておいた方がいいでしょうか。自分は現在大学3年生で、LLM分野の研究室で小規模ですが機械学習の研究をしています。元々は院卒後に機械学習エンジニアを目指しておりました。2年後期から今まで計2社で、企業に元々あるモデルの精度高めたり、広告表示の最適化系のインターンをして機械学習エンジニアになるために色々と一応準備はしていたのですが、ネットで調べていると新卒枠の機械学習エンジニアは本当に優秀な人でないと難しいという意見が大多数で、自分も特別優秀というわけでもないため、比較的まだ優秀さを求められていないデータサイエンティストにシフトしたのですが、データサイエンティストも調べていると、自分のリストアップしていた企業のHPの殆どは物凄い経歴の学生や技術力を持った人のインタビュー記事しか出てこなく、これならWEB系エンジニアにシフトして就活した方が安全な気がしたのですが実際どうなのでしょうか。WEB系エンジニアになるか、データサイエンティストになるかで今いる研究室だったり院進するかも決まってくるので、現在非常に悩んでいます。長々とすみません。何卒よろしくお願いいたします🙇♂️
「本当に優秀な人」というよりも、「適切な準備をしてきた人」が、新卒で機械学習エンジニアやデータサイエンティストになっている印象です。筆者様のご経験としては、「適切な準備をしてきた人」に少なからず当てはまりますので、合格の可能性はあると思われます。ただ、統計学やプログラミングの知識に加え、学歴の高さや実践経験(インターンシップやkaggle等のコンペティション)が高い人、機械学習関連資格を取得している人の方が、更に合格の可能性が高まると思われます。また、WEB系エンジニアとして実践経験を積み、キャリアチェンジするステップも可能かと思います。院進か就職か、職種はどうするか等非常に迷われる時期かと思いますが、なりたい職種に対しての理解度を深めれば自ずとご自身が準備不足か否かが見えてくると思います。心より応援しております!
@@IT_supplement ご返信いただきありがとうございます。そうなのですね!一旦もう少しよく精査してみます。可能性があるのならチャレンジして、二兎を追わない程度にバックエンドのポジションで新卒枠狙う準備もするのが今のところ安全かなと思いました。貴重なお話、ありがとうございました🙇♂️
1日のスケジュール聞かれてるのになぜ場所を答える…🤔
場所によってスケジュールが異なるからやろ
7:10
イスが高すぎるのが気になって話が入ってこないww
使っているプログラミング言語はRですか?Pythonですか?ライブラリはなんですか?聞きたいことが多いです
かっこいいな〜なりたい
データサイエンティストは数学的センスが必要なイメージだけあってエリートっぽいな
必要なスキルを紹介していたところで、コミュ力が必要とは言われていませんでした。
コミュ力は必要ないのでしょうか?もしかしてビジネススキルというのはコミュ力が必要という意味を持っているのでしょうか?
ビジネススキルに含まれておりますよろしくお願いいたします。
カッコいい
目がキマッテルなww
名前がダサすぎる笑
質問よろしいでしょうか。
新卒でデータサイエンティストになるのはやめておいた方がいいでしょうか。
自分は現在大学3年生で、LLM分野の研究室で小規模ですが機械学習の研究をしています。元々は院卒後に機械学習エンジニアを目指しておりました。2年後期から今まで計2社で、企業に元々あるモデルの精度高めたり、広告表示の最適化系のインターンをして機械学習エンジニアになるために色々と一応準備はしていたのですが、ネットで調べていると新卒枠の機械学習エンジニアは本当に優秀な人でないと難しいという意見が大多数で、自分も特別優秀というわけでもないため、比較的まだ優秀さを求められていないデータサイエンティストにシフトしたのですが、データサイエンティストも調べていると、自分のリストアップしていた企業のHPの殆どは物凄い経歴の学生や技術力を持った人のインタビュー記事しか出てこなく、これならWEB系エンジニアにシフトして就活した方が安全な気がしたのですが実際どうなのでしょうか。
WEB系エンジニアになるか、データサイエンティストになるかで今いる研究室だったり院進するかも決まってくるので、現在非常に悩んでいます。
長々とすみません。何卒よろしくお願いいたします🙇♂️
「本当に優秀な人」というよりも、「適切な準備をしてきた人」が、新卒で機械学習エンジニアやデータサイエンティストになっている印象です。
筆者様のご経験としては、「適切な準備をしてきた人」に少なからず当てはまりますので、合格の可能性はあると思われます。
ただ、統計学やプログラミングの知識に加え、学歴の高さや実践経験(インターンシップやkaggle等のコンペティション)が高い人、機械学習関連資格を取得している人の方が、更に合格の可能性が高まると思われます。また、WEB系エンジニアとして実践経験を積み、キャリアチェンジするステップも可能かと思います。
院進か就職か、職種はどうするか等非常に迷われる時期かと思いますが、なりたい職種に対しての理解度を深めれば自ずとご自身が準備不足か否かが見えてくると思います。心より応援しております!
@@IT_supplement ご返信いただきありがとうございます。
そうなのですね!一旦もう少しよく精査してみます。可能性があるのならチャレンジして、二兎を追わない程度にバックエンドのポジションで新卒枠狙う準備もするのが今のところ安全かなと思いました。貴重なお話、ありがとうございました🙇♂️
1日のスケジュール聞かれてるのになぜ場所を答える…🤔
場所によってスケジュールが異なるからやろ
7:10