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自分の持論は「『頭の良さ』というのは『納得するまで考え続けられるだけの知的持久力』」だったりする。この観点からすると「地頭（じとうではなくじあたま）」「頭の回転の速さ」「閃き」だのというものは些事でしかない。一瞬の頭の働きではなく継続的に頭脳を使い続けられることこそが重要だと思う
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ロンドンの名門大学で統計学のPhDを取り首都圏の国立大学で統計学分野の教鞭をとっている＆研究論文も意欲的に出している新進気鋭の統計学者に対して、データサイエンスのオンラインスクールやYouTube講座がいかに大学での教育より素晴らしいかを説いている人がいて、日本の統計学教育の失敗を感じる
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近年のNN + NLP研究を網羅的に解説している素晴らしいスライド。それぞれの手法が出てきた当時はいまいちピンと来ていなかった概念がこれを読んですんなり理解できました
speakerdeck.com/verypluming/do…
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この話は結構前から有名なんだけど、これを「飛び級博士がトラック運転手になるなんて勿体無い」と論じる向きが多過ぎて個人的には違和感を覚える。むしろ「社会の津々浦々に博士たちがいて各々の暮らしを営む」ようになる方が、博士の叡智が広く生かされる社会になるのかなと
president.jp/articles/-/615…
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「老後資金2000万円問題」というのがあるけど、親父が難治性進行がんで全ての延命措置を断って緩和ケアだけに留めて半年で死ぬという模範的な末期老人だったのに実費で2000万円（後期高齢者で1割200万円負担）かかったので、「苦しまずに死ぬには2000万円貯めておかねば」という認識に変わったでござる
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本質的に、日本で博士が食えなくなりがちなのは「博士が特別な存在だから」なんだよなと。特別な存在だからこそ「うちでは博士は雇えません」みたいな話が其処彼処で生じ、結果的に稀有な博士を雇う側優位の買い手市場になってしまう。それが市場原理的に博士の待遇を引き下げることになる
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大手メディアからの「データサイエンティストについて無償で解説頼む」的なアホな依頼を断り続けたり、稀に依頼を受けて登壇しても「馬鹿なメディアのせいで世間の認識が歪んだ」と批判して出禁になった結果、怪しげな自称DSたちが大量にメディアに溢れて出鱈目を垂れ流すようになったという反省はある
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これは統計学・機械学習分野でもあるあるなんだけど、SNS全盛の現代においては「デカい声でデタラメを喚き立てる人間」の影響力は甚大で、気が付くとデタラメの方がネットでは広く流布していたりする。ただ本当の問題は、デタラメは実世界に適用するとやはりデタラメだと論より証拠で判明してしまう点
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でもデタラメの方が声のデカい人間によって見た目に分かりやすいかのように見せかけて流布されるので、ネット世論という意味では広まりやすかったりする。これを是正するのにきちんとした専門家たちのかなりのリソースが浪費されるのを見ているとしんどいものがある
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「統計学と機械学習との違いは何か」論については7年も前にブログ記事で「統計学は『説明』したい体系、機械学習は『予測』したい体系だ」という話をしたことがある
tjo.hatenablog.com/entry/2015/09/…
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「転職するならフルリモートより出社必須の方が良い、何故なら中途入社組が活躍するためには社内の人脈やネットワーク・見えないルールなどの理解と活用が大事でそれらは出社しないと触れられないからだ」という論を見たが、そんなものがないと活躍できない企業に入った時点で既に失敗している気がする
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というか氷河期世代が引退年齢になったら確実に後期高齢者医療制度などは全て廃止されてハシゴを外され、多くの人々が悲惨な老後（そして最期）を迎えると信じています。今現在稼いでいるのはその時が来た場合に備えての自衛です
#querie_TJO_datasci
querie.me/answer/XI1QoM8…
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「年収ン千万円も稼いでいる人間が年収ン百万円の人々を底辺だの社会のお荷物だのと貶す」件が話題らしいんだけど、ほんの10年前まで日給制貧乏ポスドクで「今月は休日が多いせいで給料が少ない」と嘆いていた我が身としてはその後年収ン千万円稼ぐようになったとしても断じて言えない台詞だなと思った
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先に日本人の高度人材を確保するべきでは。日本政府は自分たちが一体何を言っているか自覚しているんだろうか？ / 首相 外国人の高度人材確保へ 年度内に具体策まとめるよう指示 | NHK www3.nhk.or.jp/news/html/2022…
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「日本人がとにかく世の中全体をキツい方へ貧しくなる方へと引きずり下ろそうとする」社会的傾向について、一番大きいのは「あいつだけズルい」という感情が長年に渡り社会に根付いているからだと思う。その起源は江戸時代後期の倹約・奢侈禁止令に遡るのかもしれない
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「データサイエンティストが実務で注意すべきこと」というのは鉄板ネタでこの10年間で多分100回以上見ている気がするんだけど、本質的には「まず分析の合目的性を最重要視しろ」「次に分析の精度（汎化性能・再現性）は可能な限り高くしろ」で終わりだと思う。というかこの2点以外ないのでは
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どうでもいいんだけど、データサイエンティストに限らず一般に技術職とされる仕事をする限りは「適度な劣等感」に悩まされるくらいがちょうど良いのかなと思えてきた。即ち「自分には業界のトップランナーたちのあの技術がまだない」「だから頑張って勉強しよう」というマインドが終わりなき進歩を促す
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ポスドクをクビになった後の転職時の話
キャリアコンサルタント「東大で研究員だったなら年収1000万円以上貰われていたんでしょう？」
僕「いやいや」
コ「ご謙遜を。800万円でしたか？」
僕「いやいや」
コ「600万？」
僕「いやいや」
コ「え？まさか400万？」
僕「それ以下です」
コ「」
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複数のチャネルで同時多発的に「データサイエンティストになりなかったらRとPythonどちらを勉強したら良いですか」という質問が来ていて顰蹙している。これは前にも書いたけど「他人に聞かなければ何から勉強して良いかも決められない人間に教えることなんか何もない」でおしまいだと思う
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本当に興味があって勉強する人間は重要事項がパラレルに2つあったら両方勉強するものだし、そもそも勉強が進んでエキスパートになるにつれて同時に勉強すべきものはどんどん増えていく。たかが2つのプログラミング言語も同時に勉強できない人間に勧めるべきものなんてどこにもない
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「データサイエンティストになりたいが何から学んで良いか分からない」初心者に何を教えるべきか問題が燻っているようだけど、プログラミング言語に限らず全体的な話をするべきだというのであれば自分なら「まず恒例の推薦書籍リストの初心者向け5冊で勉強を」と勧めるかなと
tjo.hatenablog.com/entry/2022/02/…
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何かTL上に「初心者に厳しく裾野を広げる気もないデータサイエンティスト業界なんて早晩廃れる」という声が相当数流れているんだけど、そもそもDSが本当に社会から「継続的に」必要とされたことなんてこの10年間で一度もないという認識なので、ぶっちゃけ「むしろ廃れてくれて結構」と思っている
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完全にこれ。結局データサイエンティスト業界は最初のブームから10年経ってもキャリアパスもロールモデルも何も確立出来なかった。自分も各職場で後輩を指導し新たな人材の獲得育成をかなり頑張ったけど、局所的には繁栄しても業界全体としては全然伸びなかった。長続きする「椅子」は相変わらず一握り
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元STAP細胞騒動ウォッチャーから見ればこちらの見解が事実に沿っていますね。ただ、iPS細胞研究所だけは早々に再現実験を試みて失敗したのか、いきなり完全ノーコメント対応に移行したのが印象的だったという話を付記しておきます twitter.com/sugikota/statu…
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ゼロからデータサイエンティストを目指す人、もしくは本業のためにデータサイエンスをゼロから習得したい人は、何よりもまず「主要な項目を一冊で網羅できて後から辞書的にも読み返せる」本で入門するのが良いと思う。今時ならこちらの本がR・Python問わず学べるのでお薦め
amazon.co.jp/dp/4065132320
Takashi J Ozaki, PhD / Data Scientist since 2012 / tjo.hatenablog.com / DVT (treated with Rivaroxaban) / Tweets are totally personal & my own