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Pythonに限らずデータサイエンティスト関連なんかでもそうだけど、「未経験から3ヶ月で〇〇」系のターゲットになっているモノ・コト・プログラミング言語などの業者コンテンツによる検索汚染はあまりにも酷くて、ぶっちゃけ100位ぐらいまで行かないとまともな情報が出てこなかったりする
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賃金不払いの挙句労基署から勧告書を口頭で直接読み上げられても無視するとか、大学というのはいつから市井のブラック企業よりもブラックな雇用者になったんですかね。それとも大学は治外法権とでも言い張るのかな。なら国からの助成金は全額召し上げるべきでは
news.yahoo.co.jp/articles/d4398…
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典型的な「実務家教員にはなれたがついに研究者になれなかった残念な人」が書いたんだなという感想だった。産業界には産業界の、学究には学究の、それぞれの価値観があるという単純な事実も理解できない人物を実務家教員に登用した結果起きた、実に分かりやすい失敗例だと思う limo.media/articles/-/298…
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実務家教員というと聞こえは良いが、「個々人の乱雑な経験則」ばかりを学生に教えるだけでその経験知を体系化したり普遍化する努力もせずに漫然と教員の地位に胡座をかいているだけなら、学生からしたらまだ飲み屋でその辺のおっさんの自慢話でも聞かされていた方がマシなのではなかろうか
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実は自分も何度か「実務家教員にならないか」という誘いを受けたことがあるのだけど、自分の中では「経験知を体系化も普遍化も出来ていないし学生さんたちに教えられるものもなければ研究テーマに出来るものもない」と思っているので、毎回断っている。多分今後も引き受けることはないと思う
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実務家教員に誘われても引き受けない理由はもう一つある。「大学教員は最先端の知見や研究に基づく教育を行うべき」というのが持論なんだけど、実務家にとっては最先端の知見は「実務の現場」で得られるもので、専任教員になったらその機会は失われる。つまり教えるものがなくなるという矛盾に陥るのだ twitter.com/TJO_datasci/st…
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どこかの大学教員が「企業就職する新卒博士には修士+3年以上の待遇を義務付けろ」と言ってるらしいが、その場合企業から見たら「普通の新卒より待遇を大幅に積み増さなければならないのならよっぽどのハイレベル人材以外は採らない方がマシ」となって却って博士の新卒採用を避ける傾向が強まる気がする
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「プロスポーツ選手と同じで成果を残せなかった人間は食いっぱぐれて当然」論を今更見るとは思わなかったな。中堅研究者たちを不要と切り捨てる時、同時にその様子を見て恐怖し尻込みする若手や学生たちの研究者になりたいという意欲をも切って捨てていることに気付いていない
bio.nikkeibp.co.jp/atcl/column/16…
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航空会社が貧乏ムーブメントするというのは航空事故マニアから見るともはや恐怖のもとで、実際に「航空会社に金がないor金をケチった」ことが直接の墜落原因となったと推定される事故はバリュージェット592便やアラスカ航空261便など珍しくない。特に前者は2ドルの経費をケチったことで墜ちている
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ちなみにバリュージェット592便が墜ちた理由は積荷として搭載した未使用の酸素発生器に安全キャップ（総額2ドル未満）を被せるのをケチったことで、深刻な貨物室火災が発生したため。アラスカ航空261便が墜ちた理由はメンテコストをケチって水平安定板の部品への注油間隔を不法に長くしたため
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空の旅の安全というのは多大な安全のためのコストとリソースをかけているからこそ保たれているもので、それをケチり始めた途端にヒヤリハットが増えていき、最後は大事故に発展するというのが過去の航空事故の歴史から得られている教訓だったりする
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どの分野がどんな感じかはこの図が一目瞭然
meti.go.jp/policy/innovat…
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案外知らない人が多いようなので再掲。2016年の産業界ニーズ調査をまとめたもので、要は「研究者の企業ニーズのある分野vs.ない分野」の比較図。IT・CS・機械・電子系等で研究者の企業ニーズが旺盛な一方、ポスドク問題が深刻なバイオ系に殆ど企業ニーズがないのが一目瞭然
meti.go.jp/policy/innovat…
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「自分には高く買ってもらえるだけの専門性がない、専門性があって高給取りの連中が羨ましい」とぼやく人たちを良く見かけるんだけど、そりゃ暇な時間に有名人のインスタや好きなアニメの動画を眺めるかスマホゲーで遊ぶか友人とLINEでだべるばっかりだったら、専門性なんて身に付かないと思いますよ
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専門性を身につけて自身を高く売ることに成功している人は、暇な時間があったら娯楽を楽しむだけでなく何かしら勉強や研究や知識吸収や情報収集といったインプット（そしてアウトプット）をしているわけで、その差を何年何十年と積み上げ続けた結果だということ
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他人より抜きん出たかったら、他人より抜きん出た努力をどこかでしなければならないという簡単な話なんだけど、こういう話は大体理解されない
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良記事だと思いました。あえて言うなら「文系」という枕詞は要らなくて、バックグラウンド問わず全ての未経験者に薦められる、データサイエンティストになるためのアプローチかなと
data-campus.ai/announcements/…
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修士2年間で論文500本談義、多分自分は実際に読んでたと思うし、旧ブログ時代は平日に論文2-3本の寸評を記事にしてたので1年間で500本以上読んでたと思うんだけど、結果はご覧のように干されてポスドクをクビになって現在はしがないサラリーマンなので、現役院生の皆さんは気にしなくて良いと思います
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闇七則再掲の機運がある
1. 人が集まるところ、派閥と癒着と利権あり
2. 数値評価は必ずハックされる
3. 実力主義を標榜するところほどアレオレ詐欺が蔓延する
4. 掲げる理念が崇高なところほど給料は安い
5. 大御所と老害は紙一重
6. 目立ちたがり屋には裏があると思え
7. 闇は表から見えないから闇
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「5回勝負して4回勝つ人」と「100回勝負して60回勝つ人」、フィッシャーの正確確率検定にかけたらp = 0.6462で有意差がないので、どちらが優秀かとか議論する意味はあまりなさそうですね
twitter.com/sakatokuyt_tg/…
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世の中に存在する様々なマーケティング課題に対して、適切な統計学・機械学習などの分析手法を列挙していく辞書的な本があったらいいな、まだ無いなら自分で書こうかなと思って積ん読本を漁っていたらもうありました。『マーケティング・エンジニアリング入門』がそれです
amazon.co.jp/%E3%83%9E%E3%8…
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@Noboru_Hagino 勉強好きな人って割と「調べる→覚える」のが好きなだけであって「考える」のが嫌いとか苦手とかいう傾向がありますよね（なればこそ「研究者には勉強が出来る人が向いているとは限らない」と言われるのでしょうが）。
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データ分析で意思決定を助ける仕事をしていて感じるのが「世の中の人々の多くは『自分で考える』ことが苦手or嫌い」ということ。なので統計分析やデータ可視化など「判断材料を作ったので最後の解釈はご自分で」というのは敬遠されがち。機械学習の「考えなくても最後の答えまで全自動」の方が好まれる
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結局その辺の事情が、世間一般における「AI（機械学習）」への過剰な期待感に繋がっている一方で、統計学やデータ可視化の領域がイマイチ人気が出ない理由でもあるのだと思われる
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若くて優秀な人が「我こそはメリトクラシーの申し子」とばかりに極めて強い（苛烈な）言説を放言しているのを見かけるたびに凄いなぁと毎回思う。ただ、自分も若い頃はそういう感じを気取ってたけど、その後迷い込んだけもの道人生では周囲の親切な人々に助けられて何とか歩めてきたのだよと伝えたい
Takashi J Ozaki, PhD / Data Scientist since 2012 / tjo.hatenablog.com / DVT (treated with Rivaroxaban) / Tweets are totally personal & my own