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「30代半ばや40代にもなって〇〇を目指すのはおかしい、何故なら最初から興味があったなら20代から始めているはずであり、10年以上興味も持たずに何もしてこなかった奴の出る幕はない」という論を見かけて、30代半ばや40代で任期切れで放り出されるポスドクや任期付き助教には辛い世の中だなと思った
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どの国のどこの会社にも「ビジョン」「ストラテジー」「座組み」「マイルストーン」ばかりアイデアを出して合意に持っていくのがだけが上手くて実際の仕事そのものは何にも出来ないという人間が一定数いる。自身の仕事にそういう輩が紛れ込んだ時は、真っ先にそいつを無力化することをお薦めする
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「サグラダファミリアも完成したことだし、もうこれ以上建設のエキスパート要らないよね」って言って専任の大工の棟梁をサグラダファミリアの観光サービスの営業に回すようなものに見える
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少なくとも自分個人にとっては、日本社会では「博士号の存在に足を引っ張られたこと」の方が「博士号を持っていて得したこと」よりも遥かに多かった。その状況が今も変わらないのであれば、若い人たちが自己防衛のために博士課程に進学しなくなるのはむしろ自然なことでは www3.nhk.or.jp/news/html/2020…
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「大学に行く意義は、受験勉強を通じて事務処理能力を高めることにある」って凄いな、つまり例えば応用数理学とか統計学とか計算機科学とか機械学習とか計量経済学とかも全てただの事務処理能力ということなのか。日本の事務処理能力マジで最強だな
president.jp/articles/-/447…
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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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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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既に散々言われ尽くしている気がするけど、近年の新興新卒就活支援サービスに「とにかく就活生の不安を煽り」「就活生が世情に疎いのにつけ込んで偏った情報を刷り込み」「不安に駆られた就活生とその周辺から金を巻き上げる」ものが多いのは目に余る。そろそろ消費者庁辺りにシメられて欲しい感がある
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多分なんだけど、日本社会の経営層の根底にある「人間なんて全部同じで誰もが雑兵や一兵卒」という思い込みが、技術者や研究者に対する「どうせ雑兵だから適宜新兵に入れ替えれば良い」的な雇用方針に繋がっているんじゃないかと思う。斯くして技術者や研究者は流出する
news-postseven.com/archives/20220…
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朝のワイドショーで「スマホ認知症」「スマホ脳」なる語が話題になっていたけど、そもそも以前も「ゲーム脳」とか「パソコン脳」などと言われていたわけで、単に新たなテクノロジーが現れてそれに没頭する若者が増えると〇〇脳と貶める年寄りは昔から絶えないということでしかないのかなと
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天下の大新聞が「ChatGPTはオープンソースなのでタダで使えることをタテに利用者を沢山かき集めてその代わりに個人情報を好き放題集めた」とかいう解説記事を載せているのを見かけて真顔になった
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にしても、いわゆるAIが意外と未だに運転手とかプログラマーとかを駆逐してくれない一方でいきなり絵師を駆逐しにかかるとは思わなかった。最初に「人々から最も感情的な反発に遭いやすい」ところでコケると他分野での導入もコケやすくなるので、AI/MLを推進する側にとっては悪夢のシナリオだと思う
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これ本当に同意で、自分は今でこそデータサイエンティストなんて仕事をしてますが元々大学院では畑違いの認知科学系の研究をしていたせいで機械学習・人工知能分野は全くの素人だったんですが、高校時代の行列とか線形代数の知識があったおかげで、現在の機械学習分野のキャッチアップが出来たのです twitter.com/hshimodaira/st…
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ある意味予想通りだが、本当にこの通りの進化を遂げていて思わず声を上げて驚いてしまった。「社員全員Excel経営」で名高いワークマンが次のステップに踏み出し、PythonとAWSを活用して自主育成のデータサイエンティストまでをも抱える体制に超絶進化を遂げていた
diamond.jp/articles/-/313…
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あれだけ皆で「ジャパニーズアカデミアの選択と集中は失敗だった」と反省会の大合唱をしているのにまださらに選択と集中をやるのか、付ける薬がない感が酷いな nikkei.com/article/DGXZQO…
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つまり「確かに分かりやすく端的に言い換えるのは厳しいけど、理解の助けになる例や喩えを色々あげつらっていって、少しずつであっても相手に徐々に理解していってもらいたい」という熱意を、こちら側が持っていることの方が大事なんじゃないかということ。「寄り添う」と言い換えても良いかもしれない
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なので、お嘆きの研究者・専門家の方々におかれましては、是非そういう有識者招聘の打診があった際には快諾して、どんどん表に出て行かれるのが良いのではないかと思う次第。そういう人が少ないからこそ、ごく一部の目立ちたがり屋が「有識者」になってしまうわけで
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既に色々コメントが出ているけど、我々人類が「知的労働」だと思っていることの大半が実は「過去実績をなぞって適当にその場に合わせて組み立てているだけ」なんじゃないかと訝っているので、そういう「自称知的労働」は多分LLMで代替されると思う。新奇なものを生み出す仕事は相変わらず残る twitter.com/TJO_datasci/st…
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自分もデータ分析の仕事をしていると、例えば統計学や機械学習の様々な概念や考え方について非専門家のビジネスパーソンの人たちに解説しなければならない場面に多数出くわすのだけど、どうあがいても分かりやすくならない話題というのは一定数ある。そこで必要になるのは、実は「熱意」だと思っている
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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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つまり、経験者の多くは大量の試行錯誤と学習を通じて「これこれの条件下ではこれが最適解」という暗黙知を積み上げていく。そういう経験者の個々のアウトカムだけ見れば確かに単一の正解のみがあるように見えるが、実際には多数の最適解候補がある中で目下の条件に適した一つを選んだ結果だったりする
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ということで、語る側の頭の良し悪しではなくて「相手に是非理解してもらいたいし、そのためにはどんな労苦も厭わない」という熱意のほどを問うべきなのかな、と思った次第。これは確かに人によって結構な差があると感じるポイントだと思っている
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やっていることが同じなら何も違いはありませんが、一般にデータサイエンティストとデータアナリストとで職名を分ける場合は「統計学や機械学習やデータ基盤技術の素養を『明示的に』要求するか否か」で分けていると…
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#querie_TJO_datasci
querie.me/answer/PlgyQpc…
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これ書くと超絶怒られそうだけど、日本で現在次々に作られている「データサイエンス学部」は大別すると、
1. 流行に乗って予算と学生が欲しいだけ
2. 前評判が高く前々から何故作らなかったのか謎でようやく作った
3. 強い決意と信念で良い教員を集めて作った
大学の3種類に分かれている気がする
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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
Takashi J Ozaki, PhD / Data Scientist since 2012 / tjo.hatenablog.com / DVT (treated with Rivaroxaban) / Tweets are totally personal & my own