現役データサイエンティストが語る「エンジニアとの関係性」「キャリア」「独立」セミナー講演資料ダウンロード

機械学習・AI分野で活躍する職種として「エンジニア」と「データサイエンティスト」があり、キャリアを考えるうえで技術の成り立ちや職種の役割を理解することは重要です。クラウド環境やオープンソース・APIを利用することで機械学習の実装を行うことが容易となるなか、エンジニアとデータサイエンティストの関係は今後どのように変化していくのでしょうか。

今回の記事では、東京大学のデータサイエンティスト育成講座（マイナビ出版、 2019年3月）著者でもあり、業界を代表するデータサイエンティスト山田典一氏によるセミナー講演の資料を紹介します。データサイエンティストを目指す方やフリーランスエンジニアとして独立をお考えの方は必見です。以下リンク先より無料でダウンロードできます。

≫エンジニアから独立DSへのキャリア変遷を通して学んだこと　資料ダウンロード（無料）

1 資料ダウンロードについて
- 1.1 このような方におすすめの資料です
- 1.2 資料ダウンロードの方法
2 資料内容について
3 講師紹介：山田典一（やまだのりかず）

資料ダウンロードについて

このような方におすすめの資料です

機械学習・AI分野に関心のあるエンジニア・プログラマーの方
フリーランスとして独立を考えているデータサイエンティスト・データアナリストの方
データサイエンティストを目指している方

資料ダウンロードの方法

以下リンク先のフォームから無料でダウンロードできます。ぜひ内容をご確認ください。

≫エンジニアから独立DSへのキャリア変遷を通して学んだこと　資料ダウンロード（無料）

資料内容について

1.自己紹介

2.エンジニアとデータサイエンティストの関係性
機械学習関連技術を中心にエンジニアロールの需要が急伸中
機械学習エンジニアはML機能の社会実装の担い手という位置づけ
Cloud活用がAIやAnalyticsを上回るハードスキル要件に
Cloud Computing + Open source driven ML Engineering
参考：機械学習要素技術ごとのビジネス成功度
エンジニアとデータサイエンティストの幸せな関係は？

3.『キャリア』視点からのお話し

キャリア変遷からの気づき１：SE視点とDS視点から
キャリア変遷からの気づき２：PS視点とEP視点から見た気づき
キャリア変遷からの気づき３：ベンチャーニーズと大企業ニーズ
キャリア動向：専門領域の多様化に伴いエキスパート化が急務な情勢

4.『独立』視点からのお話し

あった方が良いと思うモノ１：自分の取り扱い説明書
あった方が良いと思うモノ２：記録は資産
あった方が良いと思うモノ３：自分に合ったスタイル
あった方が良いと思うモノ４：理想の顧客管理軸、取引する意味

講師紹介：山田典一（やまだのりかず）

学部：東京工業大学情報工学部・渡辺澄夫研究室（2000 年）
大学院：東京工業大学大学院社会理工学研究科・武藤慈夫研究室（2002 年、工学修士）
専門：機械学習×意思決定支援
活動：AI導入支援、プロダクト開発支援、データ活用コンサル、AI人材育成

みずほ情報総研、Yahoo Japan、BrainPad、GREE、外資系デジタルメディアエージェンシー等で、約15年にわたりデータサイエンティストとして従事後、独立。事業部門のオペレーション効率化や意思決定支援、予測モデリングの構築、広告効果測定手法の開発、グローバル連携プロジェクトなどを経験。

株式会社クリエイティブ・インテリジェンス代表取締役
AIジョブカレ講師（担当受講者200名～）
日本コンペティティブ・インテリジェンス学会最優秀論文賞受賞（2015年）
『産学連携 AI サミット』にて登壇（2017年）
『もの作り現場力事例フェア』の特別講演にて登壇（2019年1月）
『東京大学グローバル消費インテリジェンス講座』にて登壇（2019 年6月）
『東京大学のデータサイエンティスト育成講座』（マイナビ出版、 2019年3月）
『競争分析プロフェッショナル・シリーズ』（執筆中、 2019 年年内出版予定）