1: ムヒタ ★ 2018/04/12(木) 07:02:49.38 _USER
データ分析の専門家「データサイエンティスト」の不足が深刻になっている。国内の求人は１年間で６倍近くになったほか、米国では新卒の学生に3000万円ほどの年収を提示する事例もでているという。データの増加やその活用に人材供給が追いついていないことが原因となっており、人材育成に加えて業務効率を高める必要性が高まっている。
「データやそれを分析するニーズは指数関数的に増える。だがデータサイエンティストの増…
2018/4/12 6:30
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO29264310R10C18A4X12000/
2: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 07:26:25.48
１ 女
２ 酒・たばこ（嗜好品）
３ 金
資本主義めんどくさいな
２ 酒・たばこ（嗜好品）
３ 金
資本主義めんどくさいな
4: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 07:40:06.27
ニートにやらせればいいだろ 自ら一日中パソコンに向かっている奇特な人材だぞ
5: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 07:48:21.55
>>4
…ニートじゃなくても使えるデータ屋になれるほうが少ないのに…
セオリーだけお勉強しても、実際のデータを前にしてどういう表を作ってどの解析にかけて、ということができるようにならないのさ
まぁ、ほとんどの会社がデータ解析はバズってるからやってみようか、のレベルだからなんとかなってるだけさ
…ニートじゃなくても使えるデータ屋になれるほうが少ないのに…
セオリーだけお勉強しても、実際のデータを前にしてどういう表を作ってどの解析にかけて、ということができるようにならないのさ
まぁ、ほとんどの会社がデータ解析はバズってるからやってみようか、のレベルだからなんとかなってるだけさ
53: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 12:26:02.94
>>5
統計学とプログラミングの知識、そして分析の対象とする業界についての知見も必要だから、かなりハードルが高いんだよな…
統計学とプログラミングの知識、そして分析の対象とする業界についての知見も必要だから、かなりハードルが高いんだよな…
56: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 12:31:21.35
>>53
さいきんは、それに加えてインフラ周りの話が…プログラミングの中に入るのかもしれないけどね
さいきんは、それに加えてインフラ周りの話が…プログラミングの中に入るのかもしれないけどね
57: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 12:37:19.53
>>53
統計だと人工知能に判定させればいいだけだから自動化できる
医者とかもそう
人工知能に難しいのは相関関係
カネで解決する問題じゃない
できたら世界中の紛争が無くなってるからな
統計だと人工知能に判定させればいいだけだから自動化できる
医者とかもそう
人工知能に難しいのは相関関係
カネで解決する問題じゃない
できたら世界中の紛争が無くなってるからな
6: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 07:58:33.07
AIで自動化したって、そのデータ処理のメンテナンスもあるだろうし
楽な割には、高給取りで、なおかつ求人は増え続ける職種だな
将来的には、銀行も公務員も
みんなこちらの技能が必要になるわけで
データサイエンティストの需要はあり続ける
学生さんなら絶対に目指すべき職種
楽な割には、高給取りで、なおかつ求人は増え続ける職種だな
将来的には、銀行も公務員も
みんなこちらの技能が必要になるわけで
データサイエンティストの需要はあり続ける
学生さんなら絶対に目指すべき職種
53: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 12:26:02.94
>>6
統計学とプログラミングの知識、そして分析の対象とする業界についての知見も必要だから、かなりハードルが高いんだよな…
統計学とプログラミングの知識、そして分析の対象とする業界についての知見も必要だから、かなりハードルが高いんだよな…
7: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 08:13:10.36
四十才ですが今から目指そうかな
今は測量士ですが
今は測量士ですが
8: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 08:16:11.25
サイコフレームも実現しそうだな
9: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 08:18:10.41
何歳だろうが、社会人大学や大学院で勉強してチャレンジしたらええねん。
がんばりや。
がんばりや。
11: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 08:25:08.55
設計できる人は給料まだ上がるけど、見るだけの人、レポートにまとめるだけの人なら下がり始めてきたよ。
13: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 08:30:58.43
>>11
都内はそうなんだろうな、技術を持っていない元請けがすぐに人月商売に組み込んで買い叩く
今は東京より名古屋のほうが需要が強いから、人月で考える都内は下がっても、名古屋は大丈夫でしょう
都内はそうなんだろうな、技術を持っていない元請けがすぐに人月商売に組み込んで買い叩く
今は東京より名古屋のほうが需要が強いから、人月で考える都内は下がっても、名古屋は大丈夫でしょう
16: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 09:03:35.15
>>13
Tの大部屋？…単価がねぇ…
Tの大部屋？…単価がねぇ…
12: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 08:29:34.64
調べたら日本での平均年収大して高く無いな
17: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 09:06:56.66
>>12
そらね…
発注側は外注エンジニアと同じくくりで考えてるし、中抜き屋は回したいから単価下げても受けてくるし…正社員の解析屋は出世しても役員の席があるわけじゃないから引き上げくれる人がいなくて給料伸びないし
日本の今の状況で上がるわけがないし、設計できるレベルの人はどんどん外資に抜かれるだけさ
そらね…
発注側は外注エンジニアと同じくくりで考えてるし、中抜き屋は回したいから単価下げても受けてくるし…正社員の解析屋は出世しても役員の席があるわけじゃないから引き上げくれる人がいなくて給料伸びないし
日本の今の状況で上がるわけがないし、設計できるレベルの人はどんどん外資に抜かれるだけさ
14: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 08:31:42.05
働ける会社が膨大なデータを持ってる一部の企業に限られる
18: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 09:14:06.97
そこでアクセラレーション・ブースト！
みたいなレベルの人が書いてんだろな
みたいなレベルの人が書いてんだろな
20: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 09:25:39.10
データを打ち込むと、人間の理屈ではない「AIの理屈【最適化】」で、各種問題を解決していってしまうわけで
そう考えるとデータサイエンティストに求められる能力
→論理力、「数学の力」
→なんだかよくわからないものにとりあえず取り組める「チャレンジ精神」
→何もわからないながら「法則を見つけ出してくるセンス」
要は算数の力だ
人の認識とは違うところからの
AIなりの最適化処理なので、AIが出した結果から、ルールを見つけていくしかないんだろ？
エンジニアに求められるモノが変わってくるな
そう考えるとデータサイエンティストに求められる能力
→論理力、「数学の力」
→なんだかよくわからないものにとりあえず取り組める「チャレンジ精神」
→何もわからないながら「法則を見つけ出してくるセンス」
要は算数の力だ
人の認識とは違うところからの
AIなりの最適化処理なので、AIが出した結果から、ルールを見つけていくしかないんだろ？
エンジニアに求められるモノが変わってくるな
21: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 09:29:10.64
>>20
そこらの思考に行き着いたらもう少し…
AIに合わせなくて良い方法を作るのさ…
機械に使われてドツボにハマるのを見ているのは楽しいけどね…
そこまで出来るようになると、人月300超えてくるぜ
そこらの思考に行き着いたらもう少し…
AIに合わせなくて良い方法を作るのさ…
機械に使われてドツボにハマるのを見ているのは楽しいけどね…
そこまで出来るようになると、人月300超えてくるぜ
22: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 09:31:25.55
背景
ディープラーニング、特に強化学習は
「AIが考える最適化」なので、人の理屈とは異なり理解できない
解決手段1
→人の理屈にあてはめられるAI 機械学習を採用しよう
残念ながら、この解決手段で勝てるはずないので
解決手段2
→理屈はさっぱりわからんが、わからないながらもAIが導き出した「回答から、少しでもいいから法則を見つけて、データを処理していく」
こうなるだろ、まあこの未来に間違いはない
データサイエンティストの力は、ここの差になっていく。何かしらの法則を見つけられるような、算数の力なんだろうな
データを管理できるエースが一人いれば、状況が変わっていきそうだから
データサイエンティストの監督やコーチがいたり、マネージャーがいたりと
プロスポーツのトップアスリートのような世界になってくぞ
ディープラーニング、特に強化学習は
「AIが考える最適化」なので、人の理屈とは異なり理解できない
解決手段1
→人の理屈にあてはめられるAI 機械学習を採用しよう
残念ながら、この解決手段で勝てるはずないので
解決手段2
→理屈はさっぱりわからんが、わからないながらもAIが導き出した「回答から、少しでもいいから法則を見つけて、データを処理していく」
こうなるだろ、まあこの未来に間違いはない
データサイエンティストの力は、ここの差になっていく。何かしらの法則を見つけられるような、算数の力なんだろうな
データを管理できるエースが一人いれば、状況が変わっていきそうだから
データサイエンティストの監督やコーチがいたり、マネージャーがいたりと
プロスポーツのトップアスリートのような世界になってくぞ
26: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 09:41:27.81
>>22
定量化できないデータは処理できないから
間違える確率の最小に抑えたバージョンでも定量分析の限界に一致するだけ
定量化できないデータは処理できないから
間違える確率の最小に抑えたバージョンでも定量分析の限界に一致するだけ
23: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 09:36:48.26
データを打ち込むと
人とは異なるAIの理屈で、「最適化された回答だけ」が出てくる社会になる
データサイエンティストとして必要な力はおそらく２つ
1)わからないながらチャレンジする好奇心
2)全くわからない答えの集合体から、
法則を見つけ出してくるセンス
どうやったらこの力をつけられるんだろうな
人とは異なるAIの理屈で、「最適化された回答だけ」が出てくる社会になる
データサイエンティストとして必要な力はおそらく２つ
1)わからないながらチャレンジする好奇心
2)全くわからない答えの集合体から、
法則を見つけ出してくるセンス
どうやったらこの力をつけられるんだろうな
24: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 09:38:01.01
>>23
その次の段階もあるよ。
そこらをわかった上で設計できるようになる、ってね…
その次の段階もあるよ。
そこらをわかった上で設計できるようになる、ってね…
25: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 09:40:13.40
>>23
とうやったら、て疑問の答えは…
汚いデータを触るだよ
触っていて、あのとき習った式だ！と言うのがわかったら一人前
とうやったら、て疑問の答えは…
汚いデータを触るだよ
触っていて、あのとき習った式だ！と言うのがわかったら一人前
27: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 09:47:21.88
データサイエンティストにアメリカは年俸3000万円払ってるとか、日本人のお前らはあまり夢見るなよ（笑）
http://www.deeplearningbook.org/
このボリュームのディープラーニングの書籍を大学院在学中に書いて出版できるレベルの奴らが求められてるのであって、
SQLやPython書けるだけの日本人文化に染まったダメSEなんかお呼びじゃないから（笑）
ちなみにGoogleの機械学習フレームワーク、TensorflowはGithubのイイねが数万を超えている
つまり、数万人の技術者は既にTensorflow使って機械学習に触れている状態
Tensorflowって何？ってレベルの奴は、
数万人の列の最後尾に並んでることを自覚しろよな（笑）
http://www.deeplearningbook.org/
このボリュームのディープラーニングの書籍を大学院在学中に書いて出版できるレベルの奴らが求められてるのであって、
SQLやPython書けるだけの日本人文化に染まったダメSEなんかお呼びじゃないから（笑）
ちなみにGoogleの機械学習フレームワーク、TensorflowはGithubのイイねが数万を超えている
つまり、数万人の技術者は既にTensorflow使って機械学習に触れている状態
Tensorflowって何？ってレベルの奴は、
数万人の列の最後尾に並んでることを自覚しろよな（笑）
29: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 09:51:37.66
Ian Goodfellowが日本人だったら、初任給25万円程度の企業に入社して先輩の意味不明なローカルルール押し付けられながら45歳になってやっと主任研究員任せてもらえるとかだったのかな
そう考えるとホントにゾッとするわ
そう考えるとホントにゾッとするわ
30: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 09:54:36.57
すげえ簡単そうな仕事だな
31: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 10:05:50.19
ビッグデータから有用なデータを掘り起こす仕事だよ
フェイスブックの個人情報流出で問題になったケンブリッジ・アナリティカがやってるようなこと
フェイスブックの個人情報流出で問題になったケンブリッジ・アナリティカがやってるようなこと
32: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 10:09:03.23
データ解析と言っても、その分野、業界、領域、何でも良いんだが、
そういうのをたっぷり知ってからでないと、有意義な解析結果にはならんからな。
コンサルで飯食っている奴が、どうして大人数にインタビューしまくるのか、考えないと。
そういうのをたっぷり知ってからでないと、有意義な解析結果にはならんからな。
コンサルで飯食っている奴が、どうして大人数にインタビューしまくるのか、考えないと。
53: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 12:26:02.94
>>32
統計学とプログラミングの知識、そして分析の対象とする業界についての知見も必要だから、かなりハードルが高いんだよな…
統計学とプログラミングの知識、そして分析の対象とする業界についての知見も必要だから、かなりハードルが高いんだよな…
33: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 10:19:30.30
IT土方みたいにならなきゃいいけどな
皆が目指したら受給バランス崩れて価値がなくなりそう
皆が目指したら受給バランス崩れて価値がなくなりそう
34: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 10:22:24.32
>>33
崩れかけてるよ…
金払わないでやらせようとするからね…断わりゃ良いのに…、
崩れかけてるよ…
金払わないでやらせようとするからね…断わりゃ良いのに…、
35: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 10:22:30.74
>>33
むしろ自動車の運転のように、全員取り扱えるようにならないと成り立たないんじゃね？
むしろ自動車の運転のように、全員取り扱えるようにならないと成り立たないんじゃね？
37: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 10:28:10.13
今の時代、こういうネタが瞬時に嘘とわかる時代なんだよな
そもそも求められる経歴が概ねこんな感じだし、新卒は日本で考える大学卒業の学士新卒ではないだろ
Preferred Qualifications
PhD or MS in the following discipline: Computer Science, Economics, Engineering, Data Science, Physics, Statistics.
At least 3 years of experience working on data science projects with a track record including successful stakeholder management and project management deliveries
Programming languages : Python, R, SAS, etc. (complete fluency in at least one in decreasing order of preference).
Exposure to AWS, Spark a plus
Exposure to advanced software engineering environments (version control, command line…) a plus
Exposure to Agile way of working a plus
Domain knowledge of comparable products (digital, retail) a plus
https://www.indeed.com/m/jobs?q=Data+Scientist
そもそも求められる経歴が概ねこんな感じだし、新卒は日本で考える大学卒業の学士新卒ではないだろ
Preferred Qualifications
PhD or MS in the following discipline: Computer Science, Economics, Engineering, Data Science, Physics, Statistics.
At least 3 years of experience working on data science projects with a track record including successful stakeholder management and project management deliveries
Programming languages : Python, R, SAS, etc. (complete fluency in at least one in decreasing order of preference).
Exposure to AWS, Spark a plus
Exposure to advanced software engineering environments (version control, command line…) a plus
Exposure to Agile way of working a plus
Domain knowledge of comparable products (digital, retail) a plus
https://www.indeed.com/m/jobs?q=Data+Scientist
42: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 10:40:10.42
>>37
日本でこれにマッチする30代だと、「年600万も出します！！」って言われるよ
も、だからね…
日本でこれにマッチする30代だと、「年600万も出します！！」って言われるよ
も、だからね…
39: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 10:35:02.13
入力のｾﾝｻｰはどうすんだろうね。
AIも含めて。
AIも含めて。
40: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 10:35:53.58
俺も機械学習を数学含めて理解して学習モデルづくりをやっているが、
正社員としてではなく今の会社の副業としてなら手伝ってやってもいい
日本人が経営してる企業なんて転職で入ってしまおうものなら、
機械学習を全く理解できない上司をあてがわれ、購買申請も内容が理解できないから予算を下ろせず、
結局何もできなくなるのは目に見えている
だが副業としてなら、ダメな会社だったらお互いのために契約打ち切って本業の会社に戻るということができ、企業も気軽にデータサイエンティストをお試し雇用できる
こういう仕組みでいいんじゃないかな
正社員としてではなく今の会社の副業としてなら手伝ってやってもいい
日本人が経営してる企業なんて転職で入ってしまおうものなら、
機械学習を全く理解できない上司をあてがわれ、購買申請も内容が理解できないから予算を下ろせず、
結局何もできなくなるのは目に見えている
だが副業としてなら、ダメな会社だったらお互いのために契約打ち切って本業の会社に戻るということができ、企業も気軽にデータサイエンティストをお試し雇用できる
こういう仕組みでいいんじゃないかな
43: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 10:50:27.70
自称データサイエンティストです。
データベースの中に溜まったいるデータをクエリーで積算や集計しています。
ある程度エクセルでも扱える量に加工します。多くても３０万件くらいまで。
それをエクセルに入れてPivotなどで分析します。
分析結果が経営陣に評価されると今度はそれをマイクロソフトのPowerBIなどにアップして自動的にレポートが更新されるようにしています。
データベースの中に溜まったいるデータをクエリーで積算や集計しています。
ある程度エクセルでも扱える量に加工します。多くても３０万件くらいまで。
それをエクセルに入れてPivotなどで分析します。
分析結果が経営陣に評価されると今度はそれをマイクロソフトのPowerBIなどにアップして自動的にレポートが更新されるようにしています。
44: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 10:53:40.48
>>43
日本だと、43が多分ベスト。
おかしな要求もされないし、仕事もある。
そこからスキル積むと日本に居にくくなるから、気をつけて
日本だと、43が多分ベスト。
おかしな要求もされないし、仕事もある。
そこからスキル積むと日本に居にくくなるから、気をつけて
45: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 11:30:05.33
>>43
なんでエクセルでやってんの？
DBから直接アウトプットさせちゃ駄目なの？
非効率だな…
そこを自動化するのがエンジニアの仕事だろ人要らないよ。
なんでエクセルでやってんの？
DBから直接アウトプットさせちゃ駄目なの？
非効率だな…
そこを自動化するのがエンジニアの仕事だろ人要らないよ。
46: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 11:35:34.70
しかもそのデータからの予測と今後の方針のプレゼンはプロデューサーの仕事だし
その指針の設計図作るのはプロダクトマネージャー。
人介さない仕組み作った方が早い。
何かエクセルで計算させて1日仕事するふりしてるやつが居たけど、周りのスピードに追いつけなくて半年後に辞めたな…
今そんな感じでは？PDCAサイクルも個別裁量決裁も可能になってるしそれくらいしないとグローバルで負けるだろ
その指針の設計図作るのはプロダクトマネージャー。
人介さない仕組み作った方が早い。
何かエクセルで計算させて1日仕事するふりしてるやつが居たけど、周りのスピードに追いつけなくて半年後に辞めたな…
今そんな感じでは？PDCAサイクルも個別裁量決裁も可能になってるしそれくらいしないとグローバルで負けるだろ
48: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 12:05:35.63
>>46
もう負けてるから、大丈夫。
そんなふうにはならない。
どうなるかって？資格の企画の商売を国家主導でやるのさ
もう負けてるから、大丈夫。
そんなふうにはならない。
どうなるかって？資格の企画の商売を国家主導でやるのさ
50: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 12:22:25.29
>>48
そもそも国が介入すんなよ。
何も分かってないんだから…
出来る会社はそういう仕組みになってるしそれでグローバルで戦えてる。
動きが遅い企業は近いうち無くなるだろうし淘汰される。それよりは有能な新卒の育成とその育成プログラムが重要。
そもそも国が介入すんなよ。
何も分かってないんだから…
出来る会社はそういう仕組みになってるしそれでグローバルで戦えてる。
動きが遅い企業は近いうち無くなるだろうし淘汰される。それよりは有能な新卒の育成とその育成プログラムが重要。
55: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 12:30:20.63
>>50
統計士って国家資格作ろうとしてるぜ…
機械学習系の話が出てきて範囲が広がったから伸び伸びになってるけど…
できる会社はそれで良いのさ…
単体じゃなくても、六本木のコンサルから仕事がおりてくるところや、豊洲のSIerから降りてくるところとかも、問題なかろうよ…
参入障壁を外向きじゃなくて内向きに使って価格をコントロールしようとしているのが見えるんだよね…
統計士って国家資格作ろうとしてるぜ…
機械学習系の話が出てきて範囲が広がったから伸び伸びになってるけど…
できる会社はそれで良いのさ…
単体じゃなくても、六本木のコンサルから仕事がおりてくるところや、豊洲のSIerから降りてくるところとかも、問題なかろうよ…
参入障壁を外向きじゃなくて内向きに使って価格をコントロールしようとしているのが見えるんだよね…
58: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 12:41:03.58
>>55
資格の話じゃないだろって事。
その企業で有用な解析や抽出は変わるし、社内エンジニアが日々メンテナンスすれば良い話。
しかもデータは過去の結果だからその先の指針を作るにはデータだけでは駄目。
CtoCが成功してるからメルカリのパターンでラクマやろうでは勝てないのは明白。
過去のデータの先の未来を創造するのが企業内スタートアップ戦略だろ。
ソニーですらそうなってるのにそんな遅れた企業なんか存在するのか？
資格の話じゃないだろって事。
その企業で有用な解析や抽出は変わるし、社内エンジニアが日々メンテナンスすれば良い話。
しかもデータは過去の結果だからその先の指針を作るにはデータだけでは駄目。
CtoCが成功してるからメルカリのパターンでラクマやろうでは勝てないのは明白。
過去のデータの先の未来を創造するのが企業内スタートアップ戦略だろ。
ソニーですらそうなってるのにそんな遅れた企業なんか存在するのか？
62: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 15:02:37.34
>>58
ソニーはR&Dのセクション作るくらい力入れてんじゃないか…
他の大多数はやりもしてないよ…
ソニーはR&Dのセクション作るくらい力入れてんじゃないか…
他の大多数はやりもしてないよ…
51: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 12:22:36.53
円安維持して既存輸出産業に利益上乗せするより
円高高報酬で優秀な技術者囲い込んで新産業を日本から
発信してもらう方が良いのではないかと思うんだがどうなんだろう
円高高報酬で優秀な技術者囲い込んで新産業を日本から
発信してもらう方が良いのではないかと思うんだがどうなんだろう
52: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 12:25:52.85
>>51
育成した技術者の囲い込みは可能たけど、高報酬ていうのは不可能。
外資は普通に2000万出せる会社だよ。
日本人としての魂で勝つしかない。
それが日本の限界。報酬では無理かな？
育成した技術者の囲い込みは可能たけど、高報酬ていうのは不可能。
外資は普通に2000万出せる会社だよ。
日本人としての魂で勝つしかない。
それが日本の限界。報酬では無理かな？
59: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 12:41:10.50
はやく仕事に戻ろうね
みなさん、昼おわりだ
みなさん、昼おわりだ
61: 名刺は切らしておりまして 2018/04/12(木) 13:40:03.32
データ分析ビジネスの端っこくらいにいるけど、とにかく日本企業は不確かなものに金を出さないよね。
まずは効果があるかどうか検証してみようって話なのに、それにかかる数百万くらいのコストでも「投資対効果はあるのか」みたいな話になって
なかなかプロジェクトが始まらない。
まずは効果があるかどうか検証してみようって話なのに、それにかかる数百万くらいのコストでも「投資対効果はあるのか」みたいな話になって
なかなかプロジェクトが始まらない。
