Shinya Fujiwara
@s_fjwrデータ分析/アナリスト/データサイエンティスト/分析官教育/統計検定準1級/専門統計調査士(最優秀成績賞)/データサイエンティスト検定★/基本情報/GCP(PCA/PDE)/AWS(SAA)/発言は個人。
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お盆休みなので勤怠入力の手間を省力化するスクリプトを作成。jsonファイルはダブルクォーテーションを許さないのと、一桁の数字だけ全角扱いのシステムが身近にあったことに気づかされた。
pandas-profilingがydata-profilingに変わっている!?python3.11環境でpandas-profilingエラーが起きたので新しく仮想環境作り直してydata-profilingだけ入れたら実行できた。
今、データ利活用キャリアのスタート地点だったとしたら、データエンジニアからはじめるだろうなとふと思った。DS志望だとしても、モデリングメインの仕事より手堅くキャリア築けて結果的に幅広い選択肢が待っている気がする。単純に楽しそうってのもあるけど。
なるほどこの表現は腑に落ちた。
しばらく使ってみてわかったんですけど、ChatGPTは「中央値のアウトプット」しか出せないですね。裏側で統計が動いているのがよくわかる。となると人間には「外れ値のアウトプット」が求められるということです。自分の仕事のアウトプットが中央値寄りなのだとするとちょっと危ないかもしれません。
こちらめちゃくちゃ分かりやすいですね。 一部役に立つ、一部がどの程度かは役割によると思います。あとは一部のスキルの対外証明に有用ですね〜
DMでよく、「Kaggleってビジネスで役に立つと思いますか？」と質問を受けるので・・・ 僕なりのイメージをご紹介🤔 Kaggleはあくまでも、イラストの黄色の円領域ですので、 「それだけの知識とスキルでは微妙」というのが僕の理解です😅 当たり前ですが、上に行けば行くほど、重要度が増します。
先日、登壇したGoogle Cloudのユーザー会（Jagu'e'r）のイベント「データ利活用 X 人材育成コラボイベント 」に関するレポートが公開されました!! 「データ利活用人材の教育・評価の課題を丸っと解決する第一歩のお話」というテーマでLTさせて頂きました！ jaguer.jp/data-hrdev-1/
#ヘブバン 章ごとのエンドロールでデータアナリストやデータエンジニアの方の名前が表示されるのいいな。ゲーム会社でアナリストやってた身からすると作品の一部になれた気持ちになれて最高だろうなと、見ててうれしくなる。
特徴量重要度を扱うときは多重共線性に注意しましょう、そんなケースでの対処法の例は～という社内勉強会を開く予定。安易に使える道具ほど使い方に注意しないと。
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