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です。
資料内容
- 自己紹介
- 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？ - 『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 - 『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
- 著者 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）
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。