【データサイエンティスト就活・転職の教科書】 3万字超のボリューム。これだけ読めば他は不要です ・いつ何をすれば良いか ・面接で何が見られるか ・成長できる企業リスト(約100社) 全てここに出し切りました。人生変わります <就活> note.com/dsnaitei/n/n64… <転職> note.com/dsnaitei/n/n57…

【元社員が暴露します】 アクセンチュアのデータサイエンティストがここだけの話 ・DS職の社内地位 ・データ量 ・データ多様性 ・非マネジメント職のキャリア ・経営陣のDXコミット ・新技術採用 マガジンで他企業のぶっちゃけ話も読み放題(今すでに10本以上) 楽天、LINEヤフー、リクルートetc

【元社員ぶっちゃけインタビュー】 〜人気コンサルデータサイエンティスト〜 ・現職の概要を教えてください 大手のコンサル会社で働いています。役割はコンサルタントです。担当領域はデータサイエンスやAI系です。仕事内容は、開発とPMです。 ・今の会社のメリットとデメリットは？

<元社員のぶっちゃけインタビュー> 〜某メガベンチャーデータサイエンティスト〜 ・現職の概要を教えてください 現在は某メガベンチャーでデータサイエンス組織に所属し、ML関連の開発と運用を担当しています。指標としては、「応募完了率を 3 %引き上げる」「再訪率を 10 % 改善する」といった事業

学問的な仕事したいなら、「微小変化にレバレッジかかるビジネスモデル」の会社選ぶしかない。 ・メガベンチャーのデータサイエンティスト ・金融クオンツ

社員数30名以下のベンチャーで働きたいなら、「滅私奉公」が必要。基本的に給料は割に合わない。激務やってもその後のキャリアアップの機会は限られる。 社長としてベンチャー経営やるならメリットたくさんあるけど、それ以外のポジションで入るなら「利害を超えた何か」がないときつい。

データ分析辞めたいって人、多いんじゃない？ ・高度な分析は求められてない ・結論ありきの出来レース分析 ・社内パワーバランスは常に不利 ・出世組はいつも営業組織 ・そもそもデータ揃ってない ・せっかく勉強したのにAIに代替されてる ・面白い仕事できるのは研究所や外資だけど枠狭すぎ

フリーランスのメリット1位: 社内政治をしなくていい なんだかんだ会社員の評価は実力より政治で決まる。つまり上司に好かれる、成果をアピールする、周りと仲良くなる。これが一番大事。

JTC社員の最終成果物は「業績」じゃなくて「報告資料」です

コンサルの「仕事に押しつぶされそうな感覚」は実際味わった者にしかわからん。 ・作れるかそもそも不明な成果物 ・刻々と迫る期限 ・自分からアクションしないと何も動かない状況 ・評価次第で変動する給与 ・クライアント>コンサルという、「詰め」が正当化される構造

AIエンジニアは会社員とフリーランスどっちが働きやすいか。それぞれのメリットを説明。 ・会社員 安定が得られる。扱えるデータが多い。外部に任せにくいデータエンジニア的な仕事も担当できる。無料で研修を受けられたり、成長機会がある。人間関係のストレスが多いので向き不向きがある

超絶活躍するデータサイエンティストは大体以下のどれかに当てはまる。どの会社にもいた4大属性を発表する ①オール最強型

エグいほどわかる！ ハイスぺすぎて意味わからん人、熱中しているDSバカ、要になる人、アイデアマン。 重宝されるのはこの4タイプで、現役やこれからDSを目指す人は自分がどこを目指すかもかなり重要。

普通の会社員「明日は土曜だから仕事がない！ゆっくり休める！」 社畜ワイ「明日は土曜だから会議がない！ゆっくり資料作成できる！」

「自分に合う仕事を見つけるのが大事」だとか大人たちはしたり顔で言う。けどその「自分に合う仕事」は結構5年以内に消える。 たとえばデータサイエンティストを天職と思って数年間仕事してきたkagglerの仕事はもうAIに奪われるの確定。

「kaggleは仕事では意味がない」も「技術力が全て」も間違い。両方大事だし、全部繋がっている。

大学生こうなったらkaggleやるか戦コン行くしか思いつかない。勉強報われる方法ってほかにあるか？

AI受託会社ベンチャーに新卒就職した知人が会社を追い出されたらしい。経緯⇩ 圧倒的成長を求めて入社 →オフィス住み込みで働いた →会社が育ってきた頃に後から大手出身者(Aさん)が入ってきた →初めは「サポート役」だったAさんがゴリゴリ頭角を表して社内の信頼を獲得 →半年後には立場逆転

GPTproと話すの楽しすぎてもう人間と話す気起きない

GPT5.2の回答早すぎてクイズ王かと思った