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データサイエンティストに求められるスキルセット
ミッションを踏まえ、データサイエンティストに求められるスキルセットは、
以下の 3 つであると考えます(図 1 参照)。
1.ビジネス 力(business problem solving):課題背景を理解した上で、ビジネス
課題を整理し、解決する力
2.データサイエンス 力(data science):情報処理、人工知能、統計学などの情報
科学系の知恵を理解し、使う力
3.データエンジニアリング 力(data engineering):データサイエンスを意味のある
形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力と言われています。これがなくてもデータサイエンティストにはなれますが、バックグラウンドとしてエンジニアの経験があり、分析力があるなどのスキルがないと難しいでしょう。
データサイエンティストに求められているミッションとは
現在、情報技術革命が進む中にあって、センサの数が激増し、人類の計算キャパシティは幾何級数的に拡大しております。また、ブロードバンド化に伴い、ネットワークの接続スピードは劇的に高まり、情報トラフィックも激増しております。携帯電話、WiFi
などのワイヤレスネットワークが広がることに伴い、これまで拾い上げられることができなかった粒度の情報もリアルタイムで拾い上げることが可能となりました。
このような時代に求められるのは、人間を数字入力や情報処理の作業から開放するプロフェッショナル人材であり、「データの持つ力を解き放つ」ことが新しい時代におけるデータプロフェッショナル、すなわち「データサイエンティスト」のミッションです。データサイエンティストは、企業内のサービスでは、分析してそれをどのようにしたらユーザーの次の行動に繋げられるのか、多くの人に使ってもらえるのかが重要になってきます。ただのデータ分析ではない、様々な角度から分析することによって見えること、通常の分析では見えないことに価値があります。
データサイエンティストの給料・月収・年収
データサイエンティストの必要資格・かかるお金
データサイエンティストは未経験でなれるの?求人は?
データサイエンティストは未経験でなれないことはありませんが、エンジニアやアクセス解析の経験がないと非常に難しいでしょう。最近ではRやpythonを使った統計学的なアプローチも求められてきており、グーグルアナリティクスを見たことがある程度のデータ分析のレベルを超えてきています。データサイエンティスト協会によるデータサイエンティストの定義は下記のようになっています。データサイエンティストをこれから目指したいという方は参考にして見てください。
「データサイエンティストとは、データサイエンス力、データエンジニアリング力を
ベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル」
ここでいう「ビジネス」とは、社会に役に立つ意味のある活動全般を指します。また、
「プロフェッショナル」とは、体系的にトレーニングされた専門性を持つスキルを持ち、
それをベースに顧客(お客様、クライアント)にコミットした価値を提供し、その結果
に対して認識された価値の対価として報酬を得る人を示します。
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