データサイエンティストになる方法、仕事内容、スキル

要約

データサイエンティストになる方法、仕事内容、スキルとは。データサイエンティストの仕事を深堀りエン・ジャパン・イノベーションラボに所属しているマシューがデータサイエンティストになる方法、求められるスキル、そして仕事内容をお伝えします。

▼連載第1回はこちらデータサイエンティストのスキルを徹底解剖マシューのデータサイエンスatoz vol.1。データサイエンティストのスキルセット。連載の第2回目はデータサイエンティストに求められる具体的なスキルと仕事内容をイノベーションラボの事例も挙げながらご紹介したいと思います。

データサイエンティストではない方も、web・IT業界に身をおいているならば、データサイエンスは21世紀の仕事だと様々なメディアで目にする機会が数多くあるのではないでしょうか。人々や企業、政府が大量のデータを生み出し、保持するようになったいま、その膨大なデータから意味を見出す能力を持つ人材に対してのニーズは間違いなく高まっています。完璧なデータサイエンティストに求められるスキルはあまりに広範かつ高度なので、ユニコーンと同じくらい珍しいあるいは存在しないものと言われることもあるんです。実際は、データサイエンティストの仕事にはプログラミング技術、数学と統計学、そしてビジネスの知識が組み合わされた形で必要とされ、時にはそのすべてが求められる場合もあります。ここであらためてデータサイエンティストに求められるスキルを細かく見てみましょう。またデータサイエンティストに求められるスキルは、企業やチームの大きさによって異なってきます。大きな企業では通常、データサイエンティストは、他のデータサイエンティストやエンジニアとチームを組んで仕事に取り組みます。このような場合では、たいてい、物理学、数学、統計学、もしくはコンピューターサイエンスに関する深い専門性を持つ博士号レベルのデータサイエンティストの方が好まれます。まだできて1年足らずのチームですが、データサイエンスチームの全メンバーデータサイエンティスト、エンジニアは、コンピューターサイエンスや関連領域の修士号を取得しています。不満買取センターでは企業のカスタマサービスやマーケティング担当者が、製品や企業、業界に関する不満データを探せるTOB向けサービスも同時に開発・運用しています。このサービスを実現させるために、私たちデータサイエンスチームは、すべての投稿生データを分析できる、高度な日本語文章分析のインフラを実装しました。この種のデータの大部分は短い文、そしてカテゴリ化されていない、最も分析が難しい種類のデータです。データに関するレポートを作るには、ビジネスサイドのニーズを理解し、データからわかりやすいレポートを作る方法を把握する必要があるからです。加えて、レポートとデータ作成のためにr、python、java、excelを毎日使っています。データサイエンティストになる方法。プロのデータサイエンティストは何よりも、様々なデータから本当のビジネス価値を得るために、多岐にわたるスキルを効果的かつ同時に発揮する必要があります。では、どうすればデータサイエンティストになれるのでしょうか私の考えでは、読者のタイプによって3種類のルートがあると思います。機械学習やデータマイニング、レコメンドエンジン、といったテーマに関するコンピューターサイエンスの論文は、実務応用への理解をきっと促してくれるはずです。手始めにRの学習とデータマイニングの本を読むことがスタートラインになるかもしれません。

参考文献

Rによるデータサイエンス-データ解析の基礎から最新手法まで data mining: concepts and techniques, third edition。

いかがでしたかデータサイエンティストになるには、複数のスキルを組み合わせることが近道です。もしデータサイエンティストを目指すのであれば、まずは現在持っているスキルセットを見なおしてみるところからはじめてみましょう。次回はデータサイエンティストチームのこれからというテーマで、データサイエンティストがこれからより一層求められてくる分野や新しく提示できる価値などをご紹介したいと思います。エンジニアデータマイニング寄稿データサイエンティスト。

参考記事

データサイエンティストになる方法、仕事内容、スキルとは?マシューのデータサイエンスAtoZ Vol.2

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