今後「最も稼げる職業」に!?注目のデータサイエンティストとは - 消費インサイド
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その企業がBIとAIのどちらの強化を図りたいかによってデータサイエンティストに求められる能力やアウトプットは大きく異なりますね。
現在の花形は機械学習を駆使してプロダクト開発に取り組むデータサイエンティストなのでしょうが、私はビジネスサイドの意思決定支援をサポートするデータサイエンティストを目指して精進したいと思います。
注目のコメント
データサイエンティストは、それだけで生きようとするとプログラマーにちょっと高級感が出た！くらいになっちゃうけれど、なにかの職種を理解していると急に超重要人材になるなぁと思っている。
社会人派遣で大学院で統計学やデータ分析を学んだ経験から、今後のデータサイエンティスト育成に求められることを2点述べたいと思います。
第1点は、大学・大学院レベルの統計学やデータ分析から、ビジネスデータアナリシスにつながる教育課程を充実させていくことです。せっかく大学や大学院で統計学やデータ分析を学んでも、その先は学術レベルの内容が中心となっています。学生が社会に出る前に、ビジネスシーンでそうした知識を実践に結び付けるための教育があると、データサイエンスの面白さが理解でき、データサイエンスの裾野が広がるのではないかと思います。
第2点は、データの見方を持った経営層や管理層の育成です。せっかくのデータ分析も、それを使って意思決定する層がその内容が理解できないという場面に何度か遭遇しました。データが持つ価値を理解できる経営層がいてこそ、その分析結果が行動と成果につながります。情報の最終価値は、その使用者によって決まります。格好良く言うのはヤメテほしい。クレンジングも含めたデータハンドリングが出来て、整形されたデータを分析し、そこから、相関やなんやかやを見て、モデルビルディングをし、何とかかんとか示唆を出し、誰もが解るレポートに起こし、お偉方を説得し、アクションになる。その後も効果検証して、スケールを図る。極めて泥臭い仕事です。
興奮する瞬間は、誰も見えなかったものを、データ分析で見えて、皆が、はあ、そうやな、と言ってくれる時。
古臭いですが、分析は自分を律しながら、人による解釈の違いを撲滅する、作業です。
