データサイエンティストへの道 [Part3] データサイエンティストはどうやってなるのか

データサイエンティストはどうやってなるのか?

 

 

データサイエンティストの技量

データサイエンティストはどのようになるのかといった疑問は多く寄せられます。それは大学の学部や専攻としても未だ数は少なくどのようになるのか直感的にはわかりづらいところにあると思います。一方で職種を型にはめるのは非常に難しく、企業や部署、チームによっても職責の定義がまちまちであることはしばしばあります。

そこでデータサイエンスに対する理解の補助線として

・比較的大きなデータを取り扱う
・データを分析することによって解釈して、意味を考察する
・企業の意思決定を手助けする

といったことがあげられるかと思います。多くの人が分析することであると勘違いするのは“意思決定”の部分について意識していないせいかと思います。こちらはビジネスとしてどういった市場をねらうのかといったマーケティングの分野と重なる部分があります。まずは一つ一つ理解していきましょう

比較的大きなデータを取り扱うとは

データを貯める際、分析を想定したデータの管理を最初からしていることは稀です。売り上げデータにしても、顧客管理にしても本来の目的のもとで管理されており分析するのはデータを取り出したりしなければなりません。さらに必要なデータの組み合わせで取得するにはデータをキーに合わせて連結するなどしますが、そのキーがなくて連結が難しかったりします。
そういった課題をクリアするためにデータ分析用のデータベースの設計や何を改善する目的なのかといった要件や仕様をまとめる必要があります。そのような設計や開発をする人のことをデータエンジニアと呼びます。通常のエンジニアに対してデータの分析方法や用途に合わせて設計するところが通常のデータベースエンジニアとの違いになります。

データを分析するとは

分析についてはこのコラムをご覧の方は想像がつかれると思いますが、分析というのは一手法にとどまるものでもなければ完成されたものでもありません。用途によって最適な分析というのは大きくことなります。
時系列で変化するデータを取り扱うのか非常に大きなデータから統計情報を吸い出すのか、予測をするのか、正解データがあるのか、欠損データがあるのかといったデータの状況によってそれに適した分析というものがあります。それらを根拠をもって選択し説明する能力をさします。

企業の意思決定を助けるとは

データの分析をして終わりということではマクロを組んでそれにデータを取り込ませて結果を見るだけということになってしまいます。そうではなくてデータサイエンティストとして人が介在するのはデータを分析した結果として事業が成り立つのか、市場性があるのかといったサービスのグロースを合理的に予見することになります。サービス開発者やプロダクトマネージャーと言われる人と連携してサービス設計する技能も求められます。

まとめ

このようにデータサイエンティストという単語以上に求められることが多く、開発サイドからビジネスサイドまで広い知見が求められることが理解されたと思います。そのため入口としては大学でも勉強可能なデータ処理、データ分析といったところから少しずつ職責や職務領域を広くしていくことが一般的なステップアップになっていきます。

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