2023.03.13
2023.12.25
数字に強いだけでは務まらないデータサイエンティスト
- 文字で構成されています。
※この記事内容は
理系のスキルだけあっても務まらない
皆さんはデータサイエンティストにどのようなイメージがありますか？文系、理系で言えば、データ分析は数字を扱うので理系というイメージの方も多いのではないでしょうか？
確かにデータ分析を行うための統計学の知識やプログラミングなどいわゆる理系要素が多いのは事実です。しかし、データサイエンティストはデータ分析だけではなく、ビジネスで解決したい課題を見つけたり、課題改善に向けて戦略立案を行ったりといった、いわゆる文系の要素も必要なのです。
データサイエンティスト協会では、データサイエンティストに必要なスキルを3つ定義しています。データサイエンティストに求められる様々なスキルを見ていきましょう。
データサイエンティストのスキル
「ビジネス力」
データ分析ではまず分析を行う前に、現状の問題を整理し、分析するテーマを決定する必要があります。闇雲にデータ分析を行うだけではビジネスに有効なデータは得られません。
「どんな問題を解決したいか」「問題を解決するのにどんなデータが必要か」などなぜデータ分析を行うか目的を明確化することが非常に重要です。料理に例えるなら、そもそも何を作るか、作るにはどんな材料が必要か分からないと料理を作れないのと同じです。
これまでの経験や問題意識から解決したい課題を発見し、ビジネスを改善していくために明らかにしたいことを言語化するのがより良いデータ分析につながります。日ごろから培ってきたビジネスの知恵が求められるのです。
データサイエンティストのスキル
「データエンジニアリング力」
データ分析を行う前にはデータそのものを扱うための準備が必要です。データを抽出したり、データを加工したりして、適切に分析ができるように準備を行います。
得られたデータそのままでは表記の揺れやデータの欠損などの問題で分析ができないことがあります。そのため、分析できるようにデータを整理する必要があるのです。料理に例えるなら、調理器具を用意したり、材料を洗ったりなどの下準備がデータエンジニアリングに近いでしょう。
「データエンジニアリング力」ではSQLやPythonなどプログラミングを駆使して、データを適切に分析できるようにしていきます。プログラミングの実践的スキルが求められます。
データサイエンティストのスキル
「データサイエンス力」
「データサイエンス力」は統計学や機械学習の知見を用いて、実際にデータ分析を行うスキルです。データ分析を行って、データの法則性を見つけたり、未知のデータの予測を行ったりなどします。
データ分析で使われる手法は多岐に渡り、データの内容や分析目的に応じて適切に選択する必要があります。料理に例えるなら、食材を炒めたり、茹でたりと調理することに近いです。
「データサイエンス力」では様々な分析手法を理解し、データにあわせて適切に活用して使いこなすスキルが求められます。
※本記事は2023年12月25日現在の情報です。
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