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データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの実際の業務は多岐にわたりますが、まとめると一般的に4つのフェーズに分かれていて、流れは以下のようになります。

• データサイエンティストの仕事の流れ

①分析企画→分析プロジェクトの立ち上げ→組み込み後の業務設計
②アプローチ設計とデータ収集→構造化データ処理／非構造化データ処理
③データ解析→データ可視化→評価
④業務への組み込み→業務評価と改善

大量の蓄積データを分析、解析結果を「活用」することがデータサイエンティストの主な仕事内容です。ビッグデータ分析というところにフォーカスされがちですが、あくまでも現場判断に従ってビジネスへの貢献を図ることが主眼となります。

データサイエンティストに必要なスキル

• データサイエンススキル

—基礎数学,データの理解・検証,機械学習技法 など

• データエンジニアリングスキル

—環境構築,プログラミング,IT セキュリティ,データ加工 など

• ビジネススキル

—論理的思考,課題の定義,活動マネジメント など

これまでのデータサイエンティストの歴史や他の職種との比較でも述べてきたように、統計解析専門職を発展させる形で、機械学習分野のスキルや実際のビジネスの現場で活動をマネジメントしていく力がデータサイエンティストに求められています。