たとえば、機械学習モデルの構築や統計解析のためのツールが進化し、プログラミングを行わなくともビジネスの現場でデータを活用した意思決定を行うことができるようになっています。そのため、データサイエンティストとして、データを活用した意思決定を行うことのハードルが非常に低くなっています。
データサイエンティストに必要な3つのスキル
データサイエンティストとしてビジネスの場で活躍するためには、幅広いスキルを身につけることが必要となります。ここでは、データサイエンティスト協会が定義するデータサイエンティストに必要な3つのスキルを紹介します。
課題背景を理解した上でビジネス課題を整理し解決する力。データサイエンスを使って解決したいビジネスそのものに関する知識や経験なども必要となる。主にビジネス課題の解決を得意とするコンサルタント系人材が主軸とする領域。
人工知能、統計学や機械学習などの知識を理解し使う力。主に数学や統計学、機械学習などを得意とする研究者系人材が主軸とする領域。
データサイエンスに必要なデータを意味のある形に加工・実装・運用できるようにする力。主にシステムエンジニアやデータエンジニアなどエンジニア系人材が主軸とする領域。
さらに、これ以外にもチームメンバーと協力して仕事をするための「コミュニケーション能力」や複数人でプロジェクトを進めるにあたっての「プロジェクトマネジメント力」、データサイエンスを活かしたシステムを複雑な業務システムの中に組み込み構築する「システムエンジニア力」など様々なスキルが、実際のデータサイエンティストが活躍するビジネスの現場では必要になってきます。
このように、データサイエンティストに必要なスキルはとても幅が広く、1人ですべての領域をカバーすることはとても難しいものとなります。おのおののデータサイエンティストが自分の強みを持つ領域をベースに自らの専門性を磨き、ともに仕事をする仲間と足りないスキルを補い合うことも仕事を進めていく上で非常に重要となります。
次ページが続きます：
【データサイエンスの専門家になる必要はない】
