今日の組織は、膨大な量の異質なデータをどのように活用するかに頭を悩ませています。
データの海を実用的な洞察に変換する能力は、最良の新しい糖尿病治療の予測から国家安全保障上の脅威の特定と阻止に至るまで、多大な影響を及ぼす可能性があります。そのため、企業や政府機関はデータサイエンスの専門家の採用を急いでいます。
データサイエンティストは、これらの洞察を推定し共有することで、組織が厄介な問題を解決し、十分な情報に基づいた意思決定を行えるよう支援します。コンピュータサイエンス、モデリング、統計、分析、数学のスキルを、健全なビジネスセンスと組み合わせることで、データサイエンティストは、組織が客観的な意思決定を行うための主要な疑問に対する答えを明らかにします。
データサイエンティストの役割と責任
データサイエンティストは、ビジネス関係者と密接に協力し、その目標を理解し、その目標を達成するためにデータをどのように活用できるかを判断します。データモデリング・プロセスを設計し、ビジネスが必要とするデータを抽出するためのアルゴリズムや予測モデルを作成し、データを分析して有意義な洞察を同僚と共有する手助けをします。プロジェクトごとに異なりますが、データの収集と分析のプロセスは一般的に以下のような流れになります。
- 1.適切な質問をし、発見プロセスを開始する
- 2. データの取得
- 3. データを処理し、クリーニングする
- 4. データの統合と保存
- 5. 初期データ調査と探索的データ分析
- 6. 1つ以上のモデルとアルゴリズムの候補を選ぶ
- 7. 機械学習、統計モデリング、人工知能などのデータサイエンス技術を適用する
- 8. 結果を測定し、改善する
- 9. 最終結果をステークホルダーに提示する
- 10. フィードバックに基づく調整
- 11. 新しい問題を解決するためにプロセスを繰り返す
データサイエンティストの一般的な職種
データサイエンスの最も一般的なキャリアには、次のような役割があります。
- データサイエンティスト アルゴリズムや予測モデルを作成するためのデータモデリングプロセスを設計し、カスタム分析を行う
- データアナリスト 大規模なデータセットを操作し、それらを使用して傾向を特定し、戦略的なビジネス上の意思決定に役立つ有意義な結論を導き出す
- データエンジニア 異種ソースからのデータをクリーニング、集約、整理し、データウェアハウスに転送する
- ビジネスインテリジェンス・スペシャリスト データセットの傾向を特定する
- データアーキテクト 組織のデータ・アーキテクチャを設計、作成、管理する
データサイエンティストとデータアナリストの役割はしばしば混同されがちですが、実はその責任はまったく異なります。簡単に言えば、データサイエンティストはデータをモデリングするためのプロセスを開発し、データアナリストはデータセットを調査して傾向を特定し結論を導き出すのが仕事です。このような違いやデータサイエンスの技術的な性質から、データサイエンティストの役割はデータアナリストよりも上級であると考えられがちですが、どちらのポジションも同じようなキャリアで到達できる可能性があります。
データサイエンティストとデータアナリストの比較
多くの人が、データサイエンティストになることは非常に望ましいキャリアだと考えています。Glassdoorは5年連続で、基本給の中央値、有効求人数、従業員満足度に基づいて、データサイエンティストをアメリカのベスト10の仕事にランク付けしました。同様に、ハーバード・ビジネス・レビューはデータ・サイエンスに関して「ビッグデータの世界で発見をするための訓練と好奇心を持った高位の専門家」が大きな需要があると指摘しています。
新興企業からフォーチュン500社、政府機関まで、組織はビッグデータを活用することに価値を見出しています。グーグルのチーフ・エコノミストであるハル・バリアンは、2009年にデータ・サイエンティストの必要性についてマッキンゼー・クォータリー誌に語っています。
データサイエンティストに必要なスキル
データサイエンティストの多くは、日常業務で以下のようなスキルを使用します。
- 統計分析： データのパターンを特定します。これには、パターン検出や異常検出の鋭い感覚を持つことも含まれます。
- 機械学習： アルゴリズムや統計モデルを実装し、コンピューターがデータから自動的に学習できるようにします。
コンピューターサイエンス 人工知能、データベースシステム、人間とコンピュータの相互作用、数値解析、ソフトウェア工学の原理を応用します。
- プログラミング： コンピュータプログラムを作成し、大規模なデータセットを分析して、複雑な問題に対する答えを明らかにします。データサイエンティストは、Java、R、Python、SQLなど、さまざまなプログラミング言語でコードを書くことに慣れている必要があります。
- データのストーリーテリング： 多くの場合、非技術的な読者に向けて、データを用いて実用的な洞察を伝えます。
データサイエンティストに最適な学位
ほとんどの雇用主は、データサイエンスの修士号などの高度な学位を持つデータサイエンスの専門家を求めています。データサイエンスの職務に就く候補者は通常、コンピューターサイエンスや数学の基礎から始め、データサイエンス、データ分析、または関連分野の修士号を取得します。
これらの大学院レベルのプログラムでは、予測分析、統計モデリング、ビッグデータ、データマイニングアプリケーション、企業分析、データ駆動型意思決定、データ可視化、データストーリーテリングなどのスキルのコアコンピテンシーを身につけます。
例えばアメリカでは、ノースイースタン大学のデータサイエンス修士課程は学際的なプログラムで、クーリー・カレッジ・オブ・コンピュータ・サイエンスとカレッジ・オブ・エンジニアリングのコースを組み合わせて、学生にデータの処理、モデリング、分析、結論を導き出すための包括的なフレームワークを提供しています。さらに、ノースイースタン大学の産業界と連携している教授陣は、現場での経験を教室に持ち込んでいるため、学生はビッグデータが直面する最重要課題について直接知識を得ることができます。
