1. トップページ
  2. DXpediaⓇ
  3. 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

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

※この記事内容は

文字で構成されています。
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

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。

おすすめ公開講座

関連ページ

今日から使える「データサイエンス」の技法3種を データサイエンティストがご紹介!実際に使われているデータサイエンスの技法を見ていきましょう! 代表的な技法の中から3つご紹介いたします。

似たテーマの記事

DXpedia記事

DXpedia記事

DXpedia記事

DXpedia記事

2024 AUTUMN

DXpedia® 冊子版 Vol.2

Vol.1の「ChatGPT時代」に引き続き、「サイバーセキュリティの今」をテーマにMS&ADインターリスク総研株式会社との対談など、近年注目が集まるセキュリティ問題についてご紹介しております。

Index

2024 SUMMER

DXpedia® 冊子版 Vol.1

「ChatGPT時代」をテーマにDXpedia®で人気の記事を冊子にまとめました。プロンプト例を交えた解説や、様々な場面での活用法をご紹介しています。生成系AIの特性を正しく理解し、ひとりの優秀な部下にしましょう。

Index

  • 冊子限定

    プロンプトでAIをあやつる~前提や体裁を正しく指示して完成度UP!

  • 冊子限定

    AIそれはデキる部下~インソースグループの生成系AI研修

  • 冊子限定

    AIと作る表紙デザイン~生成系AIを有能なアシスタントにしよう

  • 冊子限定

    【コラム】白山から宇宙へ~未来を切り拓くSX(

  • 冊子限定

    DXpediaⓇ人気記事

2023 AUTUMN

Vol.12 今日からはじめるDX

Vol.12は「中堅・成長企業でのDXの進め方」がテーマです。他社リソースを上手に活用するために身につけたい「要求定義と要件定義」を解説しました。 2人の「プロの目」によるDXの取組みへのヒントに加え、身近なアプリではじめるDXを活用事例とともに紹介します。DXお悩みQ&Aでは、中小・成長企業特有の事例を取り上げました。DXをはじめるなら「今」です。

Index

2023 SPRING

Vol.11 DX革命 第二章~着手から実践へ

vol.4の続刊であるVol.11は「DX革命の実践」がテーマです。 本誌の前半ではDXの課題を4段階に整理し、各段階の解決策である研修プランを掲載しています。 後半では弊社が研修を通じてDXを支援した、各企業様の事例と成果を紹介しています。自社のDX実践に際して、何がしかの気づきを得られる内容となっています。

Index

2020 WINTER

Vol.04 DX革命

Vol.04はDX推進のための効果的な手法がテーマです。DXは喫緊の経営課題である一方、IT人材不足や高いシステム導入コストにより実現が難しいと捉えられがちです。そこで本誌では、今いる人材で低コストに推進するDXについてご紹介しております。

Index

お問合せ

まずはお電話かメールにてお気軽にご相談ください

お電話でのお問合せ

03-5577-3203

PAGE TOP