データサイエンティストとはなにか

 

「データサイエンティスト」という名前は、2013年くらいから様々なところで聞くようになりましたし、「21世紀のもっともセクシーな職業」だそうですが、実際のところ…

「どうやったらなれるの?」

「なにをやっていたら名乗っていいの?」

「どんなことやってるの?」

「どんなスキルが必要なの?」

と、実像がはっきりしないのではないでしょうか。

 

その割には、「データサイエンティスト不足」などということも世間では言われていたりして、なかなかそのイメージが見えてきません。

 

と、言っている筆者も、コンサルファームで分析の仕事をしたり、BIやDWHを使った情報活用をしたりと「データサイエンティストの周辺」の仕事はいろいろやっているのですが、データサイエンティストという人はなかなか少ないし、セミナーなどでしか出会ったことはありません。

 

データサイエンティスト協会によると、データサイエンティストとは

「データサイエンティストとは、データサイエンス力、データエンジニアリング力を ベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル」

出典:データサイエンティスト協会 2014年12月10日プレスリリース

であり、以下のようなスキルが必要だそうです。

1.ビジネス 力(business problem solving):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

2.データサイエンス 力(data science):情報処理、人工知能、統計学などの情報 科学系の知恵を理解し、使う力

3.データエンジニアリング 力(data engineering):データサイエンスを意味のある 形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力

出典:データサイエンティスト協会 2014年12月10日プレスリリース

 

なかなかレベルが高そうですが、「戦略コンサル(戦略家)が戦略でビジネス課題を解決」「ビジネスプロセスコンサルがオペレーション改革でビジネス課題を解決」「ITコンサル(IT部門)やソリューションプロバイダーが技術でビジネス課題を解決」するように、「データでビジネス課題を解決」する新しい職業なのでしょう。

 

戦略コンサルも、ビジネスプロセスコンサル、ITコンサルも高付加価値な人は、ビジネス力とエンジニアリング力(実行力)がある人ですので、そういう意味では、ビジネス課題を解決する職業と同じ位の高いスキルが求められるようです。

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