【未経験からデータサイエンティストを目指す（前編）】データサイエンティストとは？職務内容についてご紹介
なるには物語
～データサイエンティスト編 前編～
みなさまこんにちは！
最近はポッドキャストでデータサイエンティストの雑談ラジオに
ハマっている外川です🐹
データサイエンティストは調べれば調べるほど
奥が深くて大変興味深い職種だなと感じます。
今回も引き続き、皆さんと一緒にIT職種の知識を深めていきたいと思います( ˘•ω•˘ )
今回もよろしくお願いいたします！
さて、今回は「データサイエンティスト」という職業について深堀りをしていき、
データサイエンティストを未経験のエンジニアが、
どのようにしてデータサイエンティストになるのか、
そのノウハウや基礎知識について一緒に学んでいきたいと思います。
前編となる今回は、
・データサイエンティストの説明
・データサイエンティストの業務内容
についてざっくりとお話をさせて頂ければと思います。
それでは始めましょう！
データサイエンティストの説明
昨今、ビックデータの誕生により企業のデータを専門的に扱う人材のニーズが高まり、
データを専門に扱う専門職としてサイエンティストと呼ばれる方々が誕生しました。
データサイエンティストは、データをもとに分析を行い、経営課題の解決や
プロダクトの改善を行っていきます。
データサイエンティストの業務内容
データサイエンティストの業務内容は大きく３つに分けられます。
今からそれぞれの業務内容を「データエンジニア」と「データアナリスト」の
話を交えて詳しく解説していきます。
（データエンジニア）
→データ分析を行うにあたり、初めにデータ分析基盤※１の構築や
データを整理するためのインフラシステムを構築します。
分析基盤の完成後は、データの収集・整理を行うための
データパイプラインを作ります。
最近はクラウド上に分析基盤を構築することが多いため、
AWSやAzure、GCPなどのクラウドの経験が求められる場合がありますし、
データ分析基盤の構築にはPythonやJava、SQLなどの言語を使用されることが多く、
機械学習モデル開発※2の知見が求められます。
上記の業務を担当する方をデータエンジニアと呼びます。
※１データ分析基盤…
データの収集・蓄積・加工・管理・分析という一連の流れを一貫して行うための基盤のことを言います。
※2機械学習モデル…
データの入力があったとき、その入力の内容に何らかの評価をして、それを出力値として出す仕組みです。
→①で構築した分析基盤を使用してデータの処理・分析を行います。
(ただしデータ分析基盤は、既存の基盤を使用するケースもあります)
データの処理・分析の結果をもとに、さらにデータ同士をかけ合わせたり、
切り口を変えた分析を行ったりする場合があります。
データの分析が正しく行われないと、正しい解が出ないため、
この分析業務は非常に重要な工程の一つとなります。
3.分析結果をもとに課題解決や改善提案を実施
（データアナリスト）
→②で分析した結果をもとにダッシュボード※1を作成し、クライアントに
報告・改善提案を行います。
自身で分析をし、課題を明確にして解決策を提案することが
主な職務内容となりますのでプレゼンテーションスキルや、
統計解析などのスキルが求められます。
※1ダッシュボードとは…
データを収集、分析して、表やグラフなどで可視化するツール。
いかがでしたでしょうか。
上記でお話した職務内容はあくまで一例であり、職務内容は企業により異なります。
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次回は
・過去にデータサイエンティストの転職を成功させた方がどのように転職をしたのか
・データサイエンティストへの転職の際どういったスキルが役に立つのか
についてお話していきたいと思います！
最後までお読みいただきありがとうございました°˖✧◝(⁰▿⁰)◜✧˖°
なるには物語 次回に続く～～
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