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データサイエンティストへの道(下)

2017/09/15

Sarah K. White CIO

 データサイエンティストは、膨大な量の構造化データや非構造化データからインサイト(洞察)を導き出し、ビジネスの個別のニーズとゴールの具体化や達成に寄与する役割を担っている。現在の企業各社は、意思決定を促すうえで、ビッグデータやデータアナリティクスをますます頼りにしつつある。また、IT戦略の中心的な要素として、クラウド技術や自動化、機械学習をよりどころにする企業が増えている。こうしたことから、データ分析でデータサイエンティストが果たす役割は次第に重要度が増している。

前回から続く)

データサイエンティストに必要なスキル

 米Quoraのデータサイエンティスト、William Chen氏は、データサイエンティストに必要なスキルのトップ5として、ハードスキルとソフトスキルの両方を交えて以下を挙げている。

  • プログラミング:プログラミングのスキルについてChen氏は、「データサイエンティストのスキルセットで一番の土台だ」と述べ、データサイエンス能力の価値を高めるとしている。プログラミングの重要性として同氏が挙げているのは、統計学のスキルを増強できること、大規模なデータセットを分析できること、自力でツールを開発できることだ。

  • 計量分析:大規模なデータセットを分析するための大切なスキルで、実験解析、モデル化、機械学習といった面で重要だとChen氏は言う。

  • プロダクトの直観的知識:プロダクトについて理解することは、計量分析を実施するうえで役立つとChen氏は主張する。システムの挙動に関する予測、指標の確立、デバッグにも役立つ。

  • コミュニケーション:コミュニケーションスキルに優れていることは、どの業種においてもソフトスキルの中で最も重要かもしれない。ここまでに挙げたすべてのスキルの効果を大きく高めるとChen氏は指摘する。

  • チームワーク:コミュニケーションと同じように、データサイエンスのキャリアを成功へと導くうえでチームワークは必須だ。献身的であること、フィードバックを受け入れること、自分の知識を共有することが欠かせないと、Chen氏は述べている。

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