データサイエンティストとはどんな仕事？データサイエンスの学び方

近年注目を集めているデータサイエンティスト。新しい職種ということもあって、なかなかデータサイエンスを学ぶ道筋がわかりにくい職種でもあると思います。今回はコンペティションサイトProbSpaceを運営されているTechTrainメンター、Yoshiaki Naitoさんにデータサイエンティストとはどんな仕事か？データサイエンスはどのように学べば良いのか？についてお伺いしました。

目次

• データサイエンティストとは？ビジネス、エンジニアリング、研究、それぞれの役割
• データサイエンティストに必要なスキル
• データサイエンスの学び方

今回答えてくれたメンター

データサイエンティストとは？ビジネス、エンジニアリング、研究、それぞれの役割

―データサイエンティストという仕事に興味を持たれる方が多いです。データサイエンティストはどのようなことをしているのですか？

データサイエンティストは、大きく3つのタイプに分けられます。それぞれ異なる役割を担い、データ分析を通してビジネスや社会に貢献しています。

◯ビジネス系

企業が抱える課題をデータ分析で解決に導く役割を担います。私が過去に携わったものでいうと、営業成績を向上させるプロジェクトが具体例として挙げられます。そのプロジェクトでは、それぞれの営業担当者の売上や月間の面談数、その担当の上長が誰かなど様々なデータを分析して、より効果的な営業戦略の立案を支援しました。

◯エンジニア系

モデルのパフォーマンスを最適化したり、モデルを実際のシステムに実装したりする役割を担います。例えば、金融機関の貸倒率が減るように融資基準を最適化させたり、広告の表示アルゴリズムを最適化させたりということをします。

◯研究者系

最先端のデータ分析技術やアルゴリズムの研究開発を行い、新たな知見や技術を生み出す役割を担います。研究成果は、新たなビジネスモデルやサービス開発に繋がる可能性を秘めています。