今最も注目を集めている職業の一つに、Data Scientist（データサイエンティスト）が挙げられます。
データサイエンティストは、アメリカにおいては一時期「最もセクシーな職業」と言われるほどの人気を博した仕事ですが、具体的にはどのような仕事内容なのでしょうか。
Data Scientist - データサイエンティストとはどんな職業？
データサイエンスの概要
AIの活用といった社会のハイテク化
IT革命から20年もの月日が流れましたが、今や人類はAIと共存することを真剣に考えるほどのハイテク社会になっています。
ハイテク社会において欠かせないのは、情報をどのようにコントロールするかという技術です。
データサイエンティストという職業は、言い換えれば情報処理のエキスパートでもあります。
彼らは研究者としての役割を果たす傍、ビジネスの力にも長けており、技術をどのように社会へ還元することができるかを考えることも求められます。
データサイエンティストは、もはや企業に欠かせない存在になりつつあるのです。
人工知能や機械学習に必要なプログラミングスキル
また、情報を処理するための技術として、自ら人工知能を構築し、機械学習環境を整える力も大きな役割を果たします。
こういったシステムもまた、一皮むけば幾重にもコマンドが用意されているプログラムの一つに過ぎません。
AIの基礎を理解し、ビッグデータを最も活用できる分野での活躍を目指しましょう。
AIやIOT分野で活用される「PYTHON」と「R言語」とは-Onetech-Asia
Data Scientist - データサイエンティストとはどんな職業？
データサイエンティストとは
データサイエンティストは、平たく言えばデータサイエンスを専門に扱う、リサーチャー兼エンジニアのような仕事を担います。データサイエンスの概要
データサイエンスについて少し説明をしておくと、これはデータを使って科学的、社会的に利益のある知見を導き出す方法のことを指しています。 データから知見を見出す方法には様々ありますが、代表的なのが統計です。蓄積されたデータを分析し、次に何が起こるのかという予測を立てやすくしてくれます。 あるいは、人工知能（AI）には欠かせない機械学習にもデータサイエンスの要素は盛り込まれます。 情報処理を必要とする分野は、今や様々な業界で見かけます。データサイエンスは多くの領域において活躍する、優れた学問の一つであるともいえるでしょう。 データサイエンスの概要
データサイエンティストが担う役割
データサイエンスに注目が集まるきっかけとなったのが、ビッグデータの登場です。 従来のシステムでは対処しきれない、未知の巨大なデータ群を有効活用するためには、それらの有益性を見出すためのアプローチが必要になります。 そこでデータサイエンティストの登場です。データを科学する切り口を見出すこの職業は、ビッグデータに大きな価値をもたらしてくれるのです。Data Scientist（データサイエンティスト）に注目が集まる理由
データサイエンティストに今注目が集まっているのにも、社会的な変化が大きく進んでいることに理由を求めることができます。AIの活用といった社会のハイテク化
AIの活用といった社会のハイテク化
IT革命から20年もの月日が流れましたが、今や人類はAIと共存することを真剣に考えるほどのハイテク社会になっています。
ハイテク社会において欠かせないのは、情報をどのようにコントロールするかという技術です。
データサイエンティストという職業は、言い換えれば情報処理のエキスパートでもあります。
彼らは研究者としての役割を果たす傍、ビジネスの力にも長けており、技術をどのように社会へ還元することができるかを考えることも求められます。
データサイエンティストは、もはや企業に欠かせない存在になりつつあるのです。
ビッグデータの活用に見られる高度な情報化
また、ハイテク社会において扱われている情報は、非常に高度になっていることも特徴です。 ビッグデータの例からもわかるように、現代における情報はもはや、非常に複雑な要素を多層的にはらんでいるケースも珍しくありません。 そんな時に、データサイエンティストの処理能力は役立ちます。 一見すると無意味に見える情報の塊も、データサイエンティストの切り口次第では大きなビジネスチャンスを生む金塊へと変化することも珍しくないのです。データサイエンティストに必要なスキル
優れたパフォーマンスを発揮してくれるデータサイエンティストですが、具体的にはどのような能力が必要になるのでしょうか。統計ソフトなどを活用した分析力
一つは、情報をきちんと分析するためのノウハウを理解していることが重要です。世の中には様々な情報処理ソフトが存在しており、統計ソフト一つを取っても様々です。 R統計やExcel、SPSSなど、ソフトによってできることも微妙に異なりますが、データサイエンティストを志すのであれば、一つは扱えるようになっていることが必須です。 新しい切り口を見出す為にも、従来の基本的な統計解析のプロセスを理解していることは非常に大きな意味を持っています。人工知能や機械学習に必要なプログラミングスキル
人工知能や機械学習に必要なプログラミングスキル
また、情報を処理するための技術として、自ら人工知能を構築し、機械学習環境を整える力も大きな役割を果たします。
こういったシステムもまた、一皮むけば幾重にもコマンドが用意されているプログラムの一つに過ぎません。
AIの基礎を理解し、ビッグデータを最も活用できる分野での活躍を目指しましょう。
技術を社会へ還元できるビジネス力
そして前述でも触れた通り、データサイエンティストには社会へ技術を還元するためのビジネス力も問われます。 研究者は研究だけしていれば良いという時代は終わり、研究者もビジネスの第一線で活躍することが望ましいとされています。 理系・文系という線引きで仕事を考えるのではなく、いかに理系の仕事がビジネスにおいて有効であるかを証明したのも、データサイエンティストたちです。 持てる力を発揮できて、なおかつビジネスにつながるサービスやプロダクトを生み出していけないか、ということを考えてみることが重要です。おわりに
Data Scientist（データサイエンティスト）が世界で最も注目されている職業であるのには、彼らが非常にビジネスにおいて重要な役割を果たしているためです。 データサイエンスのスキルは大人になってからでも学べるため、少しずつ勉強を進めていくのも十分に有効です。 AIやIOT分野で活用される「PYTHON」と「R言語」とは-Onetech-Asia
