データサイエンスプラクティショナーコース

データサイエンスとは？

データサイエンスの領域では、データ分析を通じて問題を解決し、質問に答えることが標準的な手法である。多くの場合、データサイエンティストは、より良い洞察を得ることを目的として、結果を予測したり、根本的なパターンを発見したりするためにモデルを構築する。

組織はこれらの洞察を取り入れて行動し、将来の成果を改善することができる。データを分析し、モデルを構築するためのテクノロジーは急速に進化している。このように、リレーショナル・データベースのデータベース内分析機能から非構造化ビッグデータ・ツールへの明白な変革が起こっている。

非構造化データまたは半構造化データの分析は、自然言語で書かれたセンチメントやその他の有用な情報を予測モデルに組み込むことがますます重要になってきています。

新たなアナリティクス・アプローチは、モデル構築と応用のステップを自動化しようとするもので、機械学習（ML）技術を現代のデータサイエンスに向けた必要な進化にしている。

MLプロジェクトを成功させるには、アルゴリズム＋データ＋チーム、そして非常に強力なコンピューティング・インフラの組み合わせが必要だ。

データサイエンティスト、新興職種トップ3にランクイン

データサイエンスという分野は数十年前から存在していたが、過去5年間におけるビジネスにおける人工知能（AI）の急速な成長により、訓練された専門家をはるかに上回るデータサイエンティストへの需要が生まれている。現在、エグゼクティブの63％が、AI技術を採用する際の主な障壁として人材不足を挙げている[1]。この人材格差は、プロフェッショナルを目指す人にとってはチャンスであり、市場での競争優位を目指す企業にとっては課題である。

LinkedIn Emerging Jobsレポート[2]によると、2020年、データサイエンティストは3年連続で「Emerging Jobs」リストのトップになり、毎年37％の成長が予測されている。データ・サイエンティストは、あらゆる業界で大きく成長し続けている専門職であり、以前からある職種の進化や、学術研究におけるデータ重視の高まりがその要因となっている。

データサイエンティストが成功するために必要なスキルとは？

データサイエンスは、統計学、コンピュータプログラミング、専門分野の交差点に見られる学際的なスキルセットである。データサイエンスは、3つの異なる重複する領域から構成されている：

• 統計学、データセットのモデル化と要約のため
• データの保存、処理、可視化のためのアルゴリズムを設計し使用する、コンピュータサイエンス
• 正しい問いを立て、その答えを文脈に即して導き出すために必要な領域に関する専門知識
• その他、見逃しがちなスキルは
  1. リーダーシップ
  2. チームワーク
  3. コミュニケーション