2020/03/29 データサイエンティストのスキル
こんにちは。
今日は、データサイエンティストに必要なスキルについてです。
データサイエンティストに必要なスキル
AI関係の業務に重点を置いている関係で、データサイエンティスト関係のことが目に入るようになってきています。
そんな中で、データサイエンティストに関するスキルをまとめた記事を見つけました。
データサイエンティストに必要な15のスキル | AIdrops
ちなみに、大枠はデータサイエンティストスキルチェックシートに基づいて書かれていると思います。
幅広いスキルを要求している
この記事を読むと、相当高度かつ複数の領域の知識を必要としていることが分かります。
下記に目次を引用しますが、「データサイエンス」「データエンジニアリング」だけでなく、「ビジネス」に関するスキルも問われています。
目次
1 データサイエンスに関する知識・スキル
1.1 分析目的に対して、最適な分析設計ができる
1.2 データを最適な形式で集計、可視化できる
1.3 分析結果を正しく読み取る力
1.5 モデルを最適にチューニング、評価する能力
2 データエンジニアリングに関する知識・スキル
2.1 機械学習・深層学習など高度なアルゴリズムの開発、実装
2.2 データクレンジング・データ加工（正規化・標準化）
2.3 DWH、ETLなど分析基盤やデータ処理の設計、開発
2.4 分散処理・クラウドに関する知識・スキル
2.5 システム開発・設計やコーディングスキル
3 ビジネスに関する知識・スキル
3.1 課題抽出・企画提案
3.2 プロジェクト推進・マネジメント
3.3 ドキュメンテーション・プレゼンテーション
3.4 コミュニケーション
単純にプログラミングやデータ整理ができるだけでは不足していて、特にビジネスの領域は、企画立案→プロマネ→プレゼン、及び、コミュニケーションという特定の業態以外でも通用するスキルが要求されています。
自分自身を見つめ直す機会にする
個人的に思うところでは、これを網羅した人は極めて少数であり、どの業態に行っても通用する人材になれると考えます。
そのぐらいすべてを満たすには相当な能力と時間を必要とするため、短期的に成立させようとするのは難しいと考えます。
なので、これを参考にして自分自身のスキルを見つめ直しつつ、自分に不足するスキルは他の人に補完してもらうなどの戦略を考えることが有効と言えます。
まずは、このリストをベースにして、自分はどの分野が得意か／苦手か、どの分野なら短期的にスキルを伸ばせそうか、どの分野なら周囲に人材がいるかをチェックして、うまく回していくことが重要と考えます。
まとめ
データサイエンティストに必要なスキルは幅広い。
なので、まずはこのリストをベースにして、自分自身の得意／苦手を見極めつつ、周囲にスキルを補完できるメンバーがいるかを探す材料にすると良い。
では、また。
