データサイエンティストになるには?未経験からデータサイエンススキルを身につけ、データ分析/解析のプロフェッショナルへ社会人から就職、転職する方法!

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データサイエンティストになる方法をお伝えします。

 

 

データサイエンティストとは?

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データサイエンティストとは、AI(人工知能)の機械学習アルゴリズムの理論や分析結果の説明・高度なデータ分析技術を用いてビジネス課題を解決する先端IT人材です。

 

AI(人工知能)を用いた機械学習スキルと解析結果を「言語化し、新たな課題・発見を提示することで価値創造を行う職業」だと言えます。

 

AIに不可欠 データ人材争奪戦 求人、1年で6倍へ 

企業のビッグデータを解析し、商品やサービスの改善に役立てる「データサイエンティスト」が人気だ。求人情報大手が扱う求人は1年近くで6倍弱に増えた。あらゆるモノがネットにつながる「IoT」や人工知能(AI)の活用に欠かせない人材として、IT(情報技術)企業やメーカーが確保を急いでいる。

参照|日本経済新聞

データサイエンティストは、アルゴリズム理論や分析結果の説明を重視する職業なのでベイズや線形回帰などはデータサイエンティストが好んで使うアルゴリズムで、どちらかというと開発をするのではなく機械学習後のデータ解析を通じたマーケティング能力を求められる傾向にあります。

 

AI(人工知能)を企業内部で利用する動きが強まれば強まるほど、社内全体でのデータ解析のプロフェッショナルとして活躍し、また、技術者、非技術者との橋渡し役としての立ち位置も強く求められるでしょう。

データサイエンティストに求められるスキルとは?

データバンクサイエンティストに求められるスキルと言えば・・・

 

マーケティング・営業・ファイナンスなどビジネスマンスキル

AI・機械学習に関する領域を専門的な言葉を使わずに説明するプレゼン能力

統計学機械学習線形代数微分アルゴリズムに関する知識

Python・R・SQL・Sparkなど大規模データ解析を行うためのコーディングスキル

  

と言った領域でAI活用をした上でのデータの解析と言語化ができるデータ解析のプロフェッショナルとしてのスキルが求められます。

 

ヤフーを含めた大企業がデータサイエンティストを育成

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ヤフーはデータサイエンティストや関連分野で約500人の技術者を抱え、横断組織をつくってデータや技術の活用を進めています。

 

将来的に2千人規模の人材をそろえ、多くの利用者が使うサービスを持ち、豊富なデータを扱える点を採用に生かすとしていて、データ解析のためのエキスパートが多くの企業で求められ始めています。

 

企業によってはデータ解析の部署が立ち上がるために学習する人も増えてきていて、データ解析とその活用の需要は高まり続けています。

 

機械学習エンジニアとデータサイエンティストはどう違う?

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機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いは機械学習エンジニアはよりプログラミングが重視されている印象で、ディープラーニング機械学習エンジニアの範疇になります。

 

一方データサイエンティストは、よりアルゴリズムの理論や分析結果の説明を重視する印象で、ベイズや線形回帰などはデータサイエンティストが好んで使うアルゴリズムになる傾向です。

 

端的に言い換えれば・・・

 

データサイエンティスト|機械学習によるデータ解析とコーディング(コードを書く)

機械学習エンジニア|AI(人工知能)開発・機械学習によるデータ解析/開発

 

と言ったイメージで「開発能力のあるエンジニアなら機械学習エンジニア」で、そうではなく「データ解析をメインとしたビジネスマンがデータサイエンティスト」と言った違いです。

 

エンジニアが機械学習スキルをつければ機械学習エンジニア

ビジネスマン(非技術者)がデータ解析スキルを身につければデータサイエンティスト

 

と、こんな風に考えると、 データサイエンティストとの違いがわかりやすいでしょう。

 

そして・・・

 

AIや機械学習はそれ自体を学ぶことが目的なのではなく、あくまでも業務改善や新しいビジネス創造のための手段に過ぎない。

 

こう捉えるとデータサイエンス領域を学ぶ意味を感じやすいはずです。

 

データサイエンティストに未経験からなるには?

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データサイエンティストを目指しているなら、専門のデータサイエンティストスクール「DataMix」がおすすめです。

 

DataMixでは・・・

 

データサイエンティストとしての経験豊富な講師が実務視点でレクチャー

少人数制で受講生一人一人の強みや弱みを把握したうえでの指導

多くのケーススタディなどを取り扱い実践的なスタイルで実務に活きる講義内容

様々な業界・職種の受講生と授業だけでなく、勉強会やイベントで交流ができる

卒業後も継続したフォローアップ体制。OG・OBネットワーク。

データサイエンティストへの転職希望者への転職支援。

 

などをしており、いまデータサイエンティストを目指す人にとって最良のスクールになっています。

 

もし、データサイエンティストに興味があるなら、ぜひDataMix説明会に参加してみてデータサイエンティストの現場がどうなっているのか確かめてください。

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データサイエンティストになる方法まとめ

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データサイエンティストになる方法をまとめていきます。

 

1.データサイエンティストの年収/給料とは?

詳細 =>データサイエンティストの年収/給料とは?もっとも稼げるセクシーな職業のデータサイエンティストは経済産業省も育成を急ぐ求められる多くの企業が職種へ!