野村総合研究所データサイエンスラボのレビュー一覧

データサイエンティスト入門

データサイエンティストへの需要は今後さらに増加し、人材が求められる将来有望な重要分野であることがよくわかった。
AIによる人の仕事の代替は、データを用いた判断や作業の自動化によって起こるものであり、その局面においてデータサイエンティストの仕事が増えるとのこと。
データサイエンティストには、ビジネス力、データサイエンス力（数学的）、データエンジニアリング力（情報学的）バランス良く求められ、データ分析だけでなくビジネス現場での提案まで求められる傾向が強まってきている。人材育成のカリキュラムが充実してきてはいるものの、需給ギャップはしばらくは残るという。
そして、これからの企業経営においては、専門知識まではなくても、データサイエンスのリテラシーを持ったうえでデータドリブンな意志決定を行える素養が益々必要になってくるということを痛感した。

データサイエンティスト入門

AI時代に必要なデータサイエンティストについて最初に読む本。そもそもデータサイエンティストって何か、必要な資格は何か、必要なスキル、働き方や考え方、将来性がわかる。基本的にデータサイエンティストを肯定的に書いているが、新しい職業であるが故の欠点も書かれている。

データサイエンティストに必要な3つのスキルセットは、ビジネス力、データサイエンス力、データエンジニアリング力。学部で言うと、ビジネス力は経営学部、データサイエンス力は理学部、データエンジニアリング力は情報学部になり、理想的には3つの分野にまたがる能力が必要。最も大事なのはビジネス力で、企業変革のために課題解決型ではなくビジョンの実現策を創造するビジョン実現型が主な役割だ。機械学習の技術が発展すれば、いずれはデータサイエンティストが必要なくなるという議論がある。しかし、画像や動画などの非構造化データを行列で示された構造化データに変換する必要があるためなくならないと予想している。