あらすじ
AI時代の新職種、データサイエンティストの入門書。
データサイエンティストとは、ビッグデータと呼ばれる大量データを活用し、ビジネスを変革したり、社会問題を解決できる人のことで、近年最も注目されている職業の一つです。
本書は、データサイエンス関連業務の実態を整理し、データサイエンティストに要求される能力を(1)データサイエンス力、(2)データエンジニアリング力、(3)ビジネス力の３つの切り口で詳しく解説し、その能力を活かした仕事の内容を紹介しています。
また、実際の事例をもとにした６つのケースを収録。データサイエンティストは日々どのような仕事をしているのか、どういった事業インパクトを与えているのか、実務で苦労している点は何か、といったデータサイエンティストの「働き方」「人となり」がわかります。
データサイエンティストになりたいと考えている学生のみなさんはもちろん、興味を持っている社会人の方、データサイエンティストの採用を考えている企業の担当者の方にも役立つ内容になっています。
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Posted by ブクログ
今、社内でもデータサイエンティストの育成が盛んに叫ばれるようにたり、勉強のつもりで読んで見ました。データサイエンティストとはなんぞや？を理解するのには大変役立ったと思います。
Posted by ブクログ
データサイエンティストは今、もっとも『セクシー』な職業だそうです。
スキルのみで勝負する専門職とは違い、ゼネラリスト型の能力が求められるというのは意外でした。
Posted by ブクログ
データサイエンティストの役割や可能性などがわかりやすく書かれている。
分析結果などエビデンスに基づき、ビジネスの方向性を決めることが求められる時代に不可欠な職種だと思う。
データサイエンティストに求められる素質、スキルのほか、資格試験なども紹介されていて参考になる。
スキルの学び方を紹介した本があれば読んでみたい。
Posted by ブクログ
データサイエンティストという職業の概要がわかる。
【概要】
●データサイエンティストをめぐる現状
●データサイエンティストに必要な能力・活かした仕事
●データサイエンティストの業務例
●現代の課題、解決策、将来性
【感想】
●読みやすく書かれており、短時間で読み終える。
●データサイエンティストに関して勉強するための足掛かりとして有用であった。
Posted by ブクログ
自分にとって、データサイエンティストはかなりふわふわした概念だったが、かなりクリアになったと思う。自分がするべきことも見えるし、そのガイドも巻末に示してくれている。良書だと思います。
Posted by ブクログ
データサイエンティストが何か全く知らない人が最初に読むのにおすすめの本。
DSに必要な要素(エンジニアリング力、ビジネス力、数学統計力)、現在のDSはどういう人たちか、プロジェクトの困りごとと解決例が載っているため、イメージが湧きやすい。
DXを導入したい、DSを雇ってみたいという経営者の方にこの本を紹介しようと思う。
Posted by ブクログ
データサイエンスがどのようなものか？データサイエンティストがどのような仕事をしているか?データを交えながら解説しています。仮想サイエンティストのストーリーもいくつかありますのでこれから学ぶ人も、すでに仕事で使っている人も気持ちを上げていくのに読むのもよいかとおもいました。
Posted by ブクログ
本書は、データサイエンスでなく、データサイエンティストについて焦点を当てた本である。データサイエンティストは、データを使ってビジネスを変革できる人と定義できる。全体をざっと読むと、データサイエンティストに求められる能力や実際の事例、未来のことについて概略をつかめるようになっている。データサイエンティストという仕事をされている方についての初歩的な知識は得られたかと思う。
Posted by ブクログ
データさえあれば物凄いソリューションを提供してくれるとか、一度きりデータさえ提供すれば全てやってくれると思われている、など、なるほどありそうな話だなと思った。
絶えず勉強が必要というのも、ほんとそのとおりなんだろうなと。
Posted by ブクログ
データサイエンティストの現状や必要性、魅力について、実例を交えて分かりやすく書かれている本。
データサイエンスとはこうでこうでこういう分析手法があるんだ！！！といった実用書を求めている人にとっては、本書は少し的外れになるかもしれない。
Posted by ブクログ
書いてあるようにデータサイエンスのハウツーではなくどんな業務で、どんなことが成果かが分かる内容だった。重要性を理解してない人が読むといいけど、そんな人は手に取らないかと。
Posted by ブクログ
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。
Posted by ブクログ
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。
