NBAのデータサイエンティスト採用要件と採用ページのまとめ

こんにちは

今回は、NBAでのデータサイエンティストの採用要件を調査してみました。
和訳がしんどかったです。
Google翻訳の力も借りましたが、細かいところで変な訳があって、時短にはなったけど心労はマシマシでした。

それではどうぞ。

目的

最先端の環境であるNBAで必要とされているスキルや経験を整理することで、日本のバスケでのデータ分析の方向性を考える際の参考情報にする。
(ついでに自分のキャリアの参考にもする)


採用要件の和訳

まずは実際に何が書かれているかを見ていきましょう。
今回はNBA本体、HOU、LAC、GSWの記載を確認していきます。
(いずれも2019/09/25時点で求人の掲載があった団体)
※和訳部分の太字はすべて筆者付与

HOU
(職種名:Basketball Operations Analyst)

概要

Description:
The Houston Rockets front office is looking to add a talented new member to the team. This person will work intimately with the entire front office, including GM Daryl Morey, to organize basketball data, build software tools, and analyze basketball games. People who hate coding need not apply, though the job could easily be a fit for talented data scientists, software engineers, forecasters, web developers, statisticians, DBAs, machine learning experts, etc. Experience in basketball is not required; learning easily is. Much of the work is in SQL, so interested applicants should have either tangible SQL experience or a deep understanding of programming combined with an appetite to learn SQL quickly. Nimbleness of mind is key, as is the candidate’s ability to fit into an energetic, passionate work environment in Houston. The position reports to the Daryl Morey, (GM).

概要:
HOUのフロントオフィスでは才能のある新しいメンバーを増員しようとしています。その人物はGMのDaryl Moreyを含む、フロントオフィス全体と密接に連携して、バスケットボールのデータの整備やソフトウェアツールの構築、そしてバスケットボールのゲームの分析を行います。コーディングを嫌がる人は応募する必要はありませんが、この仕事は、才能を持ったデータサイエンティストやソフトウェアエンジニア、予測者、ウェブデベロッパー、統計学者、データベース管理者、機械学習の専門家などにとってフィットするのは容易でしょう。バスケットボールの経験は不要です。すぐに学ぶことができます。仕事の多くはSQLを利用するので、興味のある応募者は具体的なSQLの経験か、プログラミングに関する深い理解とSQLを早期に習得する意欲を兼ね備えている必要があります。心の軽快さとHOUのエネルギッシュで情熱的な職場案鏡にフィットする能力が必要です。このポジションはDaryl Moreyの管理下になります。

応募資格

QUALIFICATIONS:
- Bachelor’s degree or higher in related field

-Experience with varied programming languages, particularly SQL

- Experience with statistics and commonly used statistics packages, machine learning, econometrics, data visualization, and basketball analytics is desirable

- Background in mathematical or computational field is desirable but not required

-Experience with large data sets, “big data”, is an advantage

- Interest in and familiarity with basketball and terminology

Highly motivated and dependable Individuals that exhibit our ONE TEAM PHILOSOPHY of PASSION, ACCOUNTABILITY, CUSTOMER FOCUS, TEAMWORK are welcome to apply!

応募資格:
・関連分野の学士号以上の所持

様々なプログラミング言語の経験(特にSQL)

統計や一般的に利用される統計パッケージ、機械学習、計量経済学、データ可視化、バスケットボールの分析の経験があることが望ましい

・数学や計算機分野のバックグラウンドがあることが望ましいが、必須ではない

・ビッグデータの経験はアドバンテージになります

・バスケットボールや用語に関する興味と理解

強い情熱と信頼できる人間性で、私達のチーム哲学である「情熱・説明責任・顧客へのフォーカス・チームワーク」を示す人物に是非応募してもらいたいです!

応募に関する情報

Applicant Information:
When you apply for this job online (link below), you will be required to answer the following questions:

1. Yes/No Do you have experience with varied programming languages, particularly SQL?
2. Yes/No Do you have experience with statistics and commonly used statistics packages, machine learning, econometrics, or similar?

応募に関する情報:
この職務に応募する際に、下記の質問に回答する必要があります。

1 様々なプログラミング言語、特にSQLの経験はありますか?
2 統計や一般的に利用される統計パッケージ、機械学習、計量経済学や関連分野の経験はありますか。

LAC
(職種名:Basketball Data Analyst)

概要

Basketball Analyst will join our Planning, Systems and Resources group to analyze, interpret, forecast, visualize, and report on basketball related data to help in decision-making. As Basketball Data Analyst, you will collaborate with and support members of the front office, coaching staff, health/performance staff, as well as the entire Basketball Operations department by developing recommendations to optimize team and player performance and predict future outcomes.

To be highly considered for this role, you should have a technical background in a mathematics, computer science, statistics, or similar field; experience using advanced modeling and analysis; and experience building unique tools to enhance and streamline the decision-making process.
This is a full-time, in-house position based out of our Playa Vista offices.


Basketball Analystは我々のPlanning, Systems and Resources groupに所属して、バスケットボールのデータについての分析や解釈、予測や可視化、そしてレポートを行うことで意思決定のサポートをしてもらいます。バスケットボールデータアナリストとして、チームや選手のパフォーマンスを最適化し、将来の結果を予測するためにレコメンデーションを作成することで、フロントオフィスのメンバーやコーチングスタッフ、health/performanceスタッフ、およびBasketball Operations部門と協働し、支援します。

この職務で高い評価をされるには、数学やコンピューターサイエンス、統計学やこれらの関連分野についての技術的なバックグラウンドを持っていること、発展的なモデリングや分析を実施した経験があること、意思決定のプロセスを強化・効率化する独自のツールを開発した経験があることが必要になります。
これはPlaya Vistaオフィスを拠点とするフルタイムの社内ポジションです。

主な職務と責任

Principal Duties and Responsibilities
-Analyze basketball related data to predict future team/player performance, quantify past player/team performance, and forecast future matchup outcomes

-Manipulate, visualize, and analyze large data sets

-Assist in database maintenance and data wrangling
-Design, improve, and maintain ongoing metrics, reports, analyses, dashboards, etc.

-Support gathering of additional data for ad-hoc analysis as needed

-Innovate across all aspects of Basketball Operations

-Collaborate effectively on team projects and work autonomously on individual work as appropriate

-Communicate results to the Basketball Operations staff through presentations, written reports, and tools

主な職務と責任
・バスケットボールに関するデータを分析して、将来のチームや選手のパフォーマンスの予測や過去のパフォーマンスの定量化、今後の試合結果の予測を行います。

・大きなデータセットの操作、可視化、分析を行います

・データベースのメンテナンスや管理を支援します。

・現在利用されている手法、レポート、分析、ダッシュボードなどの設計、改善、メンテナンスを行います

・アドホックに行われる分析に必要なデータの収集を支援する

・バスケットボールオペレーションのあらゆる側面を革新する

・チームプロジェクトで効果的に協力し、個人の業務で自発的かつ適切に仕事を行う

・プレゼンやレポート、ツールを通してバスケットボールオペレーションのスタッフに分析結果を伝えます。

資格要件

Qualification Requirements
-Experience with varied programming and scripting languages (Python, C++, …)

-Statistical expertise and experience with statistical software (R, SciPy, TensorFlow, …)

-Strong experience with Bayesian analysis, experimental design, linear regression, logistic regression, non-linear regression, hidden Markov models, k-means clustering, decision trees, artificial intelligence, and other advanced techniques

-Experience with SQL Databases & Database Management

-Data Mining & Big Data expertise
Experience with data visualization (Tableau, Shiny, …) and/or web design is helpful

-Experience with Azure, Rest APIs data warehousing and processing large JSON and XML files is valued, but not required

-Proficiency with Git

-Able to work and excel under pressure and meet hard deadlines

-Open to learning new programming languages and data visualization techniques

-Knowledge of basketball data and basketball statistics

-Available to work long hours on short notice, weekends, and nights as needed

-Demonstrated dedication with the ability to lead projects from origin through execution.

-Ability to learn, contribute and flourish in a fast-growing, dynamic environment.

-Effective interpersonal skills, both oral and written.

-Self-starter and entrepreneurial spirit with hands-on approach towards business.

資格要件:
様々なプログラミング言語及びスクリプト言語の経験(PythonやC++など)

統計の専門知識と統計ソフトの利用経験(RやSciPy,TensorFlowなど)

・ベイジアン分析、実験計画、線形回帰、ロジスティック回帰、非線形回帰、隠れマルコフモデル、k-meansクラスタリング、決定木、人工知能、その他の高度な手法の豊富な経験

SQLデータベースとデータベース管理の経験

・データマイニングとビッグデータの専門知識

データの視覚化(Tableau、Shinyなど)やWebデザインの経験は有用です。

・Azureの経験、REST APIデータウェアハウジングおよび大規模なJSONおよびXMLファイルの処理は高く評価されますが、必須ではありません

・Gitに精通していること

・プレッシャーのもとで働いて成果を出し、厳しい締切を守ることができる。

・新しいプログラミング言語やデータ可視化の技術を学ぶことに前向きであること

・バスケットボールと、バスケットボールの統計に関する知識

・必要に応じて、急な通告で長時間働いたり、週末や夜間にも働けること

・開始から終わりまでプロジェクトをリードする能力を持ち合わせた献身性を示すこと

・急成長するダイナミックな環境で学び、貢献し、活躍する能力

口頭および文書による効果的な対人スキル

・ビジネスに対しての実際に携わるアプローチを兼ね備えた、自発的で起業家精神の持ち主

GSW
(職種名:Senior Data Scientist)

求められるスキルと経験

Required Skills and Experience
-Bachelor's degree in Computer Science, Statistics or STEM related field; Master's degree preferred

-5+ years of experience with backend engineering, SAS, MSSQL and other markdown languages (JSON, HTML, XML)

-Deep expertise with standard SQL

-Deep expertise (+4 years) with Python and IPython with focus on pandas

-Deep expertise (+4 years) with statistical modeling

-Deep expertise with scikit-learn, TensorFlow or Keras

-Deep expertise with data visualization matplotlib/seaborn + (Tableau, Looker)

-Experience parallelized data pipelining

-Experience with cloud technologies Google Cloud or AWS preferred
Proficiency with Git, Slack, Confluence

求められるスキルと経験
・コンピューターサイエンスや統計学、もしくはSTEM(Science, Technology, Engineering, Mathematics)領域の学士号を持っていること、修士号以上が望ましい。

・バックエンドエンジニア、SAS、MSSQL、その他のマークダウン言語(JSON, HTML, XML)での5年以上の経験

標準的なSQLの深い専門知識

pandasを中心に、PythonやIPythonの深い専門知識(4年以上)

統計モデリングの深い専門知識(4年以上)

scikit-learnやTensorFlow、Kerasについての深い専門知識

・matplotlibやseabornなどのデータ可視化パッケージについての深い専門知識(加えてTableauやLookerなど)

・データパイプラインの並列化の経験

・クラウドテクノロジーについての経験。Google CloudやAWSが望ましい

・GitやSlack、Confluenceに精通していること

NBA本体
(職種名:Data Scientist, Basketball Integrity)

・職務概要

Position Summary: The Data Scientist will support the Basketball Integrity Analytics Lead in compiling and analyzing data relating to game play, team and referee trends in conjunction with sports betting data. The position will contribute to efforts to keep all Integrity stakeholders abreast of key analyses undertaken using a variety of reporting and visualization tools.

職務概要:
データサイエンティストはデータの蓄積や試合のプレイやチーム、審判の動向について、スポーツベッティングのデータも用いて分析し、Basketball Integrity Analytics Leadを支援します。この職務は様々なレポーティングツールや可視化ツールを利用して、主要な分析結果を、Integrityのすべての関係者に遅れのないように周知する取り組みに貢献します。

主な責任

Major Responsibility:
-Create and execute models for flagging anomalous performance, trends etc. that may be consistent with but not necessarily indicative of manipulation

-Design and undertake secondary checks to understand if the flagged event/trend under investigation is of genuine concern.

-Prepare reports for senior leadership in Basketball Strategy and Analytics as well as related groups within the NBA such as Legal/Security and undertake follow-up analysis as directed

-Conduct innovative and original analysis to better understand player and referee performance and incorporate player tracking data and other proprietary data in these models

-Use statistical techniques to better understand salient betting trends and market movements, especially on NBA games across different markets

-Work with technical partners to automate data flows and reduce reliance on manual data development

主な責任:
・操作と一致しているが必ずしも操作のことを示しているとは限らない、特異なパフォーマンスや傾向にフラグを付いたためのモデルを作成・実行する*1

・フラグが付いて調査中である出来事や傾向に対し、それが真の懸案事項なのかを理解するために、二次的なチェックを設計し、実行する


・Basketball Strategy and Analyticsの上層部向けのレポートと、法律・セキュリティなどのような、NBA内の関連グループに向けたレポートを作成し、指示に従って改めて分析を実施する

・選手や審判のパフォーマンスをよりよく理解し、斬新で独自性のある分析を実施し、さらにプレイヤーのトラッキングデータや所有するデータを分析から導かれたモデルに組み込む。

・統計的な手法を利用して、ベッティングや市場の顕著な動きを理解する(特に、異なる市場に跨るNBAの試合について)。

・テクニカルパートナーと協働して、データの収集を自動化し、手動でのデータ収集への依存度を減らす

*1 スポーツベッティングのデータと合わせるといった記述を踏まえると、八百長を検知するモデルを作成・実行するという意味合いと考えられる

チームのデータサイエンティストと比較すると、八百長や不正を防ぐためのリーグ独自の職務が課されていますね。

必要とされるスキル、知見

Required Skills/Knowledge:
-3+ years of experience in data analytics, ideally related to the sports or gaming industries

-Self-starter with exceptional problem-solving skills and ability to communicate with a non-technical audience and deal effectively with senior management

-Experience with a database management language (e.g. SQL), scripting languages (e.g. R or Python) and data visualization tool (e.g. Shiny or Tableau)

-Applied knowledge of statistical regression methods and other supervised learning techniques and unsupervised learning techniques (e.g. dimensionality reduction and clustering)

-Confident individual, able to work in a fast-paced environment and manage short term deliverables along with long-term projects. Must exercise good judgement and be able to maintain confidentiality with sensitive projects

必要とされるスキル・知見:
・3年以上のデータ分析の経験。スポーツやゲーム業界での経験ならば望ましい。

自発的に行動でき、卓越した課題解決スキルや、非技術者ともコミュニケーションを取れる能力、シニアマネージャーと効率的に対応できる能力を持っていること。

データベース操作言語(SQLなど)、スクリプト言語(R,Pythonなど)、データ可視化ツール(ShinyやTableauなど)の使用経験

・回帰分析や教師あり学習、教師なし学習(次元削減やクラスタリング)といった応用的な統計知識

・ペースの早い環境で働くことができ、長期的なプロジェクトと並行して短期のプロジェクトもこなせる自身のある人。適切な判断を行い、センシティブなプロジェクトについて機密を守れる必要があります。

学歴

Education: Bachelor's Degree Required; Major in Mathematics, Statistics, Computer Science or related discipline or Master's Degree are preferred

学歴:
学士号が必要です。数学や統計、コンピューターサイエンス、または関連分野を専攻しているか、修士号を持っていることが望ましい*2

*2 細かい和訳は微妙。修士号なら上述の領域以外を専攻していても優遇される可能性もあります。

採用要件の整理

どの団体でも下記のスキルや経験は最低限必要とされているようです。

分析に必要なデータを引っ張ってくるスキル(SQL)
データ分析用のツールの利用経験(RやPythonなど)
分析手法に対する理解(統計学や機械学習など)
データ可視化ツールの利用経験(TableauなどのBIツールやmatplotlibなどのグラフ作成用パッケージ)
分析結果の共有スキル

これらに加えて、チームによってはバスケットボールに対する知識やクラウドサービスの知識などが加わってきます。

データ分析の流れを超絶ざっくり説明すると
「データを集める①→データを分析する②③→分析結果を共有する(必要ならグラフなどを作成)④⑤」(厳密には、目的の策定や必要なデータは何かを検討してからこのフローを行う形ですね。)
となるのですが、これらの作業自体は、日本のバスケでもエクセルなどを利用して日々実践されているはずです。
ただ、NBAではその内容が高度かつ、利用するツールもある程度特化したものになっているのが違いですね。

また、学歴で言うと学士号以上ということで、足切りは思ったより低いなという印象です。修士号を取るのが当たり前の世界だと思っていたので。
ただ、データサイエンスに関連する領域を専攻していないと面接時の心象は良くないかもしれません。

※ちなみに、LACやGSWに比べてHOUの求めるスキルが少ないので、これを受けてHOUの分析レベルは低いと思われる方もいるかもしれません。
その可能性はなくなはいですが、個人的には逆で、すでに分析部門の組織体制がしっかりしているからこそ、能力は低いがポテンシャルを持つ人物を採用する余裕があるため、求めるスキル自体は少ないと考えています。
しかも、データ分析を元に3Pとリム周りのシュートを増やす戦術を考案したDaryl Moreyがいるのに、分析レベル低いわけないですからね。
むしろ、LACなんかはなんでもできるスーパーマルチパーソンを求めているので、内部の体制はまだ未成熟かもしれません。

日本の企業との比較

これらを見ていて気になってくるのが、日本でこのレベルが求められてるのはどういった団体だろうということです。
同水準のレベルを求めている日本の団体を見つけることで、日本のバスケにとってよりイメージしやすいゴール像が見えてくるのではないでしょうか。

ということで、この章では日本で同水準のレベルを求めている団体をチェックしてみます。

スポーツ関係でいうと、横浜DeNAベイスターズのデータサイエンティストは求める経験や能力で同程度の水準を求めていますね。

◆必須の経験/能力
○経験
- データサイエンスの実務経験
事業部門または顧客とコミュニケーションを取りながら、分析課題の設定から始めて、データ収集、仮説構築・検証、分析の実施、分析結果の報告までの、一連のプロセスを主体的にこなした経験
回帰・分類・クラスタリング手法のいずれかを使用した経験
・ データの集約、加工、結合
・ 欠損値、異常値への適切な対処
データの可視化,結果の図表作成

○能力
- 高校レベルの数学と基礎的な統計(統計検定2級程度)を理解し、適切に応用することができる
- リファレンスを参考にデータ分析に必要な処理が自力で実装できる程度のプログラミング能力
- モデル構築手法を幅広く知っており、各手法の実応用上のメリット・デメリットを理解している
- RまたはPythonを用いて業務をスムーズに行うことができる
- 必要に応じて書籍、論文から自学自習することができる
- スポーツ分析に関する知識・経験(例:OPS)

○マインド
- スポーツ分析に対する熱い情熱
- 必要とあらば泥臭い分析をすることを厭わないハングリー精神
- 安易に現状を踏襲せず、常にあるべき姿を求める探究心
- 自分の仕事の裁量を広げながら常に成長しようとする向上心

◆望ましい経験/能力
- Kaggle等の分析コンテストの参加経験
- Kaggle Expert相当以上の成績
- 深層学習モデルの構築経験(実務または分析コンテスト)
- TensorFlow, Chainer, Keras, PyTorch等のいずれかを用いて、自力でモデルをチューニングした経験
- 数学,統計,コンピューターサイエンスなどデータサイエンス関連分野の学位(PhD, MSc)
- 機械学習、データマイニング分野の国際会議での発表経験
- 様々な技術を組み合わせて、問題に適した独自のアルゴリズムを開発した経験
- 予測モデルの実サービスへの実装経験
- データサイエンス関連業務における、営業、企画、マネジメント等、上流工程の業務経験
- ブログ、SNS等での良質な内容の発信による、高い知名度

※下記採用ページより引用

また、その他の企業で言うとLINEのデータサイエンティストも同程度と見受けられます。

【必須の経験・スキル】
・研究またはビジネスにおいて、データ分析によって課題を解決した経験(1年以上)
SQL、R、Pythonなどのツール(いずれかで可)を利用したデータ分析の経験
統計解析や機械学習に関する基礎的な知識および実ビジネスに活かした経験
・ビジネス上の課題を解決するための問題解決能力、論理的思考力

【歓迎する経験・スキル】
・コンサルティングファームまたは事業会社のデータ分析チームにおける実務経験
統計解析や機械学習に関する専門的な知識および実ビジネスに活かした経験
・関係部署と連携してスムーズに業務を進めるためのコミュニケーション能力
・分散処理システム(Hadoop/Hive/Spark等)の知識・経験
大規模なデータ/サービスの分析経験
・データ分析に関するプロジェクト管理の経験

【求める人物像】
・ビジネス課題をデータ分析によって解決する事にやりがいを感じ、熱意を持って取り組める方
・主体的にやるべきことを考え、実行できる方
・新しい技術の探求など知的好奇心、チャレンジ精神のある方

※下記採用ページより引用

これは私が見聞きした上での私見ですが、これらの企業は界隈の主要人物が在籍していたり、業界でも高いレベルの業務や実践をしていたりします。
なので、求人のレベルもそれなりに高いのですが、それと同程度の水準で求人をしているNBAの凄さたるやですね。

日本バスケのデータ分析の展望

まず前提として、B.LEAGUEなどで今すぐ上述のレベルのデータサイエンティストを雇うのはかなり無謀です。もっと他に優先して雇うべき職種はたくさんあります。

その上で今後の展望ですが、まずはNBAでデータサイエンティストがどういいた成功や失敗をしているか、その要因は何なのか、日本でも活用するとしたらどういったことをしてもらうのが良いのかといった調査をするべきでしょう。特にバッドプラクティスは日本で起こさないためにも情報収集しておきたいです。

そして、実際に雇う際には、他企業のデータサイエンス人材を引っ張ってくるのが手堅いのかなと思います。
データサイエンスの知見を自チームだけで蓄えるのは難易度が高いので、すでに持っている人を引っ張って来たほうが早いです。しかも、上述のように、NBAで求められているレベルと同等以上の人材がいることがある程度明らかなので、知見も保障されていると思います。
DeNAなんかは川崎ブレイブサンダースを抱えているので、近い将来そういった取り組みも行いそうですね。

まとめ

NBA凄いけど、頑張れば追いつけそうな気がしなくもない。


参考になるURLまとめ

今回の調査を行う際に利用したページをまとめています。
もし求人を探したいといった人たちの参考になれば幸いです。

・NBA本体のキャリアサイトページ


・チームごとの求人情報が載っているページ(アメリカの各種スポーツ団体の求人を集約しているサイトっぽい)


・バスケットボールチームの求人情報が載っているページ(大学なども掲載。すでに終了している求人もある)


・番外編①:NBA本体と各チームの有するデータサイエンティストがリスト化されたページ


・番外編②:NBAのデータサイエンティストの給料

平均が58,029ドルで、日本円換算すると約620万円ですね。
集計についての条件等がよくわからないので話半分程度にどうぞ。


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