【自学習ガイド】～はじめに～①

1. データサイエンティストの需要性の高まり

1） 現状

　昨今のビジネスシーンでは、様々な局面においてスピーディな意思決定を求められています。また比例するように、データに基づいた合理的な判断が行えるよう、意思決定者をサポートするデータサイエンティストの需要は高くなっています。

データサイエンティスト協会による「データサイエンティスト採用に関するアンケート調査結果」によると、「目標としていた人数のデータサイエンティストを確保できなかった」企業は58％でした。

参考資料　一般社団法人　データサイエンティスト協会
データサイエンティストの 採用に関するアンケート調査結果
https://www.datascientist.or.jp/common/docs/c-research_2019.pdf?

また、株式会社矢野経済研究所が、国内データ分析関連人材規模を調査し、現況やデータ分析関連人材職種別の動向、および将来展望を明らかにした報告書によると2023年度には141,900人に達すると予測しています。

株式会社矢野経済研究所
データ分析関連人材規模に関する調査を実施（2020年）
https://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/2639

データ・ドリブン経営の浸透に向けた動きを背景に、データフォーシーズでも、国内・海外の大手上場企業、成長著しいユニコーン企業からの依頼が集まっております。しかし、現在それを手がけられる人材の数がまったく足りていない状態です。

2） データフォーシーズのフリーランサー
　こういったデータ分析関連人材の需要をうけて、職務の性質の類似より、エンジニアやマーケター・アナリストの方がデータサイエンティストへ転身することも多く見受けられるようになりました。そのほか、理数系大学・大学院にて学び、すでにIT知識を保有されている方が独学で学んでキャリアチェンジされる方もいます。

データフォーシーズの仲間の中に、エンジニア職からデータサイエンティストに転向した方がいます。お話を伺ってみました。

・ データサイエンティスト　T.Hさん
アプリ開発エンジニアを３年経験していましたが、大学院時代に勉強した数学や物理、統計学を生かせる仕事に挑戦したいと考えていました。ウィズコロナ、アフターコロナを見据えた企業を探して、D4cと出会いました。非常にレベルの高い仕事に挑戦できてやりがいがあります。

・データサイエンティスト　K.Mさん
下請け案件が多く、言われたことだけをこなす仕事に退屈していました。クライアントの顔も見えず、誰のための仕事かわからなくなっていました。D4cはメンバー同士のノウハウシェアも活発で、自分の頭で考えて仕事した結果、お客さんから直接感謝していただけるのが一番の喜びです。

・ データサイエンティスト　K.Fさん
D4cのお仕事にジョインして５年以上。ITベンチャー企業を渡り歩きましたが、今が一番やりがいがあります。自分の思考や信念、技術に正直な仕事が可能で、統計や機械学習がわかる稀有な人材になれている実感があります。クライアントからも頼られ、報酬にも満足しています。

2. データサイエンティストの役割

1） 事業利益に貢献
　データサイエンティストの最も重要な役割は、データを活用して事業利益に貢献することです。
そのため、データサイエンティストはITスキルを駆使してデータの収集や加工を行い、情報の整理をおこないます。そして統計解析や業界知識を活かし、合理的かつ総合的な判断をします。その後さまざまなビジネスチャンスの局面で、社会的な実装ができるように意思決定者（企業経営者など）をサポートしていきます。　

2） 実装サポートの具体
●金融取引データに対して、不正なマネーロンダリングの疑いのある取引を検知するAIエンジンを開発。変圧器に関するIoTデータを分析し、故障予知モデルを構築。マーケティング関連のプロジェクト。（食品飲料/アパレル/ショッピングモール購買分析）
●膨大なPOSデータやスクレイピングデータを用いてアパレル企業のファッショントレンド把握と商品需要予測を実施。機械学習モデルを構築し、長期的なトレンドに基づく生産計画策定。
●自動車に搭載したスマートフォンから得られた各種センサーデータを用いて、運転パターンの解析を行い、事故予防を促進。
●Web上にあふれる膨大なユーザーレビューを業界毎に収集し独自のDMPを構築。それらをベースに自然言語処理によるAIエンジンを立ち上げ、企画開発支援／マーケティング支援を行うAIを提供。

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はじめに①はいかがでしたか？
「はじめに②」ではデータサイエンティストになるために役立つ資格等をご紹介します！！