データサイエンティストの頭の中 vol.16～データサイエンティストの実務で一番頭を使うところ～

今回はデータサイエンティストの実務の中で一番頭を使うところについてインタビューしました。実際どの業務が大変で難易度が高いのか、そのリアルの部分を話してもらいましたのでそのまとめです。
インタビュー動画ではより詳しく話していますので見てみてください！

データサイエンティストの実務で一番頭を使うところ

結論としては、
「ゴールをどういう技術、どういうプロセスで実現していくか」
を考えること、とのことです。
これは企業側から～のことをしたい、という話をざっくりされてそれを実現できるやり方を提示するという筋道を考えて提案すること、ということです。顧客側はデータはあるしやりたいことはわかっているけど、やり方がわからない、だからデータサイエンティストにお願いをしている背景からなかなか簡単に出来ない、とは言えないし、出来ないと言いたくない側面もあるとのことです。
今までやったことのある筋道の立て方と似ていれば、もちろんそこまで苦戦することはないが、新しいことややったことないようなアウトプットを求められているときはかなり厳しいらしいです。

じゃあどうやって筋道を立てていくのか。
もうこれはネットでの情報収集や論文を探して同じようなアプローチのものを探って、自分で実装等試してみる、とのこと。
これは誰も教えてくれないし、だからこそ一番難しいところ、とのことです。
個人的には上記のようなことが一番難しいし、それがデータサイエンティストの価値になるからこそ、スクールとかでの勉強とか独学では身につかないところなのかなと感じました。
これは実務でしか学ぶことができないし、この筋道のクオリティとか引き出しの多さが「データサイエンティスト」の重要かつ大きな価値だと感じました。
Yujiの場合は自社側のサイエンティストではないのですが、自社側のサイエンティストでもここが一番重要になってくるのかなーと感じました。
機械学習エンジニアとか深層学習メインとかの人であればここは重要ではないかもしれませんが、データサイエンティストというところで考えると「企業の目的・要望から考えてゴールを設定し筋道や手法を考えていくこと」が一番重要かつ難しいところになるとのことでした。

今回は以上になります。また読んでいただけますと幸いです。

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