データサイエンティストの頭の中 vol.7～データサイエンス領域の職種解説～

今回は幅広いデータサイエンス領域のポジション別に解説していきます。
「データサイエンスって誰がどんな風に関わっているの？」「どんなポジションがあるの？」等疑問がある方多いと思いますので、ざっくりとでもわかるようにインタビューしてきました。
動画でもより詳しく話しているので気になる方はご覧ください！

１　どんなポジションがあるか

そもそもどんなポジションがあるのか。
「データサイエンス領域は大きく4つに分かれる」とのことで、データアナリスト、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データエンジニアがいるらしい。。。
ビジネスサイドなのか、エンジニアリングサイドなのか、で位置は異なります。※下記イメージ※

上記のような感じで分かれているそう。。。
ビジネスサイドはより経営陣に近く動くイメージでエンジニアリングサイドはその名の通りエンジニア寄り、実行する側、データサイエンスの環境構築側というイメージです。

２　各ポジションの説明

【データアナリスト】

最もビジネスサイドよりで、会社のKPIツリー等数字を見ながら経営陣に提言したり、経営陣が欲しいデータを抽出したりする。会社の健康診断をリアルタイムで行なっていくイメージ。SQLをたたくことが多い。
例）ECサイトの売上が落ちている→既存顧客の数字が落ちている→何故だ、みたいな。
BIツールとかも使ってやっていくみたいです。

【データサイエンティスト】

実際の経営課題の解決の実現、データ戦略等考える+分析業務も行うし、手も動かす。経営よりの考えを持ちつつ分析や機械学習も駆使していくイメージ。
※もちろん会社によりけりなのでミッションは異なる。。。

より経営や売上、利益等数字面にも強いこととデータサイエンスのエンジニア領域も強いことが重要

【機械学習エンジニア】

※そこまで専門で置いている会社は少ない、、、？一応機械学習エンジニアもデータサイエンティストではある。。。

画像処理や予測モデル等をガシガシやっていく人達を指すことは多いらしい。データサイエンティストの中ではよりエンジニアリング寄り。
細かく分けると上記のデータサイエンティストが考えたものをより精度を上げていったりする。
あとはその会社独自で使う機械学習アルゴリズムを研究したりすることもあるが、日本企業の中ではあまり多くない。。。

【データエンジニア】

データ分析をするようのデータベースを作る。うまくデータ分析用のデータを取れるような形に整えていく。インフラ系とかと近いイメージ。
データサイエンティストが考えてインフラ周り、データ取得環境を作っていくような流れになることが多いらしい。

実際、「ここまで細分化されて業務分担を行なえる企業は相当少ない」とのこと。データサイエンス領域のエンジニアはかなり希少なため集めるのにも苦労する企業が多いです。あとはどう使えば良いかわからない等の声も多くあり、だからこそ我々のような外部に委託する企業も多いです。
反対に自社でデータサイエンス領域のエンジニアを幅広く抱えている企業はすごいと思います。データサイエンス系チームで10名以上いればおおよそ分野ごとに分かれているはずです。

本日の内容は以上です。
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