【エキスパートが語る！】データサイエンティストになるための勉強法とは？

こんにちは！
DXIA広報です！

今回は、当社のYouTubeチャンネルでご好評いただいた「データサイエンティストを名乗るためにすべき優先順位の高い3つの勉強」についてお伝えします。データサイエンティストを目指している方、ぜひ最後までご覧ください！

国際力

国際力とは、海外の先進事例をキャッチアップできる能力で、言語能力と調査能力に大別されます。

AIの分野では20年ほど海外の方が進んでいるため、国際力は重要になります。日本はデータ分析に関しては、まだまだ後進国と言われています。そのため、最先端の知見を取り入れるために、海外の文献を読み漁れる能力があると良いと思います。
国際力がないと、スキルが劣ってしまったり、海外の先端の知見を取り入れられなかったりします。そうするとクライアントに出せるバリューも低くなる傾向があります。
そのため、国際力を身につけるべきだと考えます。

例えば、社団法人の中には国際交流を提供している団体などもありますので、そういったところに所属するのも良いと思います。積極的に海外の方と触れ合うことで、言語だけではなく“どういった思考をしているか”なども得られる機会かと思いますので試してみてはいかがでしょうか。

デジタル力

データサイエンティストは、
・エンジニアリングスキル
・アーキテクチャを描けるスキル
・ビックデータの分析を行う際のインフラ周りの知見
・統計学などの数学の知識
・ビジュアライゼーションと言われる可視化の知見

などのデジタルスキルが重要視されています。また、【データ分析】と【AI】の領域を一緒に考えてしまっている方は注意が必要ですが、この二点の基礎も押さえておきましょう。
MOOCという、有名大学が無料で出しているオンラインのプログラムを受講できるものもあります。

ビジネス力

データサイエンティストはロジカルシンキングやコミュニケーション能力などのビジネス力が必要になります。

データサイエンティストは、まず初めに“課題意識を持って目的を策定する”ビジネス力が大切になります。やみくもにデータを扱うだけでは、分析結果は出るものの、ビジネス課題に対してバリューが出せないという結果は往々にしてみられます。

データサイエンティストの仕事は、コミュニケーションをクライアントと密にとりながら、ドメインナレッジを蓄積し、そのクライアントにあったソリューションとして分析結果を報告する流れになります。
そのため、ビジネス力は必要不可欠になります。

まずは、書籍などでロジカルシンキングについて学んだり、話している相手の関心事項を予測したり、日々の業務で、先方の行動と思考を規定しているKPIを理解することを習慣付けてみるのはいかがでしょうか？

本日は「データサイエンティストを名乗るためにすべき優先順位の高い3つの勉強」をお伝えしました。
他にもDXに関連した動画をUPしておりますので、ぜひチャンネル登録お願いいたします。

データサイエンティストを名乗るためにすべき優先順位の高い3つの勉強とは？

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