データサイエンティストに求められるスキル

１．データサイエンティストとは

　　以前の記事　「ビックデータ」を事業に使うポイントは？　で以下を
　説明しました。
　https://note.com/myok_project/n/ncf4924d66fdb

　　ビックデータを使ったデータ解析に必要とする技術（知識）は
　以下の３項目になる。
　　　①　大量のデータを計算するシステムに対するＩＴスキル
　　　②　データを集計、解析するための数学の分析スキル
　　　③　業務の知識（何を分析して、何を生み出すのか？を考える）
　今回は、②を中心に説明しています。

２．データサイエンティストに求められるスキル

　　今回の記事の参照資料は下記です。興味のある方は御一読ください。
　書籍に関する詳細情報は「Ａ．補足資料」　
　「ゼロからはじめるデータサイエンス　Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ基本と実践」
　 オライリー・ジャパン　（ オーム社　）

　　まずは、目次を見てください。
　　　①　確率統計
　　　　　統計（５章）確率（６章）
　　　②　推論、回帰分析、AI
　 　　K近傍法（１２章）ナイーブベイズ（１３章）
　 　　単純な線形回帰（１４章）重回帰分析（１５章）
　 　　ロジスティック回帰（１６章）決定木（１７章）
　　ニュートラルネットワーク（１８章）
　　クラスタリング（１９章）
　そうなんです、データの可視化（３章）線形代数（４章）も含め
　数学の分野の知識なんです。
　コンピュータ系の技術者が馴染みなのは次の章くらいです。
　　　Ｐｙｔｈｏｎ速習コース（２章）データベースとＳＱＬ（２３章）
　これはどう考えればいいのでしょうか？
　　

３．データサイエンティストの裏読み

　　社内で業務システムを構築に活動してきたエンジニアに、
　ビックデータの分析業務を急に担当させても荷が重いということです。　
　逆に見れば、データサイエンティストは準備されたデータを集計分析は
　特異でも業務システム等を触らせるには不安があります。