AI時代に必須の技術者、データサイエンティストが磨くべき4つのスキル

AI時代に必須の技術者、データサイエンティストが磨くべき4つのスキル

元NTT基礎研究所AI研究者&サッカー理論に基づくAI（旧IT）人材育成法提案者
岡田康義です。いつもご愛読ありがとうございます。

データサイエンティストはデータを分析し、ビジネス課題に対する洞察を提供することに重点を置いているため、AI技術を駆使するための前提となるビジネス課題を解決する方策にたけています。企業研究者では、当然必要とされるスキルであり、今後一層必要とされるスキルと予想され、今後IT人材育成にも一層求められるスキルと思います。

記事要旨）
1. **問題の発見**
- データサイエンティストは全体像を捉え、問題を見つける視点が必要。
- 実例では、低いチェックイン評価の本質はホテルのインフラ問題であることが明らかになった。

2. **問題の範囲の設定**
- 問題を具体的に定義し、事業リーダーに理解しやすい言葉で伝えるスキルが求められる。
- 適切な分析手法の選定も重要。

3. **問題への誘導**
- 問題が特定された後、データアナリストは情報共有と期待の設定を行い、事業チームとの協力を築く。
- 定期的な最新情報提供でフィードバックを受け、協力関係を強化する。

4. **ソリューションの翻訳**
- データリーダーは洞察や提案を理解可能な言葉で伝え、実行可能なソリューションとして提示するスキルが不可欠。
- 簡潔なデータ分析メモが、情報を焦点を絞りやすくし、効果的なコミュニケーションを可能にする。

これらのスキルを磨くことで、データサイエンティストはビジネスに最大の価値を提供できる。

https://news.yahoo.co.jp/articles/61a2748d9d0a59b4083286d401121ce9dc835a1b

p.s.
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2023.3.１日
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