データサイエンティストの方に質問です。

Question

私は学生でデータサイエンティストになるために、今多変量解析、時系列解析、統計学を学んでいます。今後データベース言語であるsqlなども学んでいくつもりです。（pythonとRは触ったことあるのでもっと使いこなせるようにするつもり）。社会に出ていく（まだ社会に出て働いてない）学生がビジネススキルを取得しているのは正直難しいと思うので、今回はデータサイエンス力とデータエンニアリング力に関してでお願いします。

そこで質問なのですが、これから社会に出ていく学生がデータサイエンティストになるために必要なスキルって上記のスキルや知識に加えて何をすべきでしょうか？皆さんの個人的な意見で構わないので教えてもらえませんか？

また優秀なデータサイエンティストと一般的なデータサイエンティストを分けるものってなんだと思いますか？

今やデータ分析は便利なソフトがあるので複雑な計算をせずに結果の数値がえられてしまうので分析の種類の幅ではないと思うのですが。。。。

→個人的には、今や複雑な分析の計算はコンピューターがやってくれますが、中身の理論や仕組みを無視して解析ツールだけを使うのは危険だと思うので、100％理論を理解するのは無理でも大体何が行われているのかはしっかり答えられるように理解していくつもりです。

個人的には、データ解析のモデルや種類をよく知っており且つその適材適所を知って使い分けられる人。
データ分析の前段階の仮説の段階の着眼点（例えば因子分析などの）。データベースの知識。
などが差別化できる要素あのかな思うのですが、あくまでも未経験の一学生の妄想に過ぎませんので、実際に働かれている方がいましたら、ご教授ください。

Answer 1

学生がビジネススキルを取得しているのは正直難しいと思うので、今回はデータサイエンス力とデータエンニアリング力に関してでお願いします。

難しいと自身で歯止めしてしまうのですか？
自身でデータサイエンス力とデータエンニアリング力は育むものです。

そこで質問なのですが、

いえ。推奨していない質問に該当する可能性があります。

また優秀なデータサイエンティストと一般的なデータサイエンティストを分けるものってなんだと思いますか？

ここはその様な意見を言い合う場ではありませんよ？
具体的な定義もされていませんので正解はないですよね？

失礼ですが、teratailの利用規約・ガイドラインに目は通されましたか？また、この質問は推奨されない質問に該当すると一度でも思われましたか？利用規約・ガイドラインを守れない様な人は優秀なデータサイエンティストと一般的なデータサイエンティストと言われるでしょうか？ビジネススキル以前の問題です。こんなルールも守れない人は団体にいると場であったり秩序を乱す可能性もありますので、いらないという団体・会社が大半だと思います。

最後にですが、これらの質問をする前にどこまで調べましたか？考察しましたか？
そこの部分が圧倒的に少ないかと思います。

データを分析する前に自分のスキルに足りないものはないのか自信を分析できる様になりましょう。

Answer 2

私は、データサイエンティストでないです。個人的な意見ということで完全無視で大丈夫です。

学べる環境があってうらやましいです。私の学生の頃は、このように社会現象となるようなブームが
ありませんでした。私もPythonなど機械学習の本をかって勉強しています。

ただ、社会人として言えることは余計なことですが、世の中を知ることだと思います。
何かで読みましたが、AIで導き出した結果をビジネスに活用できる事例は実は
数えるほどしかなく、ほとんどが活用できず終わっている話も聞きます。

ビジネスの勉強もしていただくと、視点がひろがって優秀なデータサイエンティストになれると
思います。

失礼いたしました。逆に質問に回答する側になっていただけるとありがたいですね。

Comments

[aiueo04]

いえいえ、ご回答ありがとうごいます。世の中をしる、実際にビジネスに活用できている実例はあまりないとも聞いたこともありますし、ごもっともだと思います。お互いが頑張りましょう！笑

[mako1972]

いまが学生で、かつAIブームの中学べるなんてうらやましいですね。
希望しかないですね。

[aiueo04]

この環境を無駄にしないように頑張ります笑

Answer 3

（期待ハズレで申し訳ないですが）私はデータサイエンティストではなく、電気機器の設計者です。Python＆簡単な機械学習＆統計は測定データの分析に使っています。そういう立場で見ると、機械学習や統計というのはただの道具です。（しかも、その結果がを人に説明するのが困難な部類の）

AutoMLとかもあり、統計やデータベース、機械学習周りのところ押さえている人は多い印象があるので、そこから差別化するなら
・どこの分野（製造、商業、etc.）でどういう使われ方をしたいか
というのを見定めて、そこの分野にはどんな領域の知識が必要かというのを探ってみてはいかがでしょうか。

参考として、よく読んでいるブログをあげておきます。どの記事も良いですよ。

これは他の分野や職種でも全く同じだと思いますが、「いつまででも学び続けられること」がDSとして仕事を続けていくための要件です。SQLとPythonだけ覚えれば確かにDS業界に「入る」ことはできるでしょうが、「残る」のは多分無理です。

渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

Comments

[aiueo04]

電子機器の設計者とはすごいですね、、結局は道具である機械学習を使って、どうしたいか、が大事ってことですね。参考になりました。ブログの件もありがとうございます。

Answer 4

データサイエンティストになるには？

などとググってみると、
データサイエンティストを目指す勉強法、採用のポイント、就職・転職した後に
辺りが参考になりそうです。質問に書かれた内容以外にも英語力は必須です。