この記事ではデータサイエンスやデータサイエンティストに興味があるけど「データサイエンス」とは何か知りたい方向けにデータサイエンスとは何かを解説します。
データサイエンスとは？
データサイエンスとは、人工知能（AI）技術や統計学などの複数の分野の手法を用いてデータから「価値」を引き出すための研究分野になります。ビジネスの現場において、ビジネス課題をデータを活用し解決することと考えられます。
ビジネスの現場での例を元にデータサイエンスの実例を考えてみます。例えば自社で運営しているサービスのお客様の解約率を低減させるために利用者の様々なデータを活用し、解約の要因を特定したり、あるいは事前に解約しそうなお客様を予測し何かしらのアプローチを促したり、
ある日の商品の仕入れ数をデータから需要予測して費用の削減を実現したりなどがデータサイエンスを活用した例になります。
このようにデータサイエンスに取り組み、分析したデータに基づいて、企業の経営課題を解決するための戦略立案や、意思決定者をサポートするビジネススキルとデータ分析スキルを兼ね備えた人材のことをデータサイエンティストと呼びます。
データサイエンスの一連の流れ
データサイエンスの一連の流れは大きく以下のような流れになります。
- 分析目的の設定
- データの準備・取得
- データの理解（データ可視化）
- データの前処理
- 統計的手法・機械学習技術を活用したモデリング
- モデルの性能評価
- レポーティング（資料作成・分析結果報告）
- 意思決定
データサイエンティストになるには
データサイエンティストには「ビジネススキル」と「データサイエンススキル」と「データエンジニアリングスキル」の３つが求められますが、ビジネススキル以外は自信で身に付けることが可能です。
最近では書籍やWebサイトなどが増えているため、それらを参考に個人で勉強するのも良いです。
ですが独学ですとやはり相当な時間がかかりますし、わからないことがあった場合に質問できなかったり、一人だとモチベーションが保てないことが往往にしてあります。
そのため、データサイエンティストを目指すには、データサイエンティストから直接質問できる環境で、アドバイスや学習進捗リマインドがもらえる挫折しない環境で学ぶのがオススメです。
オンラインでデータサイエンティストからいつでも質問し放題のサービスがありますので、データサイエンティストを目指している方は是非ご受講してみてください。
