データサイエンティストとは?入門に相応しい
2022/03/14 20:59
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投稿者:雑多な本読み - この投稿者のレビュー一覧を見る
野村総合研究所データサイエンスラボ編の本。
基本構成として、
いまなぜデータサイエンティストなのか
データサイエンティストに求められる3つの能力
データサイエンティストの仕事
データサイエンティストのリアル
データサイエンティストが拓く未来
の5つになっている。
最近、新型コロナウイルスの感染拡大で、データサイエンティストの解説を聞く場面も出てきている。しかし、何をしているの、職業として成立しているの…という人も多いと思う。
本書は「入門」と銘打っている。読んでみると相応しいので、多くの疑問に答えてくれている。また、課題は課題として残している。
企業や官庁では、多くのデータが集積されているが、電子化されていないものも多く、また、電子化されているデータも活用されているとは言い難い。
これをどう活用するか、利用する側の意識、これを生かす技術等の課題は多い。これに対し、多くの経験を踏まえて新書というコンパクトな形でまとめられている。
まず、最初のいまなぜデータサイエンティストなのかで、必要な資格やコンサルタントの違い等に触れている。
データサイエンティストに求められる3つの能力は、わかりやすく提示されている。
データサイエンティストの仕事、リアルで具体的に解説している。
最後に、データサイエンティストが拓く未来で、期待できること、将来性や課題に及んでいる。
詳細は、本書をお読みいただいて俯瞰できることを見てほしい。
管理職は読むべき本
2022/03/08 11:36
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投稿者:よしよし - この投稿者のレビュー一覧を見る
タイトルがデータサイエンティスト入門ですが、作業に対する入門ではなく、管理職的な入門と捉えて読むと良い。
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AI時代に必要なデータサイエンティストについて最初に読む本。そもそもデータサイエンティストって何か、必要な資格は何か、必要なスキル、働き方や考え方、将来性がわかる。基本的にデータサイエンティストを肯定的に書いているが、新しい職業であるが故の欠点も書かれている。
データサイエンティストに必要な3つのスキルセットは、ビジネス力、データサイエンス力、データエンジニアリング力。学部で言うと、ビジネス力は経営学部、データサイエンス力は理学部、データエンジニアリング力は情報学部になり、理想的には3つの分野にまたがる能力が必要。最も大事なのはビジネス力で、企業変革のために課題解決型ではなくビジョンの実現策を創造するビジョン実現型が主な役割だ。機械学習の技術が発展すれば、いずれはデータサイエンティストが必要なくなるという議論がある。しかし、画像や動画などの非構造化データを行列で示された構造化データに変換する必要があるためなくならないと予想している。
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職業としてのデータサイエンティストについて、わかりやすく解説してくれている。データサイエンスの将来性の高さを改めて確認できた。
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データサイエンスがどのようなものか?データサイエンティストがどのような仕事をしているか?データを交えながら解説しています。仮想サイエンティストのストーリーもいくつかありますのでこれから学ぶ人も、すでに仕事で使っている人も気持ちを上げていくのに読むのもよいかとおもいました。
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データサイエンティストが何か全く知らない人が最初に読むのにおすすめの本。
DSに必要な要素(エンジニアリング力、ビジネス力、数学統計力)、現在のDSはどういう人たちか、プロジェクトの困りごとと解決例が載っているため、イメージが湧きやすい。
DXを導入したい、DSを雇ってみたいという経営者の方にこの本を紹介しようと思う。
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自分にとって、データサイエンティストはかなりふわふわした概念だったが、かなりクリアになったと思う。自分がするべきことも見えるし、そのガイドも巻末に示してくれている。良書だと思います。
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データサイエンティストは今、もっとも『セクシー』な職業だそうです。
スキルのみで勝負する専門職とは違い、ゼネラリスト型の能力が求められるというのは意外でした。
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今、社内でもデータサイエンティストの育成が盛んに叫ばれるようにたり、勉強のつもりで読んで見ました。データサイエンティストとはなんぞや?を理解するのには大変役立ったと思います。
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データサイエンティストというものを解説する本
初心者向けなのでまあこれくらいかと思いつつ、ほとんどデータサイエンス協会のサイトに書いてあることでは、というものが多かったので評価低い。
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データサイエンティストという職業の概要がわかる。
【概要】
●データサイエンティストをめぐる現状
●データサイエンティストに必要な能力・活かした仕事
●データサイエンティストの業務例
●現代の課題、解決策、将来性
【感想】
●読みやすく書かれており、短時間で読み終える。
●データサイエンティストに関して勉強するための足掛かりとして有用であった。
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データサイエンティストへの需要は今後さらに増加し、人材が求められる将来有望な重要分野であることがよくわかった。
AIによる人の仕事の代替は、データを用いた判断や作業の自動化によって起こるものであり、その局面においてデータサイエンティストの仕事が増えるとのこと。
データサイエンティストには、ビジネス力、データサイエンス力(数学的)、データエンジニアリング力(情報学的)バランス良く求められ、データ分析だけでなくビジネス現場での提案まで求められる傾向が強まってきている。人材育成のカリキュラムが充実してきてはいるものの、需給ギャップはしばらくは残るという。
そして、これからの企業経営においては、専門知識まではなくても、データサイエンスのリテラシーを持ったうえでデータドリブンな意志決定を行える素養が益々必要になってくるということを痛感した。
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【信州大学附属図書館の所蔵はこちらです】
https://www-lib.shinshu-u.ac.jp/opc/recordID/catalog.bib/BC11630326
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【琉大OPACリンク】
https://opac.lib.u-ryukyu.ac.jp/opc/recordID/catalog.bib/BC11630326
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書いてあるようにデータサイエンスのハウツーではなくどんな業務で、どんなことが成果かが分かる内容だった。重要性を理解してない人が読むといいけど、そんな人は手に取らないかと。