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オリジナルコラム Inside of Data Scienceのご紹介!

こんにちは、DataMix Co., Ltd. でメディア担当をしている奥脇です。

「データサイエンティスト」という職種について、皆さんは詳しくご存知でいらっしゃいますでしょうか?「DX」や「データドリブン経営」を推進する上で中心的なポジション。

本日はデータミックスのオリジナルコラムからデータサイエンティストについての記事をご紹介致します!データサイエンス、データサイエンティストについて、少しでも興味を持っていただけたら幸いです!

データサイエンティストの働き方~どんな会社で働く?~

データサイエンティストとは、データを分析・活用しビジネス上の様々な課題を解決する仕事です。

データサイエンスでは下図のように

1. コンピュータサイエンス(データエンジニアリング・プログラミング)
2. 数学・統計学(モデリングの理論・分析検証の理論)
3. 経営・ビジネス(ロジカルシンキング・業界知識・プレゼンテーション)

と主に3つの分野にまたがった内容を扱います。

データサイエンティストという仕事でもこれら3分野にまたがった知識が必要とされ、その分カバーする業務領域も多岐に渡ります。とはいえ、記事内でも紹介している通り実際にはこの全てに精通している人というのは稀で、実務においても会社がデータサイエンティストに求める役割や業務内容によって使用するスキルには偏りがあります。
ここでは働く会社を大きく3つのタイプに分けて、それぞれの業務内容の違いについてみていきたいと思います。

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日本とアメリカの比較からみるデータサイエンティストの転職市場とは?

先日、アスタミューゼ株式会社が 60万件の求人票データから紐解く「データサイエンティスト」の実態。 平均年収、必要条件(技術・スキル)、業種・業界から分かる採用要件とは? という日本のデータサイエンティストの求人要件を可視化し公開しました。

アメリカでも Data Science Jobs Report 2019という、2019年のアメリカのデータサイエンティストの求人市場について求人要件を集計し可視化した記事が、少し前の事ですが公開されています。

現在データサイエンティスト市場ではどういった需要があるのか、日本とアメリカのデータサイエンティスト市場には何か違いがあるのか、この2つの記事の内容を元に比較してみたいと思います。

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ビジネスパーソンがデータサイエンスを学ぶべき7つの理由

今の仕事に活かしたい、キャリアチェンジしたい、スキルを身につけたい、データサイエンスを学ぶ目的は人それぞれです。

データサイエンスを勉強する=データサイエンティストになる・データ分析を仕事にする というイメージがあるかもしれませんが、決してそんなことはなく、データサイエンスを学ぶメリットは全てのビジネスパーソンにあるといっても過言ではありません。

1.データによる意思決定

データサイエンスの最も重要なビジネス上の役割の一つが「データによる意思決定」です。
データドリブン経営など、経験や勘に頼らず、客観的なデータや根拠に基づいて意思決定を行う重要性は次第に増してきています。
近年MBAのカリキュラム内でもデータサイエンスの講義が行われるほど、これからのビジネスリーダーにはデータサイエンスの素養が必要とされるようになっています。

2.データ活用

売上データや顧客データなどを利用して、既存顧客への効果的なアプローチを考えたり、単価を上げたり、ユーザーの傾向を調査したりなど、マーケティング領域では既にデータを活用したマーケティングが一般的になりつつあります。
データの活用はマーケティングに限ったことではなく、データを収集・可視化・分析する方法さえ理解していれば、特定の領域に限らず、ありとあらゆる分野で、客観的で根拠のある施策の策定やビジネス課題の解決などに役立てる事が可能です。

3.マネージメント

データの活用は社内のマネジメントにも利用出来ます。 各社員のパフォーマンスや売上・経営への貢献度、人員の配置が適切か、業務量や稼働にムラがないか、といった事がわかるデータを収集し(どのようにデータを取り、どのような指標を使って判断するのかというハードルは少し高いですが)、分析やシミュレーションを行うことで会社全体や部署単位、プロジェクト単位でのオペレーションや人員配置の最適化を行えます。 こういったデータを取得し分析することは、個々人の業務を一律にではなく、それぞれの業務内容やスキルに合わせて公正に評価する事のできる人事評価システムや給与査定などへも繋がります。

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今後も定期的にコラムの記事をご紹介していきます!

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