データサイエンティスト（１）データサイエンティストとは？

データサイエンティストに関しては、さまざまな場面で議論されていますが、まだ明確な定義はありません。

いくつかの記事などで、データサイエンティストについて書かれていますので、紹介しましょう。

日経情報ストラテジー「データサイエンティスト完全ガイド」（日経BP社）

顧客の属性や購買履歴、嗜好といった蓄積データに、天気や交通量、株式相場など世間に流通する情報を加えたいわゆるビッグデータを分析・解析して、効果的な販促や調達、需要予測などを導きだす職業の総称。統計学や数学、物理学などの学位を持った人材が就くことが多い。ネットの浸透でデータのデジタル化が進む一方、気象や地図、各種統計など情報公開も広がり、効率経営へ分析への重要性が増している。

データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」（日経BP社）

数学能力だけでは十分ではない。「数学マーケティング」に取り組む人々は、マーケティング業務お相性の良い人物である必要がある。さらに、創造性が重視される「右脳型マーケティング」の職場で働く意欲がなければならない。（中略）分析チームに求められるのは、「ビジネスプランニング」、「オンラインメディア分析」、「計量経済学モデル」、「360度評価とレポーティング」、「ウェブ分析」、「ターゲティング」、「定量的リサーチ」。

データサイエンティスト（ソフトバンク新書）

データを科学的に分析してビジネスの課題を創造的に解決する人材

１．データマイニング、機会学習、人口知能、自然言語処理
２．ビジネスインテリジェンス（BI）、競合情報分析
３．分析、統計。特にウェブ解析、A／Bテストや統計分析

日経ITPro［ビッグデータ重要用語］データサイエンティスト 2013.5.19

データサイエンティストとは、膨大なデータを指すビッグデータから、ビジネスに生きる知見を引き出す専門家のこと。

人材不足で“取り合い”は必至データサイエンティストなる職種 ダイヤモンドオンライン 2012.2.20

（1）データベースに強いＩＴ技術者。多様な非構造化データをデータベースに格納するための前処理など、データベースの整備ができる技術者だ。次に（2）定性調査、定量調査に関する専門家。アンケートやインタビューなどの設計ができる人である。そして（3）データアナリスト。つまり統計や人工知能の知識のある専門家だ。そして最後に（4）プロジェクトマネジャー。コンサルティングも企画提案もでき、人の管理もできる管理者

ビッグデータ時代の寵児　データサイエンティスト　その仕事の実際をみる BCN Bizline 2013.9.5

統計学や数理学など、ユーザー企業だけでなく、IT企業にとってもあまりなじみのない学問が関わってくるとあって、わかりにくい。ただ、共通していることが三つある。それは、「統計」「ITエンジニアリング」「ビジネス」の三つの能力を兼ね備えている人材

ビッグデータ分析に人材の壁、25万人不足見通し ＩＴ各社、育成へ本腰 日本経済新聞 2013.7.17

データサイエンティストはビッグデータビジネス拡大のカギを握る。過去の経験や知識に基づき、目の前の大量のデータを分析して予測モデルを導き出す。米グーグルがビッグデータを活用して検索精度の向上に結びつけるなど、米ネット企業の成功の陰の立役者ともいわれる。

ビッグデータ時代の注目職種「データ・サイエンティスト」の第一人者がNYで学んだ、適者生存の極意 エンジニアType 2013.3.22

人の処理能力をはるかに超える膨大なデータを、情報処理基盤を駆使して最適な解を発見するだけでなく、さらにそこから現実の成果へとつなげる者。いわば、ITエンジニアとデータ分析官を組み合わせ、さらに経営コンサルタントを掛け合わせたような存在。

データサイエンティストにいつなるか？ 今でしょ！ ASCII 2013.6.14

データサイエンティストに必要な領域として、数理的・統計学的学問知識とエンジニアリングスキル、ビジネス視点の３つを定義している。

自分なりのデータサイエンティスト像について以下のとおり、整理してみました。

データサイエンティストとは、

統計学、機会学習、プログラミングや可視化といったビッグデータ分析に高度なスキルを有し、データの分析や解析結果を新たな知に結びつけ、効果的なマーケティングや需要予測モデルを導き出し、経営者の視点でマネジメントの意思決定に使える提案を行い、ビジネスの課題を創造的に解決するとともに、新たな知見による現実の成果につなげていける人材である。