データサイエンティストとは何か。自社事例(過去案件)トップトレンドデータサイエンティストとは何か。~人気の背景と、AI時代の役割~現在は瞬く間に膨大なデータが蓄積される時代です。ビジネスや行政、医療、学術など多岐に亘る分野で、ネット上の購買履歴やSNSの情報、GPSの位置情報など、人や物のあらゆるビッグデータをいかに有効に活用できるかが、個人情報など倫理的な議論も含めて課題とされています。ビジネスの分野では、ビッグデータの利用の巧拙の差が競争力の差につながるため、データ分析を専門とするデータサイエンティストの需要が高まっています。その一方で、AIの急速な進歩が、データサイエンティストの存在を脅かすであろうとも言われています。そこで今回は、データサイエンティストについて、注目されるようになった背景とAI時代の役割についてみていきます。データサイエンティストとはデータサイエンティストとは、ビジネスなどにおける課題解決や意思決定を、データの分析によってサポートする職種です。そのためデータサイエンティストには、SASなどの環境や、R、Python、Goなどの言語を用いるITスキルはもちろん、統計解析や機械学習モデルの開発を行うスキルに加え、ビジネスの仕組みや市場動向に対する幅広い知識が求められます。データサイエンティストはビッグデータを分析するための環境作りも行います。新商品やサービスを開発する場合には、どのような機能が、どのようなタイミングで必要とされるのか、消費者に関するさまざまなデータから分析します。この分析結果が商品やサービスの競争力に大きな影響を与えるため、企業は優秀なデータサイエンティストの採用に注力し始めています。データサイエンティストが登場した背景データサイエンスとは、大量のデータから法則や関連性など意味のある情報を導き出す行為やその手法に関する研究を示します。Methods』とも言われています。Century)と報じたことがきっかけになったと言われています。このころ既に、企業には大量のデータが蓄積されていましたが、それらのデータは十分に活かされているとは言えない状況だったのです。そのデータを活用することの重要性は認知され始めていましたので、データサイエンティストに対する需要が高まっていきました。ビッグデータとはデータサイエンティストは、さまざまな形式で蓄積されたビッグデータを分析します。ビッグデータには、具体的なデータ量の定義はありませんが、その特徴として、データの発生頻度と多様性が高いことが上げられます。SNSで発信されている情報やスマートフォンから得られる位置情報、あるいは監視カメラの映像などがあります。今後はIoTの普及により、あらゆる製品のセンサーが捉えた情報も蓄積されていきます。ビッグデータとは呼びますが、その特徴は単に量的なものにとどまらないということです。次へ関連リンク一覧ワンショット消費にみられる新品の価値観と、中古品への抵抗感の変化リンクトレンドチャットボットで成長戦略リンクトレンドモノ消費から、コト消費。リポート想像を超える未来を協創しませんか。5「身に着ける」から「埋め込む」へ。インプランタブル時代のビジネスとは?ウエアラブルデバイスの先にインプランタブルデバイスの世界がやってくる掲載されている文書・写真・図表などの著作権はNTTコムウェアに帰属します。無断での複写および転載はお断りいたします。