現在多くの企業でデータサイエンティストは雇用され、活躍しています。これまでの回でおおよそのデータサイエンティストの重要性はご理解いただけていると思いますが、具体的にどんな働き方があるのかといったところはまだ想像が付いていない方もいらっしゃると思います。そこでより具体的な働き方をご紹介することで、今後のステップアップを考慮する一助になればと思います。インターネット広告会社での事例この企業ではオンライン広告の配信システムを用いたサービスを提供しています。広告配信というのはバナー広告に代表されるデジタル画像を、ブログサービスなどのオンラインメディアにおける広告枠に表示します。それを消費者はクリックすることでメディアからメディアへ遷移し、広告主が知ってもらいたい商品の詳細情報の載っているサイトを表示します。広告主がECサイトを運営しているなら、遷移先のページで商品を購入することをお勧めするでしょう。購買のことを広告の文脈ではコンバージョン、つまり広告が意図している行動を消費者に行ってもらうことが達成されたことになります。このように、広告表示、クリック、コンバージョンの数や比率をKPIに広告運用を行っていきます。広告会社においてはこれらの指標から広告出稿予算を効率的に使うことを最適化することが求められます。インターネット広告会社におけるデータサイエンティストは広告の表示先メディアと広告内容のマッチング精度を高めるということをします。Rate)が高くなると言われていますので、文字情報や画像情報、色味などが表示先のメディアとどの程度似ているかということを定量的に扱い、効果改善につなげるアルゴリズムを開発していきます。広告代理店での事例あえて似たような会社の事例を紹介いたします。今度は広告代理店でのデータサイエンスを見ていきましょう。広告代理店ではクライアントの広告予算を様々な配信媒体を通じてブランディングの向上や商品購買につなげていきます。代理店では上記のインターネット広告会社のサービスを複数扱い、効果改善につなげていきますのでA配信媒体とB配信媒体がどの程度効率がよかったか、統計検定などを通して定量化していくことになります。いうのもAとBでは事前の調査により予算額の割り振りを均等にしていなかったり、広告表示回数とクリック回数がことなるため単純比較ができないことが多かったりと、込み入った検定が必要になってきます。厳密には間違いになりますが、AとBのCTRの結果に対してカイ二乗検定をしようといったところから思索をめぐらすことになります。ECサイトでの事例では広告会社からするとクライアントサイドに位置するEC企業でのデータサイエンスはどのようになりますでしょうか。ECサイトでは豊富な商品点数を扱うことが通例ですので、ユーザーごとに並び替え表示することで購買率が変動します。ユーザーの購入履歴データを扱って、次に買いそうなものを予測することになりますが、商品特性によってレコメンドアルゴリズムは一筋縄ではいきません。お米のように定期的に購買する傾向が高いものと指輪のような高価なものは購買タイミングが大きく異なります。このような商品特性を考慮して表示順位を変えていくなどの最適化を行っていきます。まとめ上記のように企業によって最適化する対象や方法が異なってきますので、KPIを基準に取り扱うデータの特性を考慮して最適化のアルゴリズムを構築していく、といったことをするのがデータサイエンティストの仕事の一部だと理解してもらえるとより具体性が増していただけるかと思います。■データサイエンティストへの転職希望者はサムライソウルまでサムライソウルは、データサイエンティストへの転職支援や特別面談を実施しております。(1)データサイエンティストへの豊富な転職実績メガベンチャーをはじめ、様々な企業のデータサイエンティスト求人の取り扱いが有り、豊富な転職支援実績があります。大手情報サービス企業、データサイエンティスト具体的に企業が求めている人物像やスキル、また面接や選考内容について豊富な情報量を持っていると自負しています。上記のようなお気持ちを持たれる方は多いかと思います。弊社ではこうした“求職者の不”を解消するような特別面談をご用意しております。データサイエンティストとして従事してきた者がコンサルタントとして在籍しております。ネット広告代理店時代には人事の経験もあるので、面接対策、貴殿の今後のキャリアについて、案件のご説明など、必ずお役に立てるかと思います。データサイエンティストへの転職相談を希望される方はこちらのお問い合わせフォームからご連絡ください。背景や行動を言語化することの大切さを伝えたい。Samuraisoul.inc。