統計学
この分野の直接の祖先フィッシャー、ネイマン、その後継者たちから臨床データサイエンスが大きく受け継いだ推論のための道具箱――仮説検定、回帰、実験計画法――を提供する。
臨床データサイエンスを実践するための免許はなく、誰がこの肩書きを名乗れるかを決める専門委員会も存在しない――これはこの分野最大の機会であると同時に最大の品質上の問題でもある。「臨床データサイエンティスト」という肩書きは、高度な統計研究から定型的なスプレッドシート作成まで、実にさまざまな職務に当てはめられてきた。
とはいえ実際には、かなり一貫したパイプラインが形成されている。定量的な学部学位、それに続くことが増えている修士号、実際のプロジェクトのポートフォリオ、そしてSQL、統計学、テイクホーム形式のケーススタディを軸に組み立てられた技術面接――これがこの分野の実質的かつ非公式な関門試験として機能している。
参入ロードマップ
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1
定量的な学部基礎
3〜4年統計学、コンピューターサイエンス、数学、経済学、または関連する定量的分野の学位を取得し、理想的にはそれを実データに応用する授業やプロジェクトを含める。
関門大学への入学と、微積分・確率論に基づく授業の修了。
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2
プロジェクトポートフォリオの構築
1〜2年インターンシップ、Kaggleコンペ、研究助手、または公開GitHubリポジトリを伴う自主プロジェクト――成績証明書以上に雇用主が実際に求める証拠だ。
関門インターンシップの獲得、または独自に見せられる価値のあるプロジェクトを世に出すこと。
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3
修士号(求められることが増えている)
1〜2年臨床データサイエンス、統計学、または関連分野の専用の修士号。今では大手雇用主の間で正式な要件ではなくとも実質的な要件として機能するほど一般的になっている。
関門大学院への入学。通常、学部での強い定量科目の成績が求められる。
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4
初めての臨床データサイエンスまたはアナリスト職
入門段階初期の職務は、自由度の高いモデリングよりも、データクリーニング、ダッシュボード作成、範囲の明確な分析に大きく傾いており、後の仕事が依存するSQLとビジネス文脈の流暢さを築く。
関門SQL、統計学、テイクホーム形式のケーススタディを軸にした技術面接。
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5
専門化
3〜5年肩書きの総称的なバージョンを大規模に維持するのが難しくなるにつれ、ほとんどの臨床データサイエンティストは機械学習モデリング、因果推論と実験、あるいはアナリティクスエンジニアリングのいずれかの専門に流れていく。
関門測定可能なビジネスへの影響を持つ、実際に運用された分析やモデルの実績。
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6
シニア、スタッフ、またはリード臨床データサイエンティスト
5年以上チームやプロダクト領域の分析上の方針を定め、後進を指導し、単一のモデルではなく、その仕事全体が影響を与えた意思決定によって評価される。
関門技術的な成果物だけでなく、実証された影響力を重視する社内の昇進委員会。
臨床データサイエンスの修士号(米国)
3万〜8万ドル
米国の臨床データサイエンスや統計学の修士プログラムは、大学によって通常合計3万〜8万ドルの学費がかかるが、ジョージア工科大学のオンラインアナリティクス修士など一部の公立・オンラインプログラムはかなり安い。ブートキャンプという代替手段は通常、3〜6か月で1万〜2万ドル程度だ。米国外では、多くの欧州の修士プログラムが自国またはEU出身の学生にはほとんどまたはまったく学費を課さないが、生活費と、非EU出身の学生にはより高い国際学生料金がかかる。
何を専攻するか
コンピューターサイエンス
仕事のエンジニアリング面のためデータベース、アルゴリズム、そして一度きりの分析スクリプトではなく本番品質のコードを書くのに十分なソフトウェアエンジニアリングの知識が、優れた候補者とそうでない候補者をますます分けている。
数学または応用数学
モデルの根底にある理論のため線形代数、確率、最適化は機械学習の手法が実際に記述されている言語であり、デフォルト設定でモデルを当てはめる以上の場面で役立つ。
経済学
異例なほど一般的な供給源因果推論と観測データ分析における計量経済学の訓練は直接応用が利き、特に金融やテクノロジー分野で働く多くの臨床データサイエンティストが経済学の学位を持っている。
物理学
定量的な問題解決の習慣のため物理学者は強い数値的直観と、雑然とした現実の測定誤差への慣れをもたらし、学位の名称が示唆する以上に容易に臨床データサイエンスへと移行する。
どこで最もよく教えられるか
スタンフォード大学
米国シリコンバレーの採用と深いつながりを持つ統計学部があり、最も広く使われる統計的学習の入門教科書やオンライン講座の一部を生み出してきた。
カリフォルニア大学バークレー校
米国情報学部の「情報・臨床データサイエンス修士」プログラムと、影響力のある学部生向け授業「臨床データサイエンスの基礎」が、専用のデータサイエンスカリキュラムの定義に貢献した。
ETHチューリッヒ
スイススイスに密集する製薬、金融、テクノロジー企業に人材を送り込む、強力な統計学・機械学習・データエンジニアリングのプログラム。
ケンブリッジ大学
英国統計学と機械学習の研究が深く、卒業生は定期的にロンドンの金融・テクノロジー主導のデータチームに採用されている。
シンガポール国立大学
シンガポール東南アジアの急成長する銀行業界とテクノロジー業界に人材を送り込む、地域を代表するデータサイエンス・アナリティクスのプログラム。
インド工科大学ボンベイ校
インドインドで最も選抜性の高い工学系機関の一つで、卒業生は国内のテクノロジー企業とグローバル企業のインド拠点の大規模なデータチームの両方に供給されている。
清華大学
中国中国の大手テクノロジー企業にデータと機械学習の人材を供給する、トップクラスのコンピューターサイエンス・統計学プログラム。
ミュンヘン工科大学
ドイツデータエンジニアリング、統計学、機械学習を組み合わせたドイツを代表するプログラムで、同国の自動車・産業分野の臨床データサイエンス採用と密接に結びついている。
免許と試験
臨床データサイエンス、統計学、または関連分野の修士号・博士号
全世界法的には必須ではないが、この分野が持つデフォルトの資格に最も近いもの――大手雇用主の求人広告ではますます優遇条件または必須条件として挙げられている。
認定アナリティクス専門家(CAP)
全世界(米国拠点のINFORMSが発行)2013年以降、オペレーションズ・リサーチ・経営科学協会が発行している、試験と検証済みの実務経験を要件とするベンダー中立のアナリティクス資格。
Microsoft認定:Azure Data Scientist Associate
全世界MicrosoftのAzureプラットフォーム上で機械学習モデルを構築・展開する能力を示すクラウドベンダー資格(試験DP-100)で、Azureを使う求人広告によく記載されている。
Google Data Analytics Professional Certificate
全世界Courseraを通じて提供される広く受講されている入門レベルの資格で、正規の学位なしに基礎的なSQL、スプレッドシート、可視化のスキルを示すために、キャリアチェンジを目指す人によく使われる。
もう一つの道
コーディング・データブートキャンプ
数か月の集中プログラムでPython、SQL、応用統計学をキャリアチェンジ希望者に教え、フルの学位の代わりに、速く実践的なカリキュラムとポートフォリオを提供する――大規模で研究色の強い雇用主よりも、小規模な企業やスタートアップでより受け入れられている道だ。
Kaggleとオープンソースポートフォリオの道
比較的少数の独学の実務者が、Kaggleコンペの順位や広く使われるオープンソースのデータツールを通じて公開の実績を築き、正式な学歴よりも実証された能力を重視する企業の面接にたどり着くこともある。
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