データからパターンを見つけ予測モデルを構築する職業――2008年生まれの肩書きだが、その土台には数値を数え、検証し、可視化してきた3世紀分の営みがある。 データサイエンティストとは、統計学・プログラミング・専門知識を駆使してデータからパターンや予測、提言を導き出し、企業や行政機関、研究チームが実際に行動へ移せる形にまとめる職業である。仕事の内容は、データウェアハウスからSQLでデータを取り出すこと、データを整形すること、統計モデルや機械学習モデルを当てはめること、そしてその結果が何を裏付け、何を裏付けないのかを説明することまで多岐にわたる。
この職名は、その背後にある技術よりもはるかに新しい。「データサイエンティスト」という言葉は2008年頃、DJパティルとジェフ・ハマーバッカーがそれぞれ独自に、LinkedInとFacebookでデータチームを立ち上げる中で行き着いたものであり、統計学者ウィリアム・S・クリーブランドが「データサイエンス」を学問分野として提唱したのはわずか2001年のことだった。しかし基盤となる学問はそれよりずっと古く、ジョン・テューキーが1960~70年代に探索的データ分析を提唱した流れをたどれば、ロナルド・フィッシャーの1920年代の統計学、さらにはジョン・グラントが1662年にロンドンの死亡記録を研究したことにまで遡る。
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| 指標 | データサイエンティスト | 外交官 | 望む方 |
|---|---|---|---|
| AI耐性 | |||
| 報酬 | |||
| 参入障壁 | |||
| 自律性 | |||
| 需要 | |||
| 影響力 |
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データからパターンを見つけ予測モデルを構築する職業――2008年生まれの肩書きだが、その土台には数値を数え、検証し、可視化してきた3世紀分の営みがある。 データサイエンティストとは、統計学・プログラミング・専門知識を駆使してデータからパターンや予測、提言を導き出し、企業や行政機関、研究チームが実際に行動へ移せる形にまとめる職業である。仕事の内容は、データウェアハウスからSQLでデータを取り出すこと、データを整形すること、統計モデルや機械学習モデルを当てはめること、そしてその結果が何を裏付け、何を裏付けないのかを説明することまで多岐にわたる。
この職名は、その背後にある技術よりもはるかに新しい。「データサイエンティスト」という言葉は2008年頃、DJパティルとジェフ・ハマーバッカーがそれぞれ独自に、LinkedInとFacebookでデータチームを立ち上げる中で行き着いたものであり、統計学者ウィリアム・S・クリーブランドが「データサイエンス」を学問分野として提唱したのはわずか2001年のことだった。しかし基盤となる学問はそれよりずっと古く、ジョン・テューキーが1960~70年代に探索的データ分析を提唱した流れをたどれば、ロナルド・フィッシャーの1920年代の統計学、さらにはジョン・グラントが1662年にロンドンの死亡記録を研究したことにまで遡る。
2012年のハーバード・ビジネス・レビュー誌の記事が「21世紀で最もセクシーな仕事」と呼んだことをきっかけに、企業の採用ブームが10年続き、数百に及ぶ新しい大学プログラムが誕生した。そのブームはすでに成熟期を迎え、この総称的な職名はアナリティクスエンジニアリング、機械学習エンジニアリング、プロダクトアナリティクスへと分化し、かつては人の手作業を前提としていた定型的なクエリ、データ整形、チャート作成の多くをいまやAIツールが担うようになっている。
「AIモデルを構築している」というイメージとは裏腹に、実際の日々の多くはSQLクエリやPythonコードを書いてデータを取得・整形すること、統計検定やモデル訓練を行うこと、そしてその結果を非技術者の関係者でも行動に移せるチャートやメモに落とし込むことに費やされる。実務者調査では一貫して、データクリーニングと準備が総労働時間の半分以上を占めるという結果が出ている。
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🩺 最初の有給の役割の前にある免許 — 外科医（1937） · 🩺 最初の役割が実際に何か — 内科医（1992） · 💉 AI露出のメモの読み方 — 看護師（1994） · 💊 独り立ちまでの年数 — 薬剤師（1852） · 🐾 職名と初日の作業 — 獣医師（1863） · 🧠 資格を出す機関 — 精神科医（1934） · 職業の経路の読み方