データサイエンティストになるキャリアパスの一例
Python学習の進め方の参考にさせていただいている中川伸一さんですが、以下の雑誌にデータサイエンティストになる方法、という記事があったのでメモとして残しておきます。
- 作者: 中西崇文,中川伸一,橘慎太郎,安部晃生,横山直敬,馬場真哉,藤原秀平,飯塚修平,足立昌彦,藤田稜,やまねひでき,安藤幸央,結城浩,武内覚,宮原徹,北村壮大,平林純,速水祐,樽石将人,清水琢也,山田泰宏,田代勝也,上田隆一,中村壮一,重村浩二,くつなりょうすけ,mattn,小飼弾,すずきひろのぶ,あわしろいくや,中島雅弘,榎真治,法林浩之,関治之,奥村和彦,後藤大地,Software Design編集部
- 出版社/メーカー: 技術評論社
- 発売日: 2018/08/18
- メディア: 雑誌
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特に注目したのは33～38歳のデータエンジニア。
以下の業務を行ったとのことです。
- 解析・分析対象のデータをWebおよび社内データから収集
- 収集したデータのフィルタリング・前処理
- 本格的な解析・分析の前にクラスタリングの実施
ここでPythonを実践で覚えていくと同時に、業務終了後や休日は、Pythonを用いて野球データの収集・分析を行うようになったとのこと。
そしてこれからデータサイエンティストを目指したい方への提案として、
１ 必要なエンジニアリング・スキルを手を動かして鍛える
- データの取得。システムのログを集める、データベースから取得する、Web上の公開情報・APIからデータを集める。
- 取得したデータの整形・掃除。不要なデータの削除、データ型を定義する、異常値・欠損値の処理など、いわゆる「前処理」
- 分析した結果の可視化。グラフを書く、Webサイトにして結果を見せる、レポートとして配布するなど
- データ取得→整形→可視化までの連携処理。バッチ処理・パイプラインなどを駆使したシステム構築
- 実際に運用するためのクラウド・インフラに関する知識と経験
２ 社外にアウトプットを出す、フィードバックをもらう
３ 一次情報を仕入れる、理解する
の３つを提案しています。
今、私は社内のデータを触ろうとし、その結果一次情報を仕入れ、理解するようにしています。まずは身近なところからデータ分析を行い、そして実績や経験がついたら、また発信もできるようにしていきたいです。
またユーザさんに「価値」を提供できなければデータ分析も意味がない、とまとめるこの記事。自分の中でも忘れないようにします。
