データサイエンスとは何か - すべてを知る必要がある

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データサイエンス - DevSkiller

私たちが生きるデジタル時代において、データ収集、データ分析、データウェアハウスは、ビジネスの成功に不利に働きます。企業は、ユーザーデータから意味のあるインサイトを抽出し、戦略に応用できるかどうかが成功の鍵を握っていることを認識しています。そこで登場するのが、データサイエンティストです。データサイエンスとは何か、そのすべてをよりよく理解していただくために、この「ノウハウ」記事を作成しました。

データサイエンスとは何ですか?定義

では、データサイエンスとはいったい何なのでしょうか。

データサイエンスはコンピュータサイエンスの一分野であり、構造化および非構造化データから知識や洞察を引き出すための科学的手法、プロセス、アルゴリズム、システムの使用に特に重点を置いている。一方、コンピュータサイエンスは、ハードウェアの構築とソフトウェアのプログラミングを担当する。

データサイエンティストは、最新の分析ツールやデータ可視化ツールを用いて、ユーザーの行動パターンを特定し、ビジネスの意思決定に影響を与える。

データサイエンスは、ほとんどの産業に適用でき、応用範囲も広い。機械学習アルゴリズムは、データサイエンティストによって予測モデルを構築し、見たことのないパターンを特定し、意味のある情報を導き出し、ビジネスの意思決定に影響を与えるために使用されます。

今日、データサイエンティストは、データ分析、データマイニング、プログラミングスキルといった従来のスキルにとどまらないことが求められています。また、静的、アニメーション、インタラクティブなビジュアライゼーションによって、データを魅力的で読みやすい形で提示する必要があります。

データサイエンスは何に使われるのか

ビジネスの世界では、構造化データから非構造化データへの急激なシフトが観測されています。2021年時点で、非構造化データの占める割合は 80% データマイニングは、企業が収集するデータのそのため、高度なデータマイニングツールを持たない企業は、貴重なビジネスインテリジェンスを逃しているのです。ビッグデータを分析するための、より完全なデータ分析ツールの必要性が高まっているのです。

データサイエンスは、予測分析、処方分析、機械学習を用いて、ビジネスに実用的なインサイトを提供します。

  • 処方的アナリティクス(比較的新しい分野)は、将来の意思決定の影響を定量化し、意思決定を行う前に考えられる結果をアドバイスするものです。処方的アナリティクスは、「何をすべきか」という問いに答えるものです。
  • 予測分析は、統計分析と予測を活用し、将来の結果に対する実用的な洞察をビジネスに提供します。予測分析は、「何が起こり得るか」に対する答えを提供します。
  • 機械学習は、データサイエンティストがパターンや行動を特定するための予知・予測分析を自動化するために使用するツールである。機械学習モデルは、予測の作成とパターン発見の2つのサブカテゴリーに分けられます。
  • 予測するための機械学習は、構造化されたデータと教師あり学習により、将来の傾向を特定します。
  • パターン発見のための機械学習は、意味のある予測をする前に、データセット内の隠れたパターン(非構造化データ)を特定する(ラベルやグループがないため、教師なし学習となる)。

データサイエンスのライフサイクル

データサイエンスのライフサイクルは、5つのコアプロセスで構成されており、それぞれが明確なデータ処理タスクを持っています。

  • キャプチャ - あらゆる関連ソースから生の構造化および非構造化データを収集する。 
    • データ取得
    • データエントリー
    • 信号の受信
    • データ抽出
  • 維持 - 生データをコンパイルし、分析、機械学習、深層学習モデル用に一貫したフォーマットで利用できるようにします。このステップには、データクレンジング、重複の削除、データの再フォーマットなどが含まれます。
    • データウェアハウス
    • データクレンジング
    • データステージング
    • データ処理
    • データ・アーキテクチャ
  • プロセス データサイエンティストは、用意されたデータにパターンや範囲、偏りがないかを調べ、データ分析能力を判断する。 
    • データマイニング
    • クラスタリング/分類
    • データモデリング
    • データサマリー
  • 分析 - ここでデータ分析が行われます。データサイエンティストは、統計解析、予測分析、回帰、機械学習、深層学習などのアルゴリズムを適用し、収集したビッグデータから意味のあるインサイトを抽出します。
    • 探索的/確認的
    • 予測分析
    • リグレッション
    • テキストマイニング
    • 定性的分析
  • 伝える - データサイエンティストは、調査結果を明確かつ構造化された方法で、通常はチャート、グラフ、およびレポートとして提示します。データの可視化により、意思決定者はビッグデータがビジネスに与える影響を容易に理解することができます。
    • データ報告
    • データの可視化
    • ビジネス・インテリジェンス
    • 意思決定

データサイエンスツール

データサイエンティストは、教師あり・教師なしデータからのデータマイニング、操作、処理、予測作成を担当する。そのために、データサイエンティストはさまざまなプログラミング言語や統計ツールを必要とする。

データサイエンティストの間で最も人気のあるデータサイエンスリソースのトップ16を紹介します。

  • D3.js
    • D3.jsは、Webブラウザ上でカスタムデータビジュアライゼーションを作成するためのJavaScriptライブラリです。インタラクティブ、アニメーション、注釈付き、定量的なデータビジュアライゼーションを作成するために使用することができます。
  • SAS
    • SASは、データ管理、高度な分析、ビジネスインテリジェンス、予測分析などのためのツールです。
  • Apache Spark
    • ビッグデータのワークロードに使用される処理ツールで、あらゆるサイズのデータセットを迅速に分析します。
  • IBM SPSS
    • IBM SPSSは、複雑な統計データを分析するために設計されています。
  • ビッグエムエル
    • スケーラブルな機械学習プラットフォーム。
  • Keras
    • データサイエンティストがTensorFlow機械学習プラットフォームをより簡単に利用できるようにする、オープンソースの深層学習APIプログラミングインタフェースです。
  • マトラブ
    • データ分析、システム設計、製品設計を担当。
  • ピートーチ
    • ニューラルネットワークをベースとした深層学習モデルの学習を担当。
  • ジュリア
    • 機械学習や様々なデータサイエンスに利用されるプログラミング言語。
  • ジーグラフツー
    • Ggplot2は、統計プログラミング言語Rのためのデータ可視化ツールです。
  • Tableau
    • Tableauもビジネスインテリジェンスのデータ可視化ツールです。
  • ジュピター
    • データサイエンティスト、データエンジニア、数学者が共同でコードを作成、編集、共有することを促進するWebアプリケーションです。
  • Matplotlib
    • プログラミング言語Python用の分析アプリケーションでデータの視覚化を作成するためのライブラリです。
  • ナムパイ
    • 数学、論理学関数の配列を提供し、線形代数、乱数生成などの演算をサポートします。
  • パンダ
    • データの解析や操作に使用するプラットフォーム。
  • パイソン 
    • 最も人気のあるプログラミング言語の1つです。 DevSkiller ITスキルレポート 2022年版)で、Webサイトやソフトウェアの構築、タスクの自動化、データ分析などを行うために作成されました。

データサイエンスの前提条件

以下はその例です。 コアスキル は、データサイエンス分野で活躍するために必要なものです。

  • 統計・数学的スキル
  • コーディングおよびプログラミングのスキル
  • ビジネスアナリストのスキル
  • データ可視化スキル
  • データ分析能力

しかし、これだけではありません。熟練したデータサイエンティストは、研究結果を意思決定者に明確かつ首尾一貫してプレゼンテーションする能力も備えていなければなりません。他のデータサイエンティストと差をつけるには、優れたストーリーテリングとコミュニケーションが欠かせません。

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データサイエンスと他分野の比較

この記事では、データサイエンスとは何か、そのライフサイクル、そしてこの職業で活躍するために必要なスキルについて説明しました。次に、データサイエンスが他の分野とどのように比較されるかを見てみましょう。

データサイエンスとデータアナリティクスの比較

データサイエンスとデータアナリティクスの大きな違いは、生データをどのように利用するかということです。

データアナリストは、大規模なデータを調査して傾向を把握し、チャートを作成し、視覚的なプレゼンテーションを行います。これに対して、データサイエンティストは、データの可視化、その設計、データのモデリングと作成のための新しいプロセスの構築を担当する。データアナリストは一般的に過去のデータに焦点を当て、データサイエンティストは構造化および非構造化データに注目します。

データアナリストには、中級統計学の知識を証明し、問題解決能力を発揮することが求められています。

データサイエンスと機械学習

データサイエンスはデータセットから意味を抽出することに焦点を当て、機械学習はデータを通して自ら学習できるモデルを構築するためのツールやテクニックに焦点を当てる。

データサイエンティストは、機械学習エンジニアがモデルを構築するために使用するアルゴリズムの研究方法とその背後にある理論を作成します。

データサイエンスと人工知能の比較

人工知能(AI)は、より広範な学問分野であるデータサイエンスのニッチな領域である。人工知能は、人間の知能を模倣した複雑なコンピュータアルゴリズムの集合体である。

データサイエンスと人工知能の違いは、データサイエンスは前処理分析、予測、可視化など。一方、AIは事象を予見することができる予測モデルである。

データサイエンスとデータエンジニアリングの比較

データサイエンスとデータエンジニアリングの主な違いは、データエンジニアは、データの保存、抽出、整理を行うシステムや構造の構築と保守を担当することである。

そして、データサイエンティストがそのデータを分析し、トレンドを予測することで、価値あるビジネスインサイトを提供します。

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データサイエンティストの需要

2021年時点で、データサイエンスは最も急速に成長しているITスキルであり、次のように見ています。 295% の伸びを記録しました。ちなみに2位はPythonで、154%の伸びを示しています。業界関係者にとっては、企業がいかにデータ駆動型になっているかを考えれば、これは驚くことではありません。

DevSkiller Top IT Skills Report Graph - データサイエンティストの需要について

データサイエンスは、銀行のソフトウェアや不正取引の検出、画像認識や推薦システムなど、ほぼすべての業界に浸透しています。

熟練したデータサイエンティストの需要の高まりは、データサイエンスに関する採用業務の増加にも表れています。によれば トップITスキルレポート2022データサイエンス採用のタスクは、技術審査プラットフォーム「TalentScore」で158.83%の増加を記録しました。その後、Scalaが261.11%、Blockchainが216.67%の伸びを示しました。

しかし、この成長を観察しているのは、DevSkillerだけではありません。IBMは、最新のレポートにおいて 39% データサイエンティストとデータエンジニアの需要の伸び。IBMのレポートでは、データサイエンティスト、アナリスト、エンジニアのニーズは高まっているものの、これらのポジションは最も採用が困難なポジションの1つであることを認めています。このことは、適切な候補者を見極める責任を負う人事スペシャリストやリクルーターにとって、深刻な懸念を抱かせるものです。

データサイエンスのプロフェッショナルを採用する際、どのように評価しますか?

当然ながら、データ処理と分析の需要が高まるにつれ、データサイエンティストの必要性も高まっています。しかし、ビジネスインテリジェンスツールを最大限に活用するためには、企業は熟練したデータサイエンティストを雇用する必要があります。

データサイエンスは実践的な職務であるため、採用担当者や人事スペシャリストは、データサイエンティストの実践的なスキルや実例を扱う能力を評価する必要があります。このような評価によって、データサイエンティストが実際の仕事の問題にどのようにアプローチし、それを解決する能力があるのか、真の洞察が得られるのです。

データサイエンティストのスキルを探し、評価することは、特にデータサイエンティストやデータエンジニアでない人にとっては圧倒的な労力を必要とします。

DevSkillerは、このことを理解しており、次のようなものを作成しました。 RealLifeTesting™ (リアルライフテスト の方法論を紹介します。RealLifeTestingの手法は、コーディングに焦点を当てたワークサンプルテストに基づいて、データサイエンティストのスキルを評価するものです。採用候補者として、各候補者が現実の課題にどのように取り組み、それを解決する能力を有しているかを評価することができます。

データサイエンスでは理論も大切ですが、実践的なスキルを持った人が優秀な人材であることを忘れないでください。

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現代のデータ駆動型組織の重要な役割

Photo by ミリアム・ジェシエ に於いて アンスプラッシュ

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