データサイエンティストの役割とスキル要件の解説

参考書籍

「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書　第2版」

---

1.1 データ分析の世界

1.1.2 データ分析とPython

データ分析におけるPythonの役割

p.3 Pythonの特長

• 言語としての仕様がわかりやすい
• コンパイル不要な動的スクリプト言語
• 豊富な標準ライブラリと外部パッケージ
• データ分析以外にも応用範囲が広い
• オープンソース

p.5 データサイエンティストとは
データサイエンティストは、数学、情報工学、対象分野の専門知識（ドメイン知識）の3つの分野の知識を総合的に持ち、データ分析またはデータ解析の一連の処理および理解・評価を行える立場の職種です。

p.5 データサイエンティストの役割

• モデルやアルゴリズムの構築
• 新たな解法や新技術への取り組み
• 解決したい課題に向き合う実務
• データとの向き合い方の提示
• 分析結果の評価

p.5 研究分野と実務の違い
データサイエンティストの役割は、研究分野と実務で多少の違いがあります。研究分野においては、新たな解法や新技術への取り組みが重視されます。一方、実務においては、解決したい課題に向き合う部分が重視されます。研究分野と実務で求められていることが違うことを意識しましょう。

p.10 機械学習の処理の流れ

1. データ入手
2. データ加工
3. データ可視化
4. アルゴリズム選択
5. 学習プロセス
6. 精度評価
7. 試験運用
8. 結果利用