ITの世界

データサイエンティスト

データサイエンティストは、商品やサービス、業務の改善などに向けてデータを分析します。何を知りたいかを聞き、データを確かめ、分析の枠組みを作って検証し、見直す流れを担います。

科学・技術の分野イメージ

この世界を知る

数字を、役立つ判断の手がかりへ。

何を知りたいかを決める

業務の課題とデータの確認

分析対象の責任者に話を聞き、目標を決めます。データの担当者にも確認し、どんな情報を分析できるか確かめます。

計算を始める前に、問いを考えます。

仕組みを作り、確かめる

分析とモデルの検証

データを加工して、処理の枠組みとなるモデルを検討します。効果や別のデータでの有効性を確認し、改善を重ねます。

一度できたモデルを、そのまま正解にはしません。

普段の様子と、つなげてみよう

こんな場面が、興味の入口に

集めたものを分類したがる

分け方を変えると何が見えるか試してみよう。

数や違いを比べる

比べたいことを一つ決めて表にしてみよう。

予想と結果の違いが気になる

合わなかったところも残す入口に。

数字から理由を考える

何がまだ分からないかも話してみよう。

日常の興味との接点は編集例で、適性を判定する条件ではありません。気になる場面から、仕事を知る入口に。

できるかより、気になるか

身近に試すなら

紙の形のカードを色別に数え、次に形別に数える。違う十枚でも同じ分け方が使えるか試し、分けにくいカードがあれば理由を話す。

見てみたい反応

分類の目的を考え、別の材料でも同じ方法が使えるか確かめるのを楽しむか。

紙の図形や架空の数字を使います。友達の成績・健康などの個人情報を集めず、人に順位や性格のラベルを付ける分析にしません。痛みや不安があるとき、本人が嫌がるときはやめましょう。

気になるところだけ、開いてみよう

もっと知りたいときに

分析を仕事に生かすまで目標・確認・検証

自社でも、依頼先でも

自社の業務を分析する場合と、顧客にサービスを提供する場合があります。まず目標とデータを確認する流れが大切です。

モデルは、確かめて使う

過去のデータへの当てはまりだけでなく、さまざまなデータに有効かを検討します。有効性などを確認して実装へ進めます。

使いながら見直す

環境の変化や、よりよいモデルを考えるために、分析と検証を繰り返す場合があります。

取り組みの中で使う力今の得意・不得意を決めるものではありません

問いを整理する

何のために分析するかを関係者と決めます。

データを扱う

情報の内容を確かめ、加工やモデルづくりを行います。

結果を検証する

効果と別のデータへの有効性を確かめます。

教室を選ぶとき活動内容・初心者・安全管理

形や色の分類、表やグラフなど身近な活動から。
プログラムの操作だけでなく、問いと結果を考える時間があるかを見る。
予想が外れた理由や、分からない部分も話せる活動を選ぶ。

似ている分野との違い

データサイエンティストは、課題に応じてデータ処理の枠組みを作り検証します。WebマーケティングはWebでの届け方や利用者の反応の改善を扱います。分析する場面は重なり、マーケティングの課題をデータサイエンティストが支える場合もあります。

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話してみよう

見ていて、印象に残ったところは？

気になったところや、もっと知りたいことを自由に話してみよう。すぐに習い事を決めなくても大丈夫。