[Financial Express]ハーバードビジネスレビューのトーマスHダベンポートとDJパティルの2012年10月版で、「データサイエンティスト：21世紀の最もセクシーな仕事」というタイトルの記事を共著しました。この記事は、最近のデータサイエンスを取り巻く誇大宣伝のほんの一例です。しかし、データサイエンスは、バングラデシュではもちろんのこと、いまだに世界中で多くの憶測や推測があるトピックです。
「ビッグデータ」、「機械学習」、および「分析」は、データサイエンスに関する会話中に頻繁に使用される単語です。この記事では、これらのトピックに焦点を当て、データサイエンスのバリューチェーンの基本的な考え方と仕事に関するさまざまな役割を説明します。
その最も基本的な意味では、データサイエンスは、貴重な洞察と実用的なステップを得るのに役立つ多様なデータの分析です。今日のデジタル時代では、膨大な量のデータが毎秒生成されますが、そのほとんどは構造化されていません。これはビッグデータとして知られています。データ科学者は、この膨大な量のデータを分析目的に使用するためには、その意味を理解する必要があります。その性質上、データサイエンスはプログラミングスキル、数学と統計のスキル、そしてドメイン知識の交差点と考えることができます。バリューチェーンを見ることで、各スキルが必要な理由と場所が明確になります。
最初のステップは計画段階です。新しいデータサイエンスプロジェクトを開始するときには、明確な目標、すなわちどの質問に答える必要があるのか、または達成する必要があるのかを定義する必要があります。 2番目のステップはデータ準備です。この段階では、データを収集し、考えられるデータのソースを決定します。意図した特定のプログラムで使用できるようにデータを消去する必要があります。いったんクリーンアップされると、データはさらに洗練されなければなりません。すなわち、どの変数を使用するかを選択します。 3番目のステップはモデリングです。データはモデルの作成に使用されます。モデルは、想定されているものを正確に測定しているかどうかを検証または確認する必要があります。それが行われたら、モデルは正確さについて評価されなければなりません。最後のステップはモデルの実行です。これには、データとモデルを視覚化し、それらを適切な場所に配置することが含まれます。データの準備と実行にはプログラミングスキルが必要です。データをモデル化するには数学的および統計的スキルが必要であり、計画段階ではドメイン知識が必要です。もちろん、オーバーラップはありますが、基本的なレベルでは、スキルをどのように分割できるかです。
データサイエンスに必要とされるスキルの多様性を考慮すると、一人の人間が単独でそれを行うことができないのは当然です。そのため、データサイエンスに関しては多くの役割があります。データサイエンスはコンピュータサイエンスの卒業生や統計学者だけのものであるという誤解がよくあります。しかし、そうではありません。さまざまな経験とスキルを持つ人々が、データサイエンスチームで協力するかもしれません。さまざまな役割は次のとおりです。
エンジニア/開発者：これらの人々は、データとデータウェアハウスの収集、清掃、保守を担当します。
ビッグデータの専門家：これらは、コンピュータサイエンスと統計に関する深い知識を持った専門家です。彼らの主な責務の1つは、作成されたモデルが経験から学び、機械学習としても知られる人間の介入なしにそれ自体で改善できることを保証することです。
研究者：研究者はデータサイエンスの統計的要素に関する専門知識を持っており、ドメイン知識も必要です。これは、目的を達成したり、探求されている特定の質問に答えたりするのに役立つ堅牢なモデルを構築するのに役立ちます。
アナリスト：アナリストは日々データを使用します。彼らはしばしばデータの視覚化などの活動に従事したり、データベースソフトウェアを使用して彼らが持っているかもしれない特定のクエリを検索します。それらは、分析とも呼ばれる、データの分析後に見つかったパターンと傾向に基づいて推論を導きます。
なぜデータサイエンスをキャリアの選択肢と見なすことができるのでしょうか。米国だけで、深い分析能力を持つ0.14百万人の不足が予測されました。給与に関する限り、データ科学者は米国で3番目に高い給与の中央値を持っています。しかし、これはバングラデシュの人々にとって何を意味するのでしょうか。現在、データインテリジェンスやアナリティクスチームを持っている企業はほとんどないため、データサイエンスプロフェッショナルの需要は限られています。
データ科学者は、膨大な量のデータを生成するため、バングラデシュのテクノロジー企業、特に電気通信会社にとって非常に有益であることが証明されています。恩恵を受けることができるのはハイテク企業だけではありませんが、膨大な量のデータを生成する組織であればそれを分析することで恩恵を受けられます。しかし、時が経つにつれて、そうでなければ不可能であった傾向やパターンを識別するために、ますます多くの企業がデータの適切な管理と分析の必要性を認識するようになります。
データ科学者に対するバングラデシュの需要は現在限られているかもしれませんが、世界中では、熟練したデータ科学専門家が不足しています。
作家は、バングリンクデジタルコミュニケーションズリミテッドの戦略アシスタントパートナーです。
彼はshahriar127@gmail.comに連絡することができます。
Bangladesh News/Financial Express 20190711
http://today.thefinancialexpress.com.bd/education-youth/data-scientist-as-a-career-option-1562771292/?date=11-07-2019
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