2017年8月2日『企業のAI力を向上させるデータサイエンティスト』講座を開講しました!

たくさんの方にお申し込みいただき、熱心に話を聞いている方、
多岐に及ぶ質問を投げかける方など、色々でした!関西方面からいらしてくださった方もたくさんいました。

お越しいただい方、どうもありがとうございました!

データサイエンティストという職業がいつ、どのようにして生まれたか
という話から始まり、求められるスキルセット、どこで募集をかけるべきか、
面接時に聞くべき質問は、などの具体的な話をしました。

 

 データサイエンティストに求められるスキルセットには統計学的知識やプログラミングの知識だけではなく、ビジネス要件を明確にしてステークホルダーに伝えるためのコミュニケーション能力やデータを可視化してプレゼンする能力なども必要

データサイエンティストに求められるスキルセットには統計学的知識やプログラミングの知識だけではなく、ビジネス要件を明確にしてステークホルダーに伝えるためのコミュニケーション能力やデータを可視化してプレゼンする能力なども必要

参加いただいた日本を代表する企業の方々によると、自社には青いスキルセット(プログラミング知識)と緑のスキルセット(統計学的知識)を持つ人は多くいるけれど、その人たちに赤いスキルセット(コミュニケーション能力)を教えることに苦労している、とのことでした。

アメリカではどちらかというと、話をするのはうまいけれど技術力が伴っていない人が多いので日本とは違いデータサイエンティストになりたい人は一生懸命MOOCなどを通して統計学やプログラミングを勉強してキャリアチェンジを図っています。

また、一番熱い議論になったのが、なぜこの3つのスキルセットが併存していないとだめなのか、3人それぞれ雇って3本の矢でいいではないか、ということですが、そうすると、下記のような不公平な状況に陥ることが多いのです。

 

  3つのスキルを3人の別の人材に求めると、結果的に情報処理能力がある人がデータ抽出などの一番時間がかかって大変な仕事のみをすることになり(データ労働者になる)、数学的アプローチの人は手法などを考えてデータ労働者に指示を出す役割(アイデアマン)になり、一生懸命データ抽出と解析をした結果を経営陣にプレゼンするコミュニケーション担当者が『人気者』になってしまう、と述べる長谷川CTO。


3つのスキルを3人の別の人材に求めると、結果的に情報処理能力がある人がデータ抽出などの一番時間がかかって大変な仕事のみをすることになり(データ労働者になる)、数学的アプローチの人は手法などを考えてデータ労働者に指示を出す役割(アイデアマン)になり、一生懸命データ抽出と解析をした結果を経営陣にプレゼンするコミュニケーション担当者が『人気者』になってしまう、と述べる長谷川CTO。