これからのデータサイエンティストの3つの役割、そしてその役割を適切に果たす方法

こんにちは!大学教員ブロガーのねこしです。http://univprof.com/

最近、GoogleやMicrosoftやAmazonをはじめとしていろいろなところでデータ解析のプラットフォームが開発されていて、活用されつつあります。RやPythonなど、データ解析のやりやすいプログラミング言語が流行ってきて、その解説をする本・ブログが出回ったり、簡単にデータ解析するライブラリ・プログラムが普通にダウンロードできたりします。またディープラーニングがいろいろなところで応用されはじめています。AIブームがきていますね。

こういう話をすると、「もうデータサイエンティストっていらないよね」って言う人が出てきます。確かに、上のプラットフォームやR・Pythonのライブラリによってデータ解析のしきいが低くなり、いろいろな方々がデータ解析をできるようになり、データサイエンティストがいなくても問題ないのかな、と思ってしまうのも仕方ありません。

しかし、データサイエンティストの役割はまだまだ終わりません。とても重要な3つの役割が残っています。それらの役割を、データサイエンティストでもあり大学教員でもあるわたしが解説します。さらに、その役割を適切に果たす方法を説明します。

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これからのデータサイエンティストの3つの役割、そしてその役割を適切に果たす方法

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データ解析・統計解析

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