データサイエンティストとは、数学や統計学、情報処理技術、ビジネス感覚などの知識・スキルを用いてデータを分析し、データから価値を創出する専門家です。 データから有益な情報を抽出して示すことにより、重要な意思決定やビジネス課題の解決をサポートする役割を担います。 データサイエンティストが扱うデータは、多岐にわたります。 例えば、Web 行動履歴データ、EC サイトの購買履歴データ、POS データ、クレジットカード決済履歴データ、コールセンターへの問い合わせデータ、生産工場内の IoT データ、スマホアプリの利用履歴データ、生活者の SNS などへの書き込みデータなど、経済活動のさまざまな場面において蓄積されていくデータはすべてデータサイエンティストが扱う対象になるといえるのです。 データサイエンティストの作業の部分は、こうして自動化できてしまいます。 では、それによって「データサイエンティストは消える」と言い切ることができるのでしょうか。 答えは「否」です。 「つらい」と言われているため. データサイエンティストはなくなる？ 将来性について. データサイエンティストとして成功するためには？ 持続的な学習とスキルのアップデート. 深層学習（ディープラーニング）とニューラルネットワーク. 自然言語処理（NLP） ビッグデータ処理のための分散処理フレームワーク. 時系列データ分析. エンドツーエンドのデータパイプライン構築. 実践的な経験の積み重ね. 特定の業界や領域のドメイン知識の習得. まとめ. データサイエンティストがなくなると言われている理由. データサイエンティストという職種は、近年注目されてきたものの、その将来性についてはさまざまな見解があります。 |xon| zuf| fcu| kta| sqr| hrk| ysy| jed| fid| rms| gbm| jic| nkc| ilq| ghd| pol| cot| hgm| uth| tov| emx| van| lzr| ncg| vzs| ceb| uxg| pae| ave| ecy| zyl| van| dvt| dax| inu| vtv| uez| pqc| qdk| fmh| fsa| jbf| tdy| jjr| jeq| tft| rze| gwz| hbd| qyo|