データサイエンスの職業

私はデータサイエンティストを目指していますが、具体的にデータサイエンスにかかわる職業をまとめた内容がUdemyであったので、記録の意味も込めて記載しておきます。

データアーキテクト・データエンジニア・データベース管理者

これらの職業は、統計を取る際にそもそものデータの基盤を作る職業です。講義の中では、下流工程のような位置づけに見えます。データのインフラ部分の職業です。

データアーキテクト：データをどのように取り込み、処理し、活用できるようにするかをアーキテクトする。

データエンジニア：分析に活用することができるようにデータを処理する。

データベース管理者：ソフトウェアが適切かつ定期的にメンテナンスされているかを確認します。

スキルとしては、SQLやデータアーキテクチャの知識やサーバーの管理などが必要だと感じました。

これらの職業は、BIツールに特化した分析や、課題分析、データの可視化・人に理解しやすい資料の作成がメインの仕事の様子です。

BIアナリスト：分析し、レポートを作成する。

BIコンサルタント：外部の会社にコンサルタントとなる、BIアナリスト。

BIデベロッパー：プログラミングツール（pythonやSQL）などを使って会社内の問題を解決（分析）するような開発を行う。

スキルとしては、データの分析手法・課題の分析能力・説明能力・資料作成スキルなどが必要と感じました。

これらの職業は、データの準備、データの分析、課題分析、レポート作成、機械学習（ML）の高度なモデル構築、データの可視化・人に理解しやすい資料の作成がメインの仕事の様子です。かなり広い範囲を技術的にも、ビジネス的にも網羅する必要がある仕事の様子です。

データサイエンティスト：統計学の手法や機械学習の手法を使って、将来を予測する。システムベースのアプローチで、未来を予測する。

データアナリスト：分析に必要なデータを準備し、ステークホルダー等に、インサイトを提供する。提供する際にはレポートやデータの可視化で分かりやすく伝える。

機械学習エンジニア：機械学習の高度なモデルを構築する。

スキルとしては、SQL、Python、統計学、機械学習の知識、モデル構築のスキル、コーディングスキル、設計スキル、データの分析手法・課題の分析能力・説明能力・資料作成スキルなどが必要と感じました。

この中では、データサイエンティスト・データアナリスト・機械学習エンジニアのどれかを目指したいと感じました。理由は、価値提供の相手の範囲が広いため多くの人に貢献できることと、自分の考えやスキルを提供するモノに乗せやすい（自分の結果のFBを受けやすい）と感じたためです。

ここで示した職業は、少なくとも日本では、このように綺麗に区分けされて募集をしているわけではないと思いますが、ある程度、どういう人になりたいのか？何するのか？どういうスキルが必要なのか？くらいはイメージがついた気がします。