「データサイエンティスト」、「データサイエンス」。これらの言葉は最近注目を集め始めたようで、多くの人にとって馴染みある言葉ではないことでしょう。近年AI（人工知能）、ビッグデータの活用が声高に叫ばれており、「データサイエンティスト」、「データサイエンス」の言葉を見かける場面が非常に増えてきました。そこで今回は、「データサイエンティスト」についてお伝えします！！
「ビッグデータ」とは、大勢の人の行動履歴から蓄積した大量のデータのことです。「ビッグデータ」については以下のページで詳しく解説しています。
一言で言うと「データサイエンティスト」とは・・・
21世紀でもっともセクシーな職業と呼ばれるデータサイエンティスト
「21世紀でもっともセクシーな職業」。これはデータサイエンティストについて語るときに、よく言われる言葉です。2012年にアメリカのある経済誌で使われた言葉で、データサイエンティストが世の中から脚光を浴びるきっかけになりました。
データサイエンティストとは、データ分析から見えてきた仮説を検証して確かめながら新たな知見を見つけ、データ活用を通じてビジネスの課題解決を行っていく人材のことを言います。
データサイエンティストが注目されるようになった背景には、ビッグデータをどう活用するかという期待の中で、データの本質を理解し、適切な分析手法を判断して実行できる人材への需要が高まっていることがあります。データサイエンティストは、ビッグデータが注目を集め始めた頃に生まれた新しい職種と言えるかもしれません。
現状、多くのデータ分析案件は、「ビッグデータを持っているが、これを何か有効活用できないだろうか・・・」というように要望やゴールが曖昧な状況からスタートしていくことが多いようです。顧客の要望を踏まえながら状況を整理し、統計や機械学習を活用してデータを分析し、その結果から業務改善や売り上げを高めるような価値を生み出していくことがデータサイエンティストには求められます。
「機械学習」とは、AI（人工知能）の中心となっている技術です。「機械学習」については以下のページで詳しく解説しています。
データサイエンティストに求められる3つの力
データサイエンティストには、大まかに言うと、ビジネス上の課題を整理して解決する「ビジネス力」、情報処理、AI（人工知能）、統計学などの情報処理学系の知識を理解し活用する「データサイエンス力」、データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする「データエンジニアリング力」の3つが必要だと言われているようです。
ただ、実際そうした人材の数は不足しているのが実際のところで、2018年現在、国内では1000人程度と観られており、将来的に25万人不足するとの調査結果もあるほどです。
まとめ
つまり、「データサイエンティスト」とは、
AI（人工知能）って「なにそれ美味しいの？」ってレベルだった僕が、AIエンジニアを目指してステップを踏んだり踏まれたりしている記事を書いてます。よかったら読んでみてください（実話）。
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