データサイエンティスト育成のために企業が取り組むべきことと評価の考え方

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本記事の第1回はこちらから、第2回はこちらから。

企業として取り組むべきこと

 現代においては、多くの方がプライベートなり仕事なりで自由に使えるパソコンをお持ちかと思います。データサイエンスに関する知識は書籍やインターネットから得られますし、データ分析を行うためのソフトウェアも、安価もしくは無償で手に入れられます。

 例えば、Microsoft Excelの分析アドイン機能を利用することで、重回帰やロジスティック回帰などを行うことができます。また、RやPythonといったプログラミング言語を勉強すれば、より本格的な環境でデータ分析を実践できます。RやPythonとそのデータ分析用ライブラリはたいてい無償です。

 このような時代ですから、「自分で勉強できる人材がデータサイエンティストとして最も成長性するタイプ」というのが私の持論です。私が人事部でデータサイエンティストの採用に関わっていたときも、文系の学生が独学で機械学習を習得し、求人に応募してきたことがありました。

 そもそもサイエンティストとは「科学者」であり、データサイエンティストとはデータに基づいて「科学する」ことが仕事です。そして科学者とは、企業などが一から十まで手取り足取り教育して育てるものではない、ということは理解に難しくな……(中略)…… /p>

 さらに、自社のシステム部門で対応可能か、ITベンダーを頼るべきかの判断も企業には求められます。

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