テクノロジー

目指せデータサイエンティスト？トレンド技術の習得について

昨夜、久しぶりにUdemyで「【ゼロから始めるデータ分析】ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門」を再開してみました。

やっぱり導入をちょっとやっただけだったので、Anaconda-navigaterからのPythonの開き方からもう一度動画を資料し直すみたいなことになってしまってましたね。

で、30分くらいやって、睡魔に襲われて終了。

こういった動画系の学習って、本当は一気にやってしまいたいという欲求にかられますね。

僕は、Python自体も始めて書くので、一気にやってしまった方が本当は特徴なんかもわかっていいような気もしています。

ただ、出来る時と出来る事は少しずつでもコツコツ毎日やるというところから、やってみています。

やらないと、やりたいというモチベーションもわかないです。

また、しばらく間が開いてしまうと、「もう一度始めからやり直そう」という発想に行き着いてしまって、これまでの時間を無駄にしてしまいかねないと考えています。

そういう意味でいうと、これまで積み上げてきたものを大切にするという概念で、日々コツコツとやるべき事を積み上げていくというのは、大切な姿勢なのではないかと思っています。

文系の非エンジニアが考えるPythonデータサイエンス最近はもっぱらデータサイエンスの勉強に自分の時間を費やしています。数学とかは苦手な分野なのですがやっぱりトレンドを追いたいという気持ちで勉強してます。やってみると楽しくなって来たので、少し考えをまとめておきます。...

データサイエンスのスキルは、今の仕事で活用か可能か？

このデータサイエンスのスキル、仕事にどう活かせるのか？

僕の場合は、役割として会社の売上の管理や関連するデータファイルの管理をエクセルでやったりもしています。

そして、おそらく今後はGoogle関連のデータ、例えばGoogleアナリティクスやGoogleアドワーズなどのデータなどの集計業務に近いところでも業務をこなしていかなくなると考えてます。

こういった時に、データサイエンティストとしてのスキルがどのように活かせるか？

ここはまだ、それに近いヒントというのは得られていません。

活かせるかどうかの判断がつくまで、しばらくは「こういうものなんだなー」と思って学習を進めていくしかないと思ってはおりますが。

機械学習やAIの知識のインプット

データサイエンティストの入門編からAIの学習まで、一通り僕は学んでいこうと思っています。

ただ、機械学習とAIがいかに違うのか、これからどのように変化していくのかということもまだわかっていないというのが正直な所だったりします。

ただし、今まさにAIなどの知識を持って今後のビジネスに活かしていくことをしないと、ビジネス的にもキャリア的にもこの先のトレンドを見誤るだろうなと考えています。

AIはすでにプラットフォーマーが先進的な研究開発を進めていて、市場への投入というのもどんどん進んできていますよね。

僕もGoogleHomeで子供と遊んだりしていますが、機会そのものが持ち主である僕やその家族の傾向というのを掴んでいってくれています。

こういう体験をどこかにまた転用が出来ないか？というのは誰でも考えることだと思います。

ただし、企画は出来たとしても、詳細なプランに落とし込んだり、現実的なアプローチなのかということまでは判断が出来ない人が、まだほとんどだとも思ってます。

いかにして技術を活用できるか？

いかにしてそれをビジネスとして展開できるか？

実際に展開する場合、どのように構築できるのか？

こういったことまで落とし込んで考えられる人が、これからもっと求められてくると僕は考えてます。

その点に置いては、今からでも基礎から学習を始めておくということが、今後に向けた第一歩なんだろうと思わざるおえないです。

技術的知識の習得、そして実用

遅ればせながら、今業務で、マクロを少し手を出さないといけないと感じていて、業務時間内になんとかこのスキルを身につけないと行けないかもしれないと思ってます。

こういう時に、得意な技術が一つあると応用が効きやすいんだろうなと思ったりします。

また、技術を活用するシチュエーションと、技術の適正のようなことも判断できることが必要ですよね。

エクセルで管理していることに適した技術

大量のデータを持ってきたり集めて集計をする技術

など、それぞれに応じた適切な技術があると思っています。

こういった分野ごとに置いて、どのようにしていけば良いかという事が判断ができれば、最終的には効率的に仕事を進められるのではないかと考えてます。

それにしても、分析とか統計という言葉は2010年くらいからよく言われるようになりましたね。

これってなんでよく言われるようになったのでしょうか？

データを扱う仕事が2000年代から急増してきた

インターネットやシステムを使った仕事というのが、2000年くらいから急激に増えてきたからというのが、データを扱う仕事が増えた一番の要因でしょうね。

つまり、データが取れるようになったという事です。

そして、その溜まった大量のデータを如何にして活用するかという課題が2010年以降、各所でおこったトレンドだったのではないでしょうか？

そうして出てきた職業がデータサイエンティストだと思います。

技術にも、分析にも長けていて、次のアプローチの一歩となる根拠をデータから導き出してくれる。

勝手な解釈をするとデータサイエンティストにはこのような事が期待されているのではないかと思っています。

また、それらの仕事を代替してくれる可能性を含んでいるのが、AIだとも思っています。

まとめ

この辺りも、どこから学び始めて、どこで共通してくるのか、どのような活かし方があるのかというのも、今後のテーマにしていければと考えています。

今日はこの辺で。

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