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最近、「ビッグデータ」という単語がIT業界で流行しています。ビッグデータとは、それだけでは特に意味をもたない膨大なデータのことです。例えば、コンビニなどのPOSシステム。性別、年代、買ったものがその都度、記録されています。そのデータ一件だけを見ても、何も意味がないのですが、全国のコンビニで購入される膨大なデータを特定の条件によってフィルタリングしたり、統計データとすることで、意味のあるデータになります。ビッグデータとは、このような社会に点在している膨大なデータを集めて、再利用できる意味のあるデータを作り上げることを言います。
ITの普及によって、ビッグデータの収集は比較的容易なものとなりました。そして、そのデータを再利用すれば意味のあるデータになるということも、主にマーケティング業界では常識なものとなってきました。しかし、その意味のあるデータにするという作業には、専門的スキルが必要なのです。まだ、資格制度は整っていませんが、このような専門スキルをもった人を、データサイエンティストと呼びます。いま、様々な企業、特に大企業において、データサイエンティストの育成や確保に躍起になっている状況です。
前述のとおり、ビッグデータを取扱う専門スキルを持った人を、データサイエンティストと呼び、そのニーズが高くなっています。この先、数年間はこのトレンドは変わらないでしょう。しかし、データサイエンティストが育ち、人数が多くなれば解決するというわけではありません。実際にそのシステムを構築するエンジニアも同時に必要となるのです。ITベンダーも、このトレンドを見逃してはおらず、専用の製品をぞくぞくリリースしています。それらを、使いこなし、データサイエンティストの指示の元、適切なシステム構築ができる人材が、これから注目され、引く手あまたとなるエンジニアでしょう。
データを抽出し、抽出したデータを集計し、集計したデータによる現状分析をして、予測モデルを構築し、予測モデルを利用した施策の最適化までがフローとなります。
データサイエンティストになるためには、次の4つの要素が必要となります。
①データ集め（SQL、hadoop、NoSQL etc） → データベースの取扱いスキル。SQL文などを駆使し、必要なデータをピックアップする能力。
②データマイニング（統計学、R、Python etc）
③モデリング（経営、業界知識）
④最適化（マネジメント）
腕に覚えのある人は、ぜひ挑戦されることをオススメします。
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