駄目データサイエンティストのあるある10カ条

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駄目データサイエンティストのあるある10カ条

データサイエンティストの需要が増大するとともに、「本物」のデータサイエンティストを見つけることが難しくなってきたということで、KDnuggetsでも話題としてあがっています。
で、だめなデータサイエンティストの特徴が10個あげられています。(以下は正確な引用ではなく、私なりの要約です。)
1. チームで動けない

データサイエンティストがチーム内で役割を果たすことができず、賞賛のすべてを一人占めしたいというタイプだと、他の人と上手く働くことができず、ベストな結果が出せません。まあ、当然のことですね。
2. 数学的な知識が乏しい
アルゴリズムやその他の重要なツールを素早く勉強するには、強力な数学の知識が不可欠です。数学に対する熱い情熱を持っていることが、より高いクォリティの仕事につながります。
3. コンピュータ・スキルが乏しい
言うまでもなくコンピュータの上で仕事をするわけですから、コンピュータのスキルは必要です。たとえば、Sparkなどの主要なプラットフォームのどれかについて知識を持っていないだけでもだめな可能性が高いそうです。
4. コミュニケーション・スキルが乏しい
これは日本でもよく議論されるところだと思いますが、最終的に組織の業績に働きかけることのできるコミュニケーション能力がないと、せっかくの分析も役に立ちません。
5. ビジネス知識がない
データサイエンティストが、世間のことやビジネスのことにはあまり興味がないというのはありがちなことです。データ分析によって離反しそうな顧客を識別して、離反させないためのメールを出したら、それがきっかけになって離反したという笑えない話もあるぐらいで、ビジネス経験の欠如は致命的な結果をもたらします。
6. ツールに関する知識が乏しい
Scala、Python、SAS、Matlabなど、ありとあらゆるツール使いこなせないとだめなんだそうです。きびしい〜。
7. SAS一辺倒
SASのコーディングができるだけでデータサイエンティストと名乗るという風潮が海外でもあるようで、特定の高度なツールが使えることと、データを読み取り、分析できるということとは同じではないということのようです。
8. 手を汚したがらない
つまり、きれいでファッショナブルな仕事という上っ面の部分だけで仕事をされたのでは、役に立たなくて困りますよね。日本だけでなく、海外でもそういう人が増えているようですね。「リスクを取る」「ハードワーク精神」ということが必要とされています。
9. 知ったかぶり
物知りな人というのは、データが(自分の知っている)理論とマッチするはずで、自分はいつでもその正しい答えを知っているのだという思い上がりを持ちやすいものです。そういうふうな人は、自分が現実をフィルタを通して見ていることに気づかないものです。
10. 好奇心の欠如
これは好奇心というよりも探求心と言うべきなのかも知れませんが、それがなければ、仕事が形骸化してしまいます。データをそれなりのツールで分析したら分析結果が出てくるというだけの簡単なお仕事になってしまいます。それではその背後にあるお宝にはたどり着けません。
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以上、10項目なんですが、それにしても、これに当てはまらない本物のデータサイエンティストがいるとすれば、その人は、データサイエンティストという肩書でなくても、立派なお仕事ができる人材だろうと思います。
高望みすればキリがないというか、これによると、現実のデータサイエンティストは偽物ばかりということになりそうです。困ったものです。
まあ、なんというか、Matlabとか大学の研究室でやっているようなことを会社の中でやっていること自体が、何か根本的におかしい気もするのですがね。会社にもよるでしょうが、普通の大多数の会社には、そんなデータサイエンティストなんて要らないとも思います。10年後には「あんな時代もあったね」と笑い話で振り返ることになるような気がしています。

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