AIを開発する際に、必要となる人材としてデータサイエンティストが挙げられます。
データサイエンティストとはどんな人材なのでしょうか？見ていきましょう。
データサイエンティストの概要について
データサイエンティストは、大量のデータを収集・分析し、その分析した情報をビジネスに役立てるデータとしてまとめることが求められる人材です。
データサイエンティストの業務を行うためには以下の能力が必要となります。
- ビジネス力
- ビジネス課題を把握して、それを解決できる力
- データサイエンス力
- データを分析する力（統計学、数学、計算機科学などを駆使し、大量のデータから、意味のある情報、法則などを導き出す）
- データエンジニア力
- データサイエンスで得た情報を実装、運用できるようにする力
この３つの力をすべて兼ね備えた人材というのは稀です。ほとんどの場合、複数のデータサイエンティストが足りない部分を補って業務を行っています。
データサイエンティストの必要なスキル
先程述べた３つの力はもちろん必要なのですが、それ以外にも必要となるスキルがあるので紹介します。
プログラミング
データ分析を行う際には、プログラミングを行って分析するのですが、どのプログラミング言語を使うかで作業効率がかなり変わります。
よく使われる言語としてPython、R言語があります。
Pythonは、データ分析に必要なライブラリが豊富で書きやすい言語として知られています。僕もPythonをよく使っています。使う言語に迷ったときはとりあえずPythonで問題ないでしょう。
データ分析ツール
プログラミング言語でPythonを選んだ場合に一緒に選びたい分析ツールとして、Jupyter Notebookというツールがあります。
Jupyter Notebookは、PythonのコードをWebブラウザで実行したり、ドキュメントを作成できるツールです。気軽にしようできるので一度使ってみると良いでしょう。
機械学習フレームワーク
機械学習フレームワークとは、機械学習を開発するうえで便利なライブラリを提供してくれるものです。自分で０から処理を実装しなくても、すでに実装されているものを使用することで開発時間の短縮ができます。使わない手はないですね。
機械学習で使えるライブラリとして以下のようなものがあります。
- NumPy（ナンパイ、ナムパイ）
- Pandas（パンダス）
- Matplotlib（マットプロットリブ）
- scikit-learn（サイキット・ラーン）
ディープラーニングで使えるライブラリには以下のようなものがあります。
- TensorFlow（テンサーフロー）
- Keras（ケラス）
ここでは詳細について述べません。こういったライブラリがあるんだなぐらいで大丈夫です。
