データサイエンティストって名前はよく聞くけどどんな仕事なの？
どうすればデータサイエンティストって名乗れるの？
今回は、こんなデータサイエンティストという職種への疑問について徹底解説していきます！
結論：データサイエンティストを名乗るのに、資格は必要ありません。
では、どんな職能をもっていれば一般的に「データサイエンティスト」と名乗ることができるのでしょうか？
そもそもデータサイエンスが何か？から徹底解説してきます！
この記事を書いた人
データサイエンスとは何か
データサイエンスとは、
データサイエンスとは
ビッグデータや機械学習などを使って、データから有益な情報を取り出し、ビジネスに役立てるための学問・技術です。
データサイエンスは、データの収集、加工、分析、可視化などのスキルを組み合わせたもので、ビジネスにおけるデータを活用し、データから得られる知見を活用して、ビジネスに有益な洞察を生み出すことを目的としています。
つまりデータサイエンティストとは、
データサイエンティスト
データを分析することで、ビジネスに有益な洞察を生み出すことができる人材です。
ビジネスでデータ分析をしていれば、みんなデータサイエンティストなんですね！
ただし、データサイエンティストにももちろん「質」はあります。
上級データサイエンティストが、どのようにビジネスを動かすため分析を進めるかプロセスと全体像をここからは解説していきます！
データサイエンスのプロセス
データサイエンスのプロセスは、一般的にCRISP-DMと呼ばれるフレームワークに基づいて行われます。
CRISP-DMは、データサイエンスのプロジェクトを管理するためのフレームワークで、次の6つのステップから構成されています。
CRISP-DM
- ビジネス理解:：プロジェクトの背景や目的を明確に理解する。
- データ理解：利用するデータを調査し、そのデータがどのようなものであるかを把握する。
- データ前処理： データを加工し、分析に適した形式に変換する。
- モデル選択： 目的に適したモデルを選択し、学習させる。
- モデル評価： モデルの性能を評価する。
- デプロイメント： モデルを実際のシステムに組み込む。
これらのステップを経ることで、データサイエンスのプロジェクトを効率的かつ有効に進めることができます。
ビジネス理解とデータ理解は解釈可能かと思いますので、データ前処理から詳しく説明していきます！
データ前処理
データ前処理は、データサイエンスのプロジェクトにおいて重要なステップの一つです。
データ前処理は、データを分析に適した形式に変換する作業を指します。
データの前処理には、次のような種類があります。
データの前処理の種類
- データクリーニング： データに存在する欠損値や異常値などを取り除く作業。
- データ変換： データの型や単位を変換する作業。
- 特徴量エンジニアリング： データから有用な特徴量を抽出する作業。
前処理は、データの分析に必要な前提条件を整えることで、後続の分析においてより正確な結果を導き出すことができます。
特に特徴量エンジニアリングは、最終的な機械学習の性能を大きく左右するのでしっかりと理解しておく必要があります。
特徴量エンジニアリング
特徴量エンジニアリングは、機械学習モデルを構築するためにデータから有用な情報を抽出することを指します。
これは、データを活用して、最も適切な特徴量を選択し、加工し、組み合わせることによって、モデルの性能を向上させることを目的としています。
特徴量エンジニアリングには、次のような手法があります。
特徴量エンジニアリングの手法
- 特徴量の選択： データセットから最も重要な特徴量を選択するために、特徴量の重要度を評価する手法
- 特徴量の抽出： 新しい特徴量を抽出するために、既存の特徴量を組み合わせたり、変換したりする手法
- 特徴量の変換： 特徴量を変換するために、対数変換や正規化・標準化などを適用する手法
- 特徴量の欠損値の補完： 欠損値が含まれている特徴量を補完するために、平均値や中央値などを利用する手法
特徴量エンジニアリングは、機械学習モデルの性能を向上させるために重要な役割を担うため、データサイエンティストや機械学習エンジニアが理解し活用することが重要です。
モデル選択と評価
モデル選択と評価は、機械学習のプロセスにおいて重要なステップです。
モデルの選択
モデル選択は、学習したデータから最も適したモデルを選択することを指します。
これには、異なるアルゴリズムやハイパーパラメータを用いて、複数のモデルを構築し、それらの中から最も性能が良いものを選択することが含まれます。
いろいろな機械学習モデルを熟知しており、場面に応じて最適なモデルを判断する力が求められます。
モデルの評価
モデル評価は、選択したモデルの性能を評価することを指します。
これには、訓練データで学習したモデルをテストデータに適用し、その結果を用いて性能を評価することが含まれます。
よく用いられる評価指標には、正解率(accuracy)、混同行列、適合率(precision)、再現率(recall)、F1値、ROC曲線などがあります。
これらの評価指標を最大化するために、データ前処理や特徴量エンジニアリングをしっかりと行います。
モデル選択と評価は、データサイエンティストや機械学習エンジニア適切な手法を選択し、正確な評価を行うことが重要です。
ハイパーパラメータのチューニング
ハイパーパラメータチューニングは、機械学習モデルの性能を最適化するために、モデルのパラメータを調整することを指します。
ハイパーパラメータは、学習アルゴリズムによって異なりますが、例えば学習率、バッチサイズ、隠れ層のユニット数などがあります。
ハイパーパラメータチューニングには、次のような手法があります。
ハイパーパラメータチューニングの手法
- グリッドサーチ： 指定した範囲内のハイパーパラメータの組み合わせを全て試し、最も性能が良い組み合わせを選択する手法
- ランダムサーチ： 指定した範囲内のハイパーパラメータの組み合わせをランダムに選んで、最も性能が良い組み合わせを選択する手法
- ベイズ最適化： モデルの性能を予測するために、確率的な手法を使用し、最も性能が良いハイパーパラメータの組み合わせを選択する手法です。
ハイパーパラメータは性能を改善するうえで、重要なプロセスです。
ただし、性能を上げるためには「特徴量エンジニアリング＞ハイパーパラメータチューニング」ですので、特徴量エンジニアリングに多く時間をかけるようにしましょう！
結果の解釈と可視化
結果の解釈と可視化は、データサイエンティストの最も重要なタスクです。
手法ばかりに気をとられて、ビジネスに有益な示唆をしめせなければ分析の価値はありません。。
が、意外とここのプロセスがおざなりになってしまうケースは散見されるように思われます。
結果の解釈
分析結果を解釈することで、その結果がどのようにして生じたのか、その結果がどのような意味を持つのかを理解すること
結果の可視化
分析結果をグラフやチャートなどの形で視覚化することで、データをより直感的に理解することができます。
可視化は、結果を簡潔に表現することで、誰でも理解しやすくなります。
データサイエンスは、その結果を説明しビジネスに有益な洞察を生み出すことで初めて価値が認められます。
データサイエンティストは、学者ではなくビジネスパーソンですので結果にはこだわりましょう！
デプロイメントとモニタリング
結果を解釈し可視化ができたら、最後のステップです。
学習させたモデルをシステムへ組み込みを行います。（デプロイメント）
このステップは、実際にアプリ開発チームとかに任せるでもいいのでデータサイエンティストとして実作業は必須スキルではありません。
また、デプロイしたモデルはログ分析やアラートシステムなどを利用し、モニタリングすることで運用を行います。
デプロイメントとモニタリングは、データサイエンスのプロジェクトにおいて重要なステップであり、モデルを実際のシステムに組み込んで、その性能を監視し、その結果を継続的に評価することでより正確な結果を導き出すことが可能になります。
以上が、CRISP-DMに基づいたデータサイエンティスト業務になります！
ビジネス理解～示唆の導出～システムへの組込みまでできるようになれば、上級データサイエンティストと言えます。
最後に、具体的なデータサイエンスの活用領域について一緒に見ていきましょう。
実践的なデータサイエンスのケーススタディ
実践的なデータサイエンスのケーススタディには、様々なものがありますが、以下にいくつかの例を紹介します。
データサイエンスの導入事例
- 顧客ターゲティング：顧客のデータを分析し、顧客のセグメンテーションを行い、ターゲットとなる顧客に対して最適なマーケティング戦略を立てることで、収益を最大化する。
- リコメンデーションシステム：顧客の購買履歴や閲覧履歴を分析し、顧客に対して適切な商品を提案することで、顧客の満足度を向上させる。
- 生産性向上：生産ラインのセンサーデータを分析し、生産性を向上させるための戦略を立てることで、コストを削減し、収益を最大化する。
- スクリーニング：医療画像を分析し、疾患を早期発見することで、早期治療を可能にする。
- ログ分析：ウェブサイトやアプリのログデータを分析し、顧客の行動パターンを把握し、最適なマーケティング戦略を立てる。
- ソーシャルメディア分析：ソーシャルメディア上でのトピックや意見を分析し、ブランドの口コミや製品の需要を予測する。
- 機械学習モデルのオンライン学習：データが頻繁に追加される環境において、機械学習モデルを常に最新の状態に更新する。
- 自然言語処理：自然言語テキストを分析し、意味を抽出し、情報抽出や機械翻訳などのタスクに利用する。
- オープンデータの利活用：オープンデータを利用し、社会課題の解決やビジネスチャンスの探索を行う。
- ファイナンシャルリスク分析：金融市場のデータを分析し、投資リスクを予測することで、投資戦略を立てる。
- 人工知能による自動運転：車載カメラやセンサーなどから収集したデータを分析し、自動運転システムを実現する。
- メディカルイメージ解析：メディカルイメージを分析し、診断を支援する。
- セキュリティアナリシス：ネットワークやサーバーのログデータを分析し、不正アクセスや脅威を検知する。
- ビッグデータ処理：大量のデータを処理し、ビジネスインサイトを導き出す。
データサイエンスは、様々な分野において幅広く応用され、ビジネスや社会課題の解決に役立っています。
データサイエンスには、膨大なデータを処理し、それを活用することで、より良い結果を導き出す可能性があります。
こんなとてもクールな仕事を行うのがデータサイエンティストです！
いかがでしょうか？データサイエンティストを目指したくなりましたか？
まとめ
今回は「データサイエンティストはどんな職種か」について解説しました。
全体のプロセスと実際の業務イメージを理解いただくために、詳細に書きましたので圧倒されてしまった方もいるかと思います。
ですが、着実に一歩ずつ学習を進めることでキャリアをひらくことは可能です！
データサイエンティストとして、キャリア形成を考えている人は以下の記事が参考になります。
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