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データ サイエンスとは

データ科学者の業務内容と成功したデータ科学者になる方法を発見する

データ科学者とは

データ科学者は、ビッグ データから貴重な情報を抽出するための研究プロジェクトを主導し、テクノロジー、数学、ビジネス、コミュニケーションに関するスキルを持っています。組織はこの情報を使用して、より良い意思決定を行い、複雑な問題を解決し、業務を改善します。大規模なデータセットに隠されたアクション可能な分析情報を明らかにすることで、データ科学者は会社の目標達成能力を大幅に向上させることができます。それこそが、データ科学者の需要が高く、ビジネスの世界で "ロック スター" と見なされている理由です。

データ サイエンスの概要

データ サイエンスとは

データ サイエンスは、知識を得るためにデータを科学的に研究することです。このフィールドは、複数の分野を組み合わせて、情報に基づいた意思決定と予測を行う目的で、大規模なデータセットから知識を抽出します。データ科学者、データ アナリスト、データ アーキテクト、データ エンジニア、統計技術者、データベース管理者、ビジネス アナリストはすべてデータ サイエンス分野で働いています。

データ量が指数関数的に増加し、企業が収益と革新を促進するために分析に大きく依存するにつれて、データ サイエンスの必要性は急速に増加しています。たとえば、ビジネスのやり取りがよりデジタルになると、より多くのデータが作成され、エクスペリエンスのパーソナル設定の向上、サービスや顧客満足度の向上、新製品と改良品の開発、売上の増加に関する分析情報を得るための新しい機会が提供されます。さらに、データ サイエンスは、ビジネスの世界だけでなく、世界で最も困難な課題を解決するのに役立つ可能性もあります。

データ科学者がやること

データ科学者は、ビッグ データを収集し、分析し、解釈して、パターンと分析情報を明らかにし、予測を行い、アクション可能な計画を作成します。ビッグ データは、以前のデータ管理方法よりも多様で、大量で、高速なデータセットとして定義できます。データ科学者は、以下のようなさまざまな種類のビッグ データを操作します。

  • 構造化データとは、通常、行と列で整理され、名前、日付、クレジット カード情報などの単語や数字が含まれます。たとえば、電力業界のデータ科学者は、発電量と使用量データのテーブルを分析して、コスト削減や装置が故障する原因となるパターンを検出するのに役立ちます。
  • 非構造化データとは、ドキュメント ファイルのテキスト、ソーシャル メディアやモバイル データ、Web サイトのコンテンツ、動画など、整理されていないデータのことを言います。たとえば、小売業界のデータ科学者は、構造化されていないコール センターのメモ、メール、アンケート、ソーシャル メディアの投稿を分析することで、カスタマー エクスペリエンスの向上に関する質問に答えることができる可能性があります。

また、データセットの特性には、構造化された数値データである定量、構造化数値データか、数値では表されず、カテゴリに基づいてグループ化できる定性またはカテゴリ別のデータかを表現することができます。これは、データ科学者は、自分が実行する分析の種類や、データを可視化するために使用できるグラフの種類に直接影響するため、データ科学者が操作するデータの種類を把握することが重要です。

これらのすべてのデータ型から知識を得るために、データ科学者は次のスキルを活用します。

  • コンピューター プログラミング。データ科学者は、会社のデータベースからデータを取り出すために、Linux、R、Python などの言語を使用してクエリを記述します。Python は、コーディング経験のないユーザーでも、簡単に学習して使用でき、データ分析用に事前に構築されたデータ サイエンス モジュールが用意されているため、多くのデータ科学者に選択されている言語です。
  • 数学、統計、確率。データ科学者は、これらのスキルを駆使して、データを分析し、仮設を検証し、機械学習モデル (データ科学者が特定の種類のパターンを認識するためにトレーニングするファイル) を構築します。データ科学者は、トレーニング済みの機械学習モデルを使用して、データ内の関係を検出し、データに関する予測を行い、問題の解決策を見出します。データ科学者は、ゼロからモデルを構築してトレーニングするのではなく、自動機械学習を利用して、本番稼働に対応する機械学習モデルにアクセスすることもできます。
  • ドメインの知識。データを、ビジネスの成果を促進する適切で意味のある分析情報に変換するために、データ科学者はドメインの知識 、つまり彼らが働く業界と会社に関する理解も必要です。データ科学者が業界固有の問題を解決するためにドメインの知識を適用する方法の例をいくつか示します。
産業 データ サイエンス プロジェクトの種類
ビジネス 新製品開発および製品強化
サプライ チェーンと在庫管理
顧客サービスの改善
eコマースのお客様へのおすすめ商品
エンターテイメント メディア コンテンツの使用パターンの解釈
ターゲット市場データに基づくコンテンツ開発
コンテンツ パフォーマンスの測定
ユーザー設定に合わせてカスタマイズされた推奨事項
金融と銀行 詐欺やその他のセキュリティ違反の防止
投資ポートフォリオのリスク管理
お客様のご質問をサポートするバーチャル アシスタント
政府 ポリシーの決定
顧客満足度の監視
社会障碍者請求などの不正検出
医療 証拠に基づく薬物治療と新しい薬物の費用対効果
病気の発生のリアルタイム追跡
患者のケアを改善するウェアラブル トラッカー
通信 ユーザー設定と場所に基づくサービスの改善
通話障害やその他のサービスの問題の最小化
公益事業 スマート メーター分析による光熱水料の使用状況と顧客満足度の向上
資産と従業員管理の改善

「データ科学者がやることは何ですか?」という質問に、別の重要なスキルがあります。分析の結果をマネージャー、エグゼクティブ、その他の利害関係者に効果的に伝えることは、この仕事の最も重要な部分の 1 つです。データ科学者は、分析情報を使用して情報に基づく意思決定を行えるように、技術面以外のユーザーが自分の調査結果を理解しやすくする必要があります。したがって、データ科学者は次のスキルを習得する必要があります。

  • コミュニケーション、パブリック スピーキング、データ ビジュアライゼーション。優れたデータ科学者は、ストーリー テリングやパブリック スピーキングなど、強力な言葉によるコミュニケーション スキルを持っています。データ サイエンスの分野では、画像は 1000 語に値します。グラフを使用してデータ サイエンスの調査結果を提示すると、ユーザーは 5 秒以内にデータをすばやく理解できます。そのため、成功したデータ科学者は、分析と同じようにデータの可視化を重視します。

データ サイエンス プロセスと成果物

データ サイエンス プロセス

データ科学者は、同様のプロセスを経て、以下のプロジェクトを完了させます。

  • データ科学者は利害関係者と連携して、プロジェクトの目標とソリューション要件と共に、解決が必要な問題や回答が必要な質問を明確に定義します。
  • ビジネス上の問題をもとに、データ科学者は、1)現状の詳細を把握するための記述的アプローチ、2)発生している内容と理由を理解するための診断的アプローチ、3)今後発生する内容を予測する予測的アプローチ、4)問題解決の方法を理解するための処方的アプローチのいずれかを決定します。
  • データ科学者は、目的の結果を得るために必要なデータを特定して取得します。これには、データベースのクエリ実行、Web サイトからの情報の抽出 (Web スクレーピング)、ファイルからのデータの取得などが含まれる場合があります。データは、社内で利用できる場合もあれば、チームでデータを購入する必要がある場合もあります。場合によっては、プロジェクトを正常に実行するために、組織が新しいデータを収集する必要があるかもしれません。
  • 通常、この手順は最も時間がかかります。モデリング用のデータセットを作成するために、データ科学者はすべてのデータを同じ形式に変換し、データを整理し、不要なものを削除し、不足しているデータを置き換えます。
  • データをクリーニングしたら、データ科学者はデータを探索し、統計分析手法を適用して、データ特徴量と予測値 (ラベルと呼ばれます) との統計的関係を明らかにします。予測ラベルには、将来の財務価値や、フライトの遅延時間 (分単位) などの定量値を指定できます。

    探索と準備には、通常、非常に対話的なデータ分析と可視化が含まれます。通常、対話型のツールや環境で Python や R などの言語を使用し、このタスク用に特別に設計された環境を使用します。データを探索するために使用されるスクリプトは通常、Jupyter Notebooks などの特殊な環境でホストされます。これらのツールを使用すると、データ サイエンティストは、検出した分析情報を文書化および共有しながら、プログラムを使用してデータを探索できます。

  • データ サイエンティストは、事前に記述的または説明的なモデルをビルドしてトレーニングを行い、それが質問に回答しているか、ビジネス上の問題に対処しているかを確認するために、モデルをテストして評価します。最も単純に言えば、モデルは、入力を受け取り、出力を生成するコードの一部です。機械学習モデルを作成するには、アルゴリズムを選択し、データを提供し、ハイパーパラメーターをチューニングする必要があります。ハイパーパラメーターは、データ サイエンティストがモデル トレーニング プロセスを制御できるようにする、調整可能なパラメーターです。たとえば、ニューラル ネットワークを使用して、データ科学者は非表示レイヤーの数と各レイヤー内のノード数を決定します。ハイパーパラメーター チューニング(ハイパーパラメーター最適化とも呼ばれます) は、最高のパフォーマンスを実現するハイパーパラメーターの構成を検出するプロセスです。

    よくある質問は、「どの機械学習アルゴリズムを使用するべきか」です。機械学習アルゴリズムは、データセットをモデルに変換します。データ科学者が選択するアルゴリズムは、主にデータ サイエンス シナリオの 2 つの異なる側面に依存します。

    • 過去のデータから学習することによってデータ科学者が回答したいビジネス上の質問は何ですか?
    • 精度、トレーニング時間、線形性、パラメーターの数、機能の数などのデータ サイエンス シナリオの要件は何ですか?

    これらの質問に回答するために、Azure Machine Learning は、マルチクラス決定木推奨システムニューラル ネットワーク回帰マルチクラス ニューラル ネットワークK-Means クラスタリング など、アルゴリズムの包括的なポートフォリオを提供します。各アルゴリズムは、異なる種類の機械学習の問題に対処するように設計されています。さらに、Azure Machine Learning アルゴリズム チート シート は、データ科学者がビジネスの質問に答えるために適切なアルゴリズムを選択するのに役立ちます。

  • データ科学者は、ドキュメントを含む最終モデルを提供し、テスト後に新しいデータセットを運用環境にデプロイすることで、ビジネスでアクティブな役割を果たすことができます。デプロイされたモデルからの予測は、ビジネス上の意思決定に使用できます。
  • Microsoft Power BI、Apache、Apache wSuperset、Metabase などの可視化ツールを使用すると、データ科学者はデータを探索し、結果を簡単に理解できる美しい視覚エフェクトを簡単に生成できます。

データ科学者は、データ インジェスト、検出、分析、可視化、共同作業などの多くのプロセスを通して、Zeppelin Notebooks などの Web ベースのデータ サイエンス ノートブックを使用する場合もあります。

データ サイエンスの手法

データ科学者は、仮説検証、要素分析、回帰分析、クラスタリングなどの統計的手法を用いて、統計的に正常な分析情報を検出します。

データ サイエンスのドキュメント

データ サイエンス ドキュメントはプロジェクトや業界によって異なりますが、通常、データの取得元と変更方法を示すドキュメントが含まれます。これにより、データ チームの他のメンバーが今後のデータを効果的に使用するのに役立ちます。たとえば、ドキュメントは、ビジネス アナリストが可視化ツールを使用してデータセットを解釈するのに役立ちます。

データ サイエンス ドキュメントの種類には、次のようなものがあります。

  • プロジェクトのビジネス目標、評価指標、リソース、タイムライン、予算を定義する プロジェクト計画
  • データ サイエンス プロジェクトのアイデアを生成する データ サイエンスのユーザー ストーリー。データ科学者は、利害関係者の視点からストーリーを書き、利害関係者が達成したい内容や、プロジェクトを要求している理由を記述します。
  • データセット、実験のデザイン、アルゴリズムを文書化するための データ サイエンス モデルの文書化
  • ユーザー ガイド、システム メンテナンスのためのインフラストラクチャ ドキュメント、コード ドキュメントなどの システム ドキュメントのサポート

データ科学者になる方法

データ科学者になるには、複数のパスがあります。通常、情報技術またはコンピューター サイエンスの学位を取得していることが条件になります。しかし、IT プロフェッショナルの中には、ブートキャンプやオンライン コースを取得してデータ サイエンスを学んだ人や、データ サイエンス マスターの修士号認定資格を取得する人もいます。

データ科学者になる方法を学ぶには、次の Microsoft トレーニング リソースを活用してください。

  • すばやく開始する方法。Packt の無料電子書籍「Principles of Data Science, A beginner's guide to statistical techniques and theory」をお読みください。統計解析や機械学習の基礎、重要な用語、データ サイエンスのプロセスなどを学ぶことができます。
  • Azure、Microsoft クラウド プラットフォームを使用した機械学習スキルの構築。無料のトレーニング ビデオ、ソリューション アーキテクチャの例、顧客事例など、データ科学者リソース向け Azure Machine Learning をご覧ください。
  • わずか 4 週間で、Azure の機械学習の専門知識を無料で実現できます。複雑な問題の革新的なソリューションを作成するためには、1 日 1 時間かかります。最新のツールとフレームワークを使用して機械学習プロジェクトをスケーリングするための基礎を学習します。自習型のゼロからヒーローになる機械学習パスでは、Azure データ科学者アソシエイト証明書の準備も行います。
  • 包括的なトレーニングを取得しますMicrosoft データ科学者ラーニング パスを受講し、自習型と講師主導型のさまざまなコースから選択します。機械学習モデルの作成、ビジュアル ツールの使用、クラウド上でのデータ サイエンス ワークロードの実行、自然言語処理をサポートするアプリケーションの作成方法について説明します。

データ科学者の認定資格を取得する

認定資格は、データ サイエンスの資格を証明し、キャリアを飛躍させるための優れた方法です。Microsoft 認定プロフェッショナルは需要が高く、Azure データ科学者の求人も今まさにあります。雇用主が最も求めているデータ科学者認定資格をご覧ください。

  • Microsoft 認定資格: Azure データ科学者アソシエイト。データ サイエンスと機械学習に関する知識を適用して、Azure Machine Learning Service を使用する Azure で機械学習ワークロードを実装および実行します。
  • Microsoft 認定: 顧客データ プラットフォーム専門性。顧客プロファイルに関する分析情報を提供し、エンゲージメント アクティビティを追跡するソリューションを実装して、カスタマー エクスペリエンスを向上させ、顧客のリテンション期間を増やします。

データ アナリストとデータ科学者の違いとは

データ科学者と同様に、データ アナリストは大規模なデータセットを使用してデータの傾向を明らかにします。ただし、データ科学者は、一般的には、データ サイエンス プロジェクトの開始や主導、機械学習モデルの構築とトレーニング、エグゼクティブや会議での検出事項など、より多くの専門知識を持ち、責任のある、技術的なチーム メンバーです。一部のデータ科学者は、これらすべてのタスクを実行し、他のユーザーはアルゴリズムのトレーニングやモデルの構築など、特定のタスクに焦点を当てています。データ科学者の多くは、データ アナリストとしてキャリアを開始し、データ アナリストは数年でデータ科学者に昇格することができます。

利用できません データ アナリスト データ科学者
役割 統計データ分析 ビッグ データを活用した複雑なビジネス ニーズに向けたソリューションの開発
一般的なツール Microsoft Excel、SQL、Tableau、Power BI SQL、Python、R、Julia、Hadoop、Apache Spark、SAS、Tableau、機械学習、Apache Superset、Power BI、データ サイエンス ノートブック
データ型の分析 構造化データ 構造化データと非構造化データ
タスクと職務
  • 利害関係者と連携して、管理によって割り当てられたプロジェクトを定義します。
  • SQL を使用してデータ ソースのクエリを実行し、適切なデータ セットを収集します。
  • データを特定し、クリーンし、分析します。
  • 調査結果を解釈し、可視化し、サマリー レポートとして関係者に提示します。
  • ドメインの知識に基づいて、自分でプロジェクトを開始します。
  • 機械学習を含む統計、データ マイニング、分析、モデリング向けのより高度な手法を使用します。
  • 結果をビジネスの成果を促進する推奨事項に変換します。
  • 結果を効果的に可視化し、関係者に提示します。
  • データ科学者は、ビッグ データから貴重な情報を抽出するための研究プロジェクトを主導し、テクノロジー、数学、ビジネス、コミュニケーションに関するスキルを持っています。組織はこの情報を使用して、より良い意思決定を行い、複雑な問題を解決し、業務を改善します。大規模なデータセットに隠されたアクション可能な分析情報を明らかにすることで、データ科学者は会社の目標達成能力を大幅に向上させることができます。それこそが、データ科学者の需要が高く、ビジネスの世界で "ロック スター" と見なされている理由です。

    データ科学者の役割に関する詳細

  • データ サイエンスは、知識を得るためにデータを科学的に研究することです。このフィールドは、複数の分野を組み合わせて、情報に基づいた意思決定と予測を行う目的で、大規模なデータセットから知識を抽出します。

    データ サイエンスの概要を取得する

  • データ科学者は、価値ある情報やアクション可能な分析情報をビッグ データから抽出するために、研究プロジェクトを主導します。これには、解決が必要な問題の定義、データベースから適切なデータを取得するためのクエリの作成、データのクリーニングと並べ替え、機械学習モデルの構築とトレーニング、データ可視化技術の使用、利害関係者への結果の効果的な伝達などが含まれます。

    データ科学者がデータから知識を抽出する方法を知る

  • データ サイエンスのドキュメントはプロジェクトや業界によって異なりますが、一般的にはプロジェクト計画、ユーザー ストーリー、モデル ドキュメント、ユーザー ガイドなどのサポート システム ドキュメントが含まれます。

    データ サイエンス ドキュメントに関する詳細

  • IT 専門家の中には、ブートキャンプやオンライン コースを受講してデータ サイエンスを学ぶ人もいれば、データ サイエンスの修士号や認定資格を取得する人もいます。認定資格は、データ サイエンスの資格を証明し、キャリアを飛躍させるための素晴らしい方法です。Microsoft 認定プロフェッショナルは需要が高く、Azure データ科学者の求人は現在もあります。

    データ サイエンスのトレーニング リソースと認定資格を探索する

  • データ科学者と同様に、データ アナリストは大規模なデータセットを使用してデータの傾向を明らかにします。ただし、データ科学者は、データ サイエンス プロジェクトの開始や主導、機械学習モデルの構築とトレーニング、エグゼクティブや会議でのプロジェクトの結果の提示など、より多くの専門知識を持ち、責任のある、技術的なチーム メンバーです。一部のデータ科学者は、これらすべてのタスクを実行し、他のユーザーはアルゴリズムのトレーニングやモデルの構築など、特定のタスクに焦点を当てています。

    データ サイエンティストとデータ アナリストの責任の比較

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