R＆D部部長が語る、ホットリンクにおける「データサイエンティスト定義と求められるスキル」の話
R&D部部長の榊です。今日は、当社におけるデータサイエンティストの定義と求められるべきスキルセットについて話したいと思います。
概要
- 下図のように当社における「データ分析を活用したSaasを開発する場合のデータサイエンティストの定義」を作りました。
- 既存の3つの定義から、良い部分を拝借しました。
- 各社ごとに、自社にあったデータサイエンティストを定義しておくのが重要ではないか？
【図】ホットリンクにおける「データ分析を活用したSaasを開発する場合のデータサイエンティストの定義」
はじめに
「そもそもうちのデータサイエンティストの定義ってどうなってるんだ？（言外の圧力：まさかないなんてことはないだろうな）」
という有言のプレッシャーを受けるという事態に陥り、「優秀な人を採用するにも社内のエンジニアをスキルアップを図るにも、明確なデータサイエンティストの定義は必要である」ということに去年の後半になってから気づきました。
そんなわけで、当社においてデータサイエンティストに期待される役割を定義し、わかりやすい形でデータサイエンティストの定義を作成しましたので、今日のブログではそちらをご紹介したいと思います。
※ここでの「人工知能技術」とは「機械学習・統計学をはじめとするデータ分析技術の総称」くらいの、いわゆる弱いAIとお考え下さい。
データサイエンティストの定義に関する既存資料の調査
①データサイエンティストの定義・スキルセット・スキルレベル（データサイエンティスト協会）
②そろそろデータサイエンティストの定義とスキルセットについて本気で考えてみる
③データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版）
①データサイエンティスト協会による定義・スキルセット・スキルレベル（データサイエンティスト協会）
データサイエンティスト協会が整理したデータサイエンティストに定義に関する文書では、データサイエンティストを、下記のように定義しています。
「データサイエンティストとは、データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル」
さらに、必要な能力を下記のような3種類に分けた後、それぞれの能力について4つの段階を定義しています。
（各スキルごとのレベルごとに必要な能力は省略）
データサイエンティストに求められるスキルセット
１．ビジネス力（business problem solving）：課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力
２．データサイエンス力（data science）：情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力
３．データエンジニアリング力（data engineering）：データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力
データサイエンティストのスキルレベル
１．業界を代表するレベル ：Senior Data Scientist
２．棟梁レベル ：(full) Data Scientist
３．独り立ちレベル ：Associate Data Scientist
４．見習いレベル ：Assistant Data Scientist
こちらの整理方法の「3つのスキルにわける」「スキルごとにレベルを設定する」という分け方は、内容を理解する上でも、達成すべき目標を立てる上でも、わかりやすい整理方法だと感じて、参考にしました。
【参考】プレスリリース「データサイエンティスト協会、データサイエンティストのミッション、スキルセット、定義、スキルレベルを発表」より
②そろそろデータサイエンティストの定義とスキルセットについて本気で考えてみる
こちらはメルカリ所属のエンジニアの方によるQiitaの記事です。
この記事ではデータサイエンティストをデータサイエンティストを「分析のプロセスのバリューチェーンにおけるマルチリンガル（多言語話者）翻訳者」と定義した上で、各分析のプロセスにおけるスキルを「読み」と「書き」に分けて整理しています。
③データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版）
こちらはデータ分析界隈で知らない人はモグリと言われる六本木に勤務されているTJOさんのブログ記事です。
こちらの記事ではデータ分析にまつわる職業を、
・統計分析メインの「データサイエンティスト」
・機械学習システム実装メインの「機械学習エンジニア」
の2つに分類した上で、それぞれに必要なスキルを具体的に列挙しています。統計分析と機械学習システム実装という主たる業務上役割の違いから、それぞれを異なる職業として定義し、それぞれについて達成すべきレベルを具体的に列挙しています。
この記事のように、そもそも業務上役割が違うものは異なる職業として定義してしまう、というのは、誤解を生みにくい合理的な整理方法だと思いましたので、こちらも参考にしました。
当社におけるデータサイエンティストの定義
このデータサイエンティストの定義を1枚で表現すると下記のような図になります。
【図】データサイエンティストの定義
スキルセット
・ビジネススキル：課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力
・リサーチスキル：機械学習、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力
・エンジニアリングスキル：サービス・システムを実装し、運用する力
スキルセット（簡易表記）
スキルセット（詳細表記）
当社において、現在～将来的に必要とされる職業
先に定義した3つのスキルセットのうち2つ以上にまたがったスキルを持つものをデータサイエンティストとして定義します。その上で、それぞれの得意分野によって4つのタイプの職業を定義しました。
フルスタックデータサイエンティスト
3つのスキルセットを高いレベルで保有し、一人でビジネス要件の定義、用いる手法の選定・適用・評価、システムの実装までできるプロフェッショナル（※※）
※※こんな人はレアポケモンくらい見つからないよ
ビジネス・経営に関する幅広い知識を有しており、顧客のビジネスを理解し、課題を抽出した上で、リサーチャにデータ分析を依頼し、その分析結果に基づいてソリューションが提案できるプロフェッショナル
統計/機械学習の知識に熟達し、顧客課題を解決する機能を実現するために適切な手法の選定・デモレベルでの実装および妥当な評価を行うことができるプロフェッショナル
システムの実装・開発の豊富な経験を持ち、顧客課題を解決する機能を実現するために必要な環境・計算資源を選定し、サービス要件を充足するように実装できるプロフェッショナル
おわりに
余談
フロントエンジニアWanted!!次世代コンテンツマーケティングツール開発
AIを活用したビッグデータ解析プロジェクトのエンジニアをWanted!!
