企業研修はデータサイエンスではなくデータ分析
こんにちは。Pythonエンジニア育成推進協会の吉政でございます。最近、データ分析とデータサイエンスを混同されているケースが散見され、企業研修でデータサイエンスを進めされている方もいるので、私見を述べたいと考えています。
もちろん、企業研修でデータサイエンスを実施したほうが良い場合もありますが、多くの場合、データサイエンスではなく、データ分析の実態に合っているかと思います。ちょうどこの時期が来期の研修予算を決める頃なので、その違いをご紹介したいと思います。
データ分析とデータサイエンスの違い
以下では、データ分析とデータサイエンスの違いについて私見を交えてご紹介します。
・データ分析はデータを規則に基づいて処理し、その中にある傾向や特徴を抽出し業務改善などの何らかの改善に役立てる分析を指します。
・データサイエンスは大規模なデータから統計学やアルゴリズム、情報科学、機械学習などを活用して何らかの知見を導き出すことを指します。
一見似たようなものに思われるかもしれませんが、そもそもの分野や規模感も違うことをご理解ください。多くの企業のビジネスを分析するのは、その企業規模にもよりますが、データ分析のほうが多いように思えます。
データアナリストとデータサイエンティストが必要とする知見
そして、ＤＸを推進されている企業が多いため、自社でデータアナリストやデータサイエンティストを育成されることを検討されているケースも増えてきました。ここでは簡単に、それぞれの必要となる知見やノウハウについて私見を交えてまとめてみました。ご参考ください。
データアナリストが必要とするノウハウと知見：業務の土地勘、プログラミング言語や各種ツールを使って行う分析のノウハウ、数学（微分積分・線形代数・確率統計）など
データサイエンティストが必要とするノウハウと知見：特定分野の知識・土地勘、プログラミング言語や各種ツールを使って行う解析のノウハウ、統計学やアルゴリズム、情報科学、機械学習など
上記を見ていただくと、教育する内容も違うことが理解できると思います。
最後に当協会が提供する試験の職種ごとの受験のステップをご紹介します。（関連がある部分のみの抜粋です）
Pythonデータエンジニアを目指す方
・エントリー・エンジニア 基礎試験⇒データ分析試験⇒データ分析実践試験
・エキスパート・エンジニア 基礎試験⇒データ分析試験⇒データ分析実践試験⇒実践試験
機械学習エンジニア・データアナリストを目指す方
・データ分析試験 ⇒データ分析実践試験
ご参考になれば幸いです。
- 資格取得
年間登壇約20回、連載数15本以上、顧問先14社を持つマーケッター。著書「ITエンジニア向け企画力と企画書の教科書」大手企業の職級査定審査員
日本を代表する大手企業を中心にマーケティング支援を実施。日本のIT業界の発展のためには教育が重要であると考え、LinuxやXML、PHP、Ruby on Rails、Python、IPv6の検定試験を立ち上げ、運営組織の代表を歴任する。
吉政忠志（ヨシマサタダシ） 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 代表理事
| 対応エリア | 全国 |
|---|---|
| 所在地 | 江東区 |
このプロフェッショナルのコラム（テーマ）
このプロフェッショナルの関連情報
育成・研修 Python 3 エンジニア認定データ分析実践試験
データ分析を仕事で使うならここまでを抑えてほしいを問う試験です。全国300か所で一年中受験ができます。
