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日本でデータサイエンティストが育たない理由：Weekly Memo（2/2 ページ）
IoTなどがもたらすビッグデータから新たな知見を引き出す「データサイエンティスト」。統計学の第一人者はその人材像として「逆Π（パイ）型」が求められるという。どういうことか。
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分析するだけの“データサイエンティスト”はもういらない
不足しているといわれるデータサイエンティストを育成しようと、企業や大学が活発に動いている。工学院大学が、2016年度からデータサイエンティスト向けの学科を新設すると発表した。同大学が目指す“次世代の”データサイエンティスト人材とはどのようなものなのだろうか。
ビジネスを変えないデータ分析は意味がない 大阪ガス河本氏に聞く、IT部門の役割
データ分析が脚光を浴びる前からその可能性に注目し、着々と結果を出してきた大阪ガス。その立役者がデータサイエンティストの河本薫さんだ。なぜ、大阪ガスの分析チームは結果を出せるのか、社内で頼られる専門家チームになるためにどんな取り組みをしているのか――。同氏に聞いた。
どうしたら“頼りになる専門家チーム”が育つのか 大阪ガスの河本氏に聞いてみた
AIやIoTといった言葉がメディアを賑わし、こうしたトレンド技術をビジネスに生かそうと考える企業が増えている。大阪ガスのデータサイエンティスト、河本氏は、こんな時こそ技術畑で育ってビジネスも分かる人間が必要だと話す。
7歳の少女が“データサイエンティスト”になる時代
誰もが自らデータ分析を行える「セルフサービスBI」。ツールや導入企業の数は増える一方だが、誰もが簡単にデータを分析できるようになると、企業のビジネスや私たちの生活はどうなるのだろうか。
「データサイエンティスト」って？ コンピュータソフトウェア協会が定義を公表
CSAJが「データサイエンティスト」の定義を公表した。データの収集や加工にとどまらない包括的な人材像を示している。
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