データサイエンティストは、データを分析し、その結果をビジネスや研究に活用する専門家です。データサイエンスは、生物学、医学、工学、経済学、社会学、人文科学などの多様な分野で応用されています[1]。データサイエンティストは、大量のデータを扱い、その中から有益な情報を見つけ出し、意思決定や戦略立案に役立てることが求められます。
データサイエンティストには、統計学、プログラミング、機械学習、データ可視化などのスキルが必要です。また、データサイエンティストは、ビジネスや研究の目的に応じて、データを適切に解釈し、その結果を他の専門家や意思決定者に伝える能力も重要です。
日本のデータサイエンティストの例として、宮田裕章氏が挙げられます。彼は慶應義塾大学医学部医療政策・管理学教室の教授で、データサイエンスや科学方法論、Value Co-Creationを専門としています[2]。また、橋本尚武氏はデータサイエンティストであり、起業家、会社役員としても活躍しています[3]。
データサイエンティストは、ITエンジニアとしても分類されることがありますが、システムエンジニア（SE）とは異なる職種です[4]。データサイエンティストは、データ分析や機械学習に特化したスキルを持ち、異分野との共創を通じて研究や実践に取り組んでいます[2]。
データサイエンティストの求人や採用に関しては、ジェイエイシーリクルートメントやパーソルキャリアなどの人材紹介会社がサポートしています[5][6]。これらの会社は、データサイエンティストやAIエンジニアなど、デジタル分野に特化した知識と専門性を持つ人材のネットワークを活用して、企業の採用を支援しています。
Citations:
[1] https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9
[2] https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%AE%AE%E7%94%B0%E8%A3%95%E7%AB%A0
[3] https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%8B%E6%9C%AC%E5%B0%9A%E6%AD%A6
[4] https://ja.wikipedia.org/wiki/IT%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2
[5] https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%82%A4%E3%82%B7%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%82%AF%E3%83%AB%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%88
[6] https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%91%E3%83%BC%E3%82%BD%E3%83%AB%E3%82%AD%E3%83%A3%E3%83%AA%E3%82%A2
