ビッグデータ時代に求められる「データサイエンティスト」とは？
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ちょっと反則?かもですが、私のブログ(http://ashibata.com) で書いた内容について、J-Waveでお話しさせていただきました。まだまだデータサイエンティストという職業は良く知られていないし、エンジニアとも勘違いされることが多いと感じます。一方で今後ますます活躍の場を広げる職業です。今回はラジオという場で多くの方にお伝えする機会を頂き、どうもありがとうございました！
データサイエンティストはビッグデータを統計的手法で分析する人という感じで、どちらかというとコーディングや設計を得意とするエンジニアというイメージだった。ゆえに、データエンジニアという呼称の方が適切ではないかと思っていた。ところが、お話を聞いてみるとシミュレーション科学と似ているのかもしれないと思った。
コンピューターシミュレーションは、例えば数値流体力学が有名だが、何をするかといえば連立非線形偏微分方程式をスパコン等を用いて数値的に解いて流体の振る舞いを調べるというようなことをする。最近は、長い歴史（研究の積み上げ）の結果、誰にでも使用可能な良質なオープンソースコードがネットでDLできる。ある意味、初期条件さえ打ち込んでしまえば、誰にでもなんらかの結果を得られてしまう。ところが、きちんと科学的に意味のある結果を得るためには、得られた結果がその研究分野の文脈の中でどう位置付けられるのかを理解する必要があるし、データをどう切り出すか解析するかは科学的センスも問われる。
データサイエンスの場合は、扱う対象が自然科学からビジネス分野に変わったということか。自然科学（特に、物理学）とビジネスではシーンにおけるカルチャーギャップが激しいと想像するが、サッシャさんや寺岡さんにはそのあたりを深堀りして欲しかった（マニアックな興味かもしれないが）。シバタさん、J-WAVE STEP ONEへのご出演ありがとうございました！データサイエンティストの役割について、わかりやすくお話ししていただきました。
データを収集するだけでは宝の持ち腐れ。それを分析し見極め、社会に還元していく。情報に文脈を持たせるというプロセスによって情報が磨かれていくんですね。
