データサイエンティストを目指すには
- 必要なエンジニアリング・スキルを「手を動かして」鍛える
- 社内外にアウトプットを出す／フィードバックをもらう
- 一次情報を仕入れる・理解する
「一次情報を仕入れる・理解する」というのが、できてない気がする。
また、最近、妙に気分が落ち込むことがおおく、「手を動かして」鍛える機会も減ってる気がするな。。。
必要なエンジニアリング・スキルを「手を動かして」鍛える
データサイエンスの仕事に従事して役立った経験・スキル
- データ・ログの取得。
- 取得したデータの整形・掃除。
- 分析した結果の可視化。
- データ取得→整形→可視化までの連携処理。
- 実際に運用するためのクラウド・インフラに関する知識と経験
データサイエンスだから、分析や解析の能力が重視されるかと思いきや、インフラの知識のほうが多く問われている。
インフラの知識は、エンジニアとして長くやっていくために必須知識だと思われる。
問題解決能力が必要不可欠とされるのは、どの職種も同じか。。。
読む力、考える力の重要性を認識してないとダメだね。
社内外にアウトプットを出す・フィードバックをもらう
アウトプットするメリット
- フィードバック・意見をもらえる
- 自分の言葉で話す・書くことにより、良かった点や改善すべき点が見えてくる
- 回数を重ねるにつれ、アウトプットの質と信頼が高まる
一次情報を仕入れる・理解する
百聞は一見にしかず的な内容だった。
つまり、データ分析のヒントは現場にある的な内容だったと思う。
そこから価値を見つけて、ユーザに提供しているんだと感じた。
感想
データサイエンティストって、分析・解析が主業務かと思ったが、インフラ構築込でやることが多いのね。
なんとなくだが、インフラ構築が容易化したことで、いろんな分野でインフラ知識が求められている気がしてきた。
あと、やっぱり、「百聞は一見にしかず」なんだね。
聞いたから分かっていると、見て得たことは、知識の定着も違うし、発想の内容も変わってくる気がする。
