データサイエンティストになりたいですか？パート2：必要な10のソフトスキル

データサイエンティストを目指すなら知っておくべき10の必要なソフトスキル：パート2

 

これはデータサイエンティストになるために必要なスキルの第2部です。データサイエンティストになるためには、ハードスキルについて多くの人々が話します。企業は、知っていて欲しいさまざまなツールやソフトウェアをリストアップしますが、面接の際には自分自身の認識が最も重要です。

これはあなたのソフトスキルとパーソナリティによるものです。

ですので、長々と話す代わりに、早速始めましょう。

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コミュニケーション

 

コミュニケーションが重要です。何度も聞いたことがあるかもしれませんし、非常に迷惑に感じるかもしれませんが、重要な要素です。特にテクニカルなフィールドで働く場合、テクニカルなコンセプトを非テクニカルな利害関係者に伝える能力は非常に重要です。技術に長けているとは限らないことを理解し、貴重な洞察や分析の結果、データに基づく意思決定を説明するために効果的なコミュニケーションを確保する必要があります。

 

問題解決力

 

毎日複雑で構造化されていない問題に取り組むため、問題を解決する能力が必要です。タスクを詳細に調査し、提案された解決策の問題点を特定する必要があります。

一つのデータを見てすぐに問題点を見つけることができないかもしれません。そのため、問題解決能力は重要です。

 

批判的思考

 

問題解決能力の一環として、問題や課題への解決策を見つけようとする際には批判的な思考が必要です。直面している問題や解決法について理解し、適切な方法を選ぶ必要があります。

これにはデータの品質を評価し、結果を解釈してデータに基づく意思決定を行うためのバイアスを回避することも含まれます。

 

ビジネス理解

 

ビジネスモデルを理解し、ビジネススキルを実装する必要があります。いつも心に留めておく必要があります。「この会社はこの分析をどのように活用するのだろうか」と。これについてよく理解すると、アナリティクスをどう活用するか（アプリケーション、レポートなど）を見つけることができます。

 

時間管理

 

データサイエンティストとして、1日に複数のタスクをこなす必要があります。これらのタスクを同時にこなすことはストレスを引き起こすことがあります。時間を管理することでストレスを軽減できます。

データサイエンスプロジェクトのライフサイクルがどのようなものかをいくつか試してみた後は、各フェーズにどれくらいの時間が必要かを理解することができます。その経験を活かして、データのクリーニング、分析などのタスクをより効率的に管理することができます。

 

チームワーク

 

時間管理と密接に関連していますが、データサイエンスプロジェクトのライフサイクルにおいて効果的な手法とプロセスを確立するためにはチームワークが必要です。学生のデータサイエンティストとしては、自分自身だけでプロジェクトに取り組むことが多いですが、企業で働く場合はデータサイエンスチームでタスクを分担することができます。これにより、タスクの負荷を均等に分担するだけでなく、チーム全員がタスクを経験することができます。

チームワークは、常にコミュニケーションが取れる状態で行われることが効果的です。いつもチームメンバーと連絡を取りながら、自分が何をしているのか、何かにつまずいているのか、タスクの結果を共有するようにしましょう。

データサイエンスプロジェクトはクロスファンクショナルなチームで行われるため、ビジネスアナリスト、プロダクトマネージャーなど他の専門家と連携する必要があります。

 

ストーリーテリングおよびプレゼンテーション

 

先に述べたように、コミュニケーションスキルの一環として、すべての利害関係者が技術的な知識を持っているとは限りません。そのため、分析の結果を語る際にはこれを考慮する必要があります。

データのストーリーテリングスキルをブログで練習することができます。技術的な概念をより簡潔な形式で説明する良い方法です。また、プレゼンテーションやデータの可視化などを通じて調査結果を発表することもできます。

これらを実践することで、調査結果を提示する方法のためにステークホルダーからの質問が少なくなり、生活がより容易になります。

 

ドメインの専門知識

 

企業との仕事や日常業務に携わることで、スキルを構築し、より熟練した能力を身につけることができます。ただし、非常に革新的な分野で働く際には、通常以上の努力が必要です。

自分が興味を持っていることについて、その分野の専門家になることを強くお勧めします。これにより、あなたのスキルと知識が移転可能になり、日常の業務に応用することができます。

 

自己啓発

 

絶えず進化し続ける分野では、最新の情報に常にアップデートすることが非常に重要です。最初のデータサイエンスの仕事に就いても学びは終わりません。常に新しいことを学び続ける必要があり、仕事の一部を割き時間を費やしてこれらのことについて学ぶ必要があります。

教育に再び没頭する必要はありませんが、記事を読み、ニュースを追い、新しいツールやソフトウェアの使い方を学ぶ必要があります。これにより、スキルセットが向上し、日々の業務が効率的になります。

 

ガバナンスとセキュリティ

 

データサイエンティストとして、重要な情報を扱うことになります。データの収集、使用、共有時には倫理的なガイドラインに従う必要があります。データは一部がプライベート情報であるため、その扱いには非常に注意が必要です。

自社のプロセスとポリシーにおける倫理、バイアス、セキュリティについて調べる必要があります。

 

まとめ

 

これがデータサイエンティストとして必要なソフトスキルについての簡単なガイドラインであったことを願っています。これらのスキルの多くは、職場で自然に構築し、向上させることができますが、自分が直面することを知っておくことは常に良いことです。

学ぶことを楽しんでください！Nisha Arya は、データサイエンティスト、フリーランスの技術ライター、VoAGIのコミュニティマネージャーです。彼女は特にデータサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、理論的なデータサイエンスの知識を提供することに興味を持っています。また、人間の寿命の長期化に人工知能がどのように役立つのかを探求したいと思っています。広範な技術知識と執筆スキルを広げながら、他の人々をガイドすることをお手伝いします。

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