データ分析の仕事のトレンド：パート2

ビューティー＆ファッション業界の最新トレンド：パート2

前回のブログシリーズの第1部で紹介した「データ分析の求人トレンド」から続き、データ分析の求人トレンドと自然言語処理（NLP）の役割についての旅が続きます。

第1部では、「データ分析の求人トレンド」アプリケーションを紹介しました。これはデータを収集し、NLPを適用して解析することに関するもので、KNIME Analytics Platformによってパワードされています。データ分析の求人市場に関するライブデータを収集するためのWebスクレイピングフェーズと、NLP技術を使用してデータをクリーニングするプロセスについて説明しました。そして、求人情報の中で7つの均質なスキルセットが明らかになるトピックモデルを紹介しました。これらのスキルセットは、データ分析のプロフェッショナルに求められる能力や活動を表しています。

このブログシリーズの第2部では、特定のスキルセットについて説明し、データに基づいたデータサイエンスの専門職の進化する風景についての考察を行います。

トピックとその説明

スキルセットにラベルを付けるためには、以前に求人情報に適用されたLDAアルゴリズムによって特定された最も頻出の用語と重みを使用しています。さらに、各トピックの求人説明を分析して、主要な活動や必要なスキル、それらが最も一般的に見つかる業界を強調します。これらのトピックを理解することで、求職者は市場の需要に合わせて自分のスキルセットを整え、データ分析の分野で適切なポジションを獲得する可能性を高めることができます。以下の段落では、各スキルセットの概要を簡単に説明しています。

トピック 0: 研究とデータ分析

以下の表は、トピック 0 のトップ5の用語と重みを示しています。重みは、その特定のトピックを定義するための用語の重要性を示しています。これらの用語とトピック 0 としてラベル付けされたドキュメントを考慮すると、このスキルセットを「研究とデータ分析」と解釈します。

用語	重み
研究	4510
ポジション	4195
情報	4112
健康	3404
大学	2118

表 0: トピック 0 の用語の重み

このスキルセットは、研究の実施、データの分析、意思決定に関する洞察を提供するなど、さまざまなセクターでの意思決定を促進する重要な活動を含んでいます。データ分析の基盤として、このスキルセットはデータから価値ある洞察を抽出し、トレンドの特定、情報に基づく意思決定を可能にします。求人情報のコーパスから収集した情報では、このスキルセットに関連する基本的な競争力要件は次のとおりです。

強力な分析能力と問題解決能力
統計ソフトウェア（R、Python）の専門知識
データ可視化ツールの経験
効果的なコミュニケーションとドキュメンテーションのスキル
関連する分野のバックグラウンド（数学、統計学、データサイエンスなど）

トピック 1: 管理と顧客サポート

表 1の用語と重みを見ると、およびトピック 1 に関連するドキュメントを考慮すると、「管理と顧客サポート」とラベル付けすることにしました。このスキルセットは、顧客とのインタラクションの管理、管理サポートの提供、物流や調達プロセスの調整を含みます。

用語	重み
サポート	2321
管理	2307
情報	2134
ポジション	2126
顧客	1909

テーブル1：トピック1の用語の重み

私たちの意見では、このスキルセットが求められる仕事で成功するために必要な基本的な能力は次のとおりです：

強力な組織能力と時間管理能力
細部への注意
オフィスソフトウェアとコミュニケーションツールの習熟
優れた対人関係スキルと問題解決能力

トピック2：マーケティングと製品管理

テーブル2に表示される用語に基づいて、これは「マーケティングと製品管理」のスキルセットであると解釈します。

用語	重み
ビジネス	8487
チーム	8021
製品	6825
顧客	3923
マーケティング	3740

テーブル2：トピック2の用語の重み

このスキルセットは、マーケティング戦略の開発、製品ライフサイクルの管理、市場成長の推進を中心に展開しています。データ分析に重点を置いた仕事では、市場動向、顧客の嗜好、製品のパフォーマンスに関するデータ駆動の洞察を活用して判断力を持つために重要です。

マーケティングと製品管理のスキルセットで必要な主要な能力は次のとおりです：

高度な分析能力と戦略的思考能力
市場調査と競争情報への専門知識
マーケティングツールとプラットフォームの経験
優れたコミュニケーションとリーダーシップスキル
ビジネス、マーケティング、または関連する分野のバックグラウンド

トピック3：ビジネス管理、データガバナンス、コンプライアンス

テーブル2に表示される用語に基づいて、「ビジネス管理、データガバナンス、コンプライアンス」のスキルセットと結論付けました。

このスキルセットは、ビジネスの運営の監視、データの品質とセキュリティの確保、リスクおよび規制要件の管理を包括しています。データ分析に重点を置いた仕事では、データの整合性の維持、コンプライアンス監視、リスクの特定、データ駆動の洞察を利用したビジネスプロセスの最適化が可能になります。

用語	重み
ビジネス	14046
管理	10531
チーム	5835
分析	5672
プロジェクト	4309

テーブル3：トピック3の用語重み

私たちの調査によると、このスキルセットで必要な能力は以下の通りです：

強力な組織力とリーダーシップ能力
データ管理、データガバナンス、リスク評価の専門知識
規制フレームワークと業界の標準に関する経験
効果的なコミュニケーションと問題解決スキル
ビジネス、ファイナンス、または関連分野のバックグラウンド

トピック4：ビジネスインテリジェンスとデータ可視化

トピック4の用語を見ると、これを「ビジネスインテリジェンスとデータ可視化」スキルセットと呼んでいます。

このスキルセットは、ダッシュボードやレポートなどの常に存在するBIソリューションの設計、洞察に富んだ可視化の作成、そして戦略的な意思決定に役立つデータの分析を含みます。データ分析を活用した仕事で重要であり、生データを戦略的な意志決定につながる行動可能な洞察に変換します。

用語	重み
ビジネス	19372
分析	7687
Power BI	7359
インテリジェンス	7040
SQL	5836

テーブル4：トピック4の用語重み

ビジネスインテリジェンスとデータ可視化に関連する基本的な能力要件は次のとおりです：

強力な分析と問題解決能力
Power BI、Tableau、SQLなどのBIツールの専門知識
データ可視化技術の経験
効果的なコミュニケーションとストーリーテリングのスキル

トピック5：データウェアハウスとクラウドインフラストラクチャ

テーブル5に表示される用語に基づいて、これを「データウェアハウスとクラウドインフラストラクチャ」スキルセットと解釈します。

クラウドとビッグデータエンジニアリングのスキルセットを必要とする仕事は、クラウドベースのソリューションの設計と実装、大規模なデータ処理の管理、ソフトウェアアプリケーションの開発などと関連付けられます。データ分析に焦点を当てた仕事で重要であり、価値ある洞察のための大量のデータの効率的な処理と分析を可能にします。

用語	重み
開発	4525
クラウド	3998
エンジニアリング	3692
ソフトウェア	3510
設計	3494

テーブル5：トピック5の用語重み

このスキルセットに関連する基本的な能力要件は次のとおりです：

強力なプログラミングと問題解決能力
AWS、Azure、Google Cloudなどのクラウドプラットフォームの専門知識
Hadoop、Spark、NoSQLデータベースなどのビッグデータ技術の経験
情報セキュリティポリシーと関連プロセスの知識

トピック6：機械学習

表6に表示される用語に基づいて、これは「機械学習」のスキルセットを示しています。これはAIモデルの設計、最先端のML技術の研究、およびインテリジェントなソフトウェアソリューションの開発に関わります。データ分析を重視した仕事では、AIモデルのトレーニングとパフォーマンスの最適化の基礎となります。

用語	重み
機械	9782
科学	8861
研究	4686
コンピュータ	4209
Python	4053

表6：トピック6の用語の重み

私たちの調査によると、今日の機械学習に必要な基本的な能力は以下の通りです。

優れたプログラミング能力と数学的能力
TensorFlow、PyTorchなどの機械学習フレームワークの専門知識
ディープラーニングや自然言語処理などの高度なAI技術の経験
効果的なコミュニケーションと協力スキル

スキルセットとプロフェッショナルのプロファイル

この記事では、データエンジニア、データアナリスト、データサイエンティストの3つの異なる職業プロフィールにおけるスキルセットの関連性の詳細な分析に焦点を当てました。これらのプロフィールを求人と関連付けるために、ルールベースの分類器を活用しました。この分類器は、求人タイトルに含まれるキーワードに基づいて求人リストのプロフィールを判断しました。例えば、「データアーキテクト」という求人はデータエンジニアの役割として分類され、一方で「機械学習エンジニア」という求人はデータサイエンティストのカテゴリに属します。

潜在ディリクレ配分（LDA）トピックモデリングを使用することで、各求人に対して7つの異なるスキルセットのトピックの重みを算出します。すべての職業プロフィールで各スキルセットの平均重みを計算し、役割ごとの平均スキルセットの重みとして表現します。これらの重みは正規化され、パーセントで表現されます。

図1に示されているように、プロフェッショナルのプロフィールと対応するスキルセットとの相互関係を示す洞察に満ちた視覚化を提示します。このビジュアルは、データエンジニア、データアナリスト、データサイエンティストの基本的な能力に関する雇用主の予測を包括しています。

予想通り、データエンジニアの役割では、「データウェアハウス＆クラウドインフラストラクチャ」のスキルセットの習熟が主要です。さらに、可視化と機械学習の理解も不可欠です。これは、データエンジニアがデータアナリストとデータサイエンティストの両方をサポートする重要な役割を果たすことが予想されているため、スキルの多様性に重点が置かれています。

一方、データサイエンティストにとって最も重要な専門知識は「機械学習」であり、次いで「研究」方法論の習得が求められます。特筆すべきは、「ビジネス管理」と「製品管理」というハイブリッドスキルセットも重要視されていることです。これは、求人市場がデータサイエンティストに求めている複雑な能力のセットを表しています。

データアナリストの領域に注目すると、「BIと可視化」の習熟が重要な要件として浮かび上がります。彼らがビジネスレポートの作成、ダッシュボードの作成、ビジネスの健全性の監視に関与する役割を考えれば、これは驚くべきことではありません。さらに、データサイエンティストの役割と同様に、「ビジネス管理」という補完的なスキル要件があります。また、データアナリストのスペクトラム内では、「製品管理」と「研究」の能力も求められます。

まとめると、この調査は、さまざまなデータ分析の役割におけるスキルセットの前提条件の微妙な景色を強調しています。データエンジニア、データアナリスト、データサイエンティストの能力に優れる候補者に対して雇用主が期待している多面的な期待を示しています。

図1：レーダープロットは、プロフェッショナルのプロフィールと対応するスキルセットの関連性を次元で示しています（クリックして拡大表示）。

結論

データ分析の拡大する分野における求人の分析により、個々のスキルセットに基づいて求人をカテゴリー分けし、各カテゴリーで必要な多様な能力の範囲を明確化することを目指しています。この領域の指数関数的な成長とデータに基づく意思決定の重要性を考慮すると、データの収集、保存、分析のプロセスは驚異的な進歩を遂げ、データ分析のスキルを持つプロフェッショナルへの飽くなき需要が生じています。

求人を7つの注目すべきスキルセットのトピックに分類することで、この急速に変化する分野において、専門的なスキルと多面的なスキルの両方の必要性に光を当てています。データ分析やビジネスインテリジェンスから機械学習や人工知能まで、様々なトピックが含まれており、データ、テクノロジー、クロスファンクショナルなチームワークを活用できる人材への需要が高まっていることを強調しています。

しかしながら、この研究にはいくつかの制約があります。求人市場のダイナミックな性質や新しい技術や方法論の登場により、ここで行った分析の「スナップショット」的な静的な視点ではなく、継続的な更新が必要です。さらに、データ分析の領域における多様な求人の役割やスキルのニュアンスをすべて捉えることはできなかった可能性があります。これは、研究時点での利用可能な求人情報に依存しているためです。

当社のすべての業績はKNIME Community Hub Public Space – “Job Competency Application”で無料でご利用いただけます。ワークフローをダウンロードして試し、自分自身で発見し、拡張または改善することができます。

次は何ですか？

将来を展望すると、この研究の大幅な拡大の可能性が見えてきます。これには、第1部で説明されている「Stop Phrasesの削除」メソッドを実装するためのKNIMEコンポーネントの開発、およびKNIME内でのヒューマンインザループのインタラクティブな可視化フレームワークの開発が含まれます。このようなフレームワークにより、与えられたコーパスに対して最も一貫性のあるトピックモデルを選択するための人間の判断プロセスが簡素化され、私たちの業績のスケーリングが向上します。また、LLMを支援とするメカニズムをトピックモデリングフェーズでサポートし、簡素化することも想定しています。このようなシナリオは、さらなる実験と研究のための余地を残しています。

データ分析の分野のプロフェッショナルは、新興技術に追いつくために常に情報を得て適応性を持つ必要があります。これにより、彼らのスキルセットがデータ駆動型の意思決定の絶え間なく変化する風景で有益で価値のあるものであることが保証されます。特定のトピックに関連するスキルを認識し育成することで、求職者はこの活気ある市場で競争力を得ることができます。データ分析のプロフェッショナルが分野において自らを有用性を保つためには、キャリアを通じて好奇心を持ち続け、継続的に学び続けることが必要です。

Mahantesh Pattadkalは、データサイエンスプロジェクトと製品のコンサルティングで6年以上の経験を持っています。データサイエンスの修士号を持つ彼の専門知識は、ディープラーニング、自然言語処理、および説明可能な機械学習において光ります。また、彼はデータサイエンスベースのプロジェクトにおいてKNIMEコミュニティと積極的に協力しています。

[Andrea De Mauro](https://www.linkedin.com/in/andread/)は、P&GやVodafoneなどの多国籍企業でビジネスアナリティクスとデータサイエンスチームを構築する15年以上の経験を持っています。企業の役割に加えて、彼はイタリアとスイスのいくつかの大学でマーケティング分析と応用機械学習の教育も行っています。彼の研究と執筆により、データとAIのビジネスと社会への影響を探求し、より広範な分析リテラシーが世界をより良くすると確信しています。彼の最新の著書はPacktによって出版された『Data Analytics Made Easy』です。彼はCDOマガジンの2022年のグローバル「40歳未満の40人」リストに名を連ねました。

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