0. 投稿の背景

私自身は機械学習エンジニアの肩書きで仕事をしているが、同じ会社で働くビジネスサイドの方から、タイトルの質問を直近でいただいた。
そもそもどうだったかな？と思ったので、考えを整理する傍ら、記事を書くことにした。

1. データサイエンスとは？

AWSのHPによれば、ビジネスにとって意味のあるインサイトを抽出するためのデータの研究とある。
上記は最も一般的で中立的な定義だと思うが、実態としては、仕事において少しでもデータの中身について考えたり、手を加えることがあれば、データサイエンスと見なされている感はある。

2. データサイエンティストとは？

データサイエンスを専門に扱う技術者のことで、統計学、プログラミング、機械学習などのスキルを持ち、データ分析や予測モデルの構築などを行う。
ただ、こちらもあくまで一般的かつ中立的な定義で、ビジネスの現場では、会社やプロジェクトによって解釈に大きな違いがあると思っている。

3. データサイエンティストの実務

メインは、下記5項目あたりではないか。

1. データ収集と前処理:
　データを収集し、必要な形式に整えるための前処理を行う。データベースからのデータ抽出やAPIの利用などが含まれる。

2. データ分析と可視化:
　収集したデータを分析し、有益な情報やパターンを見つける。統計学の知識を用いた手法やデータ探索技術（データマイニング）を用いてデータを解釈し、可視化することで結果をわかりやすく伝える。

3. 予測モデルの構築と評価:
　機械学習や統計モデルを使用して、将来の予測や意思決定のためのモデルを作成する。その後、作成モデルのパフォーマンスを評価し、フィードバックを行うことでモデルのブラッシュアップを行う。

4. データベース設計と管理:
　データベースの設計や管理、データのセキュリティと品質管理を行う。データの保管、アクセス、バックアップなどの管理業務も含まれる。

5. ビジネスインテリジェンスのサポート:
　ビジネス上の課題や要件に基づいて、データ分析や予測モデルの結果をビジネス目標に結び付けるサポートを行う。マーケティング戦略の策定や売上予測など、ビジネスの意思決定をサポートする。

4. データサイエンスで用いられる具体的な手法

データサイエンスの実務でよく使用される手法の例は下記。
データサイエンティストは、下記手法を適切に組み合わせることで、データから価値ある情報を抽出し、ビジネス上の意思決定や問題解決に活用する。

1. 統計分析:
　データのパターンや関係性を調査するための統計的手法。具体的な手法としては、回帰分析、t検定、分散分析など。統計分析を用いることで、データの特徴や相関関係を明らかにすることが可能。

2. 機械学習:
　データからパターンや予測モデルを学習するための手法。代表的な手法としては、教師あり学習（回帰、分類）、教師なし学習（クラスタリング、次元削減）、強化学習などがある。機械学習を用いることで、データからの情報抽出や予測モデルの構築が可能。

3. データマイニング:
　大量のデータから有益な情報を抽出するための手法。具体的な手法としては、異常検知、関連ルールの抽出、顧客セグメンテーションなどがある。データマイニングを用いることで、データの隠れたパターンや傾向を見つけ出すことができる。

4. 予測分析:
　過去のデータを元に将来のイベントや現象を予測するための手法。具体的な手法としては、時系列解析、回帰分析、ニューラルネットワークなどがある。予測分析を用いることで、将来のトレンドや需要予測などを行うことができる。

5. データサイエンティスト・データ基盤エンジニア・機械学習エンジニアの役割の違い

タイトルで挙げた職種以外にも類似のものはあるが、ひとまずここでは上記3職種について触れる。
データ基盤エンジニアは、分析よりもそれを行う前提となるインフラ構築に重きを置き、その基盤を用いてデータサイエンティスト・機械学習エンジニアが分析を行い、その分析結果を基にビジネスサイドに提案を行う。
データサイエンティストはビジネスサイドとの関わりも含め、データ分析全般について広く携わるのに対し、機械学習エンジニアは機械学習のモデリングにより特化した業務に携わる。
- データサイエンティスト:
  　データを分析し、洞察を得るための統計的手法や機械学習アルゴリズムを利用する。
- データ基盤エンジニア:
  　データ基盤を構築し、データの収集、保存、処理、管理を担当する。
- 機械学習エンジニア:
  　機械学習アルゴリズムの設計、モデルのトレーニングと評価、実装を行う。

職種	業務内容
データサイエンティスト	・データ収集と前処理・データ分析と可視化・予測モデルの構築と評価・データベース設計と管理・ビジネスインテリジェンスのサポート
データ基盤エンジニア	・データ基盤の設計と構築・データフローの管理と最適化・データのセキュリティと品質管理・スケーラビリティとパフォーマンスの最適化
機械学習エンジニア	・機械学習モデルの設計と開発・モデルの評価と改善・モデルのデプロイと運用

最後に

　なるべく誤りや偏りのない情報発信を心掛けていますが、私自身、社会人になってから学び始めた身ですので、齟齬がある場合はぜひとも指摘をお願いしたいです。