データ分析関連の職業を整理する

はじめに

色々なデータ分析系の職業を見た中で、その分類を自分なりにまとめることが趣旨の記事です。
こちらの記事(機械学習・AI関連の職業をざっくりとまとめてみた)のアップデート版です。

自分用なので、内容も薄く、まとめ方も洗練されていないと思います。
気が向いたらまた更新します。

まとめ方について

ここでは、おおまかに具体的に何をやっているのか「職務」によって各職業を分類し、それに対応する「スキル」を整理します。

データ関係の職業に求められるスキルセットは、一般的に「ビジネス」「データサイエンス」「エンジニアリング」の３つに分類されています。

各スキルをどのくらいの割合で保有しているかでなんとなくのイメージをおいています。(スキルの習熟度ではなく割合です)

各職業

Biz系

データアナリスト

• 職務
  • 課題に対して、データを用いた検証設計とその検証を行い、課題解決に繋げる
• スキルイメージ
  • ビジネス / データサイエンス / エンジニアリング： 70% / 20% / 10%
• 具体のスキル
  • データを用いた問題解決能力(課題を発見、分析し、解決案を提案・実行し、効果を検証する）をもつ

分析プロジェクトリーダー

• 職務
  • 機械学習モデルの構築やデータ基盤開発などのプロジェクトを実行する
• スキルイメージ
  • ビジネス / データサイエンス / エンジニアリング： 50% / 25% / 25%
• 具体のスキル
  • プロジェクトマネジメント

分析コンサルタント

• 職務
  • 組織のデータ利活用の導入やリテラシー教育を推進する
• スキルイメージ
  • ビジネス / データサイエンス / エンジニアリング： 80% / 20% / 10%
• 具体のスキル
  • 組織の課題をヒアリング、分析、適切な解決策を提案・実行できる

Dev系

データサイエンティスト、MLエンジニア、MLリサーチャーはかなり重複している部分があると思います。

データサイエンティスト

• 職務
  • 機械学習等のアルゴリズムの構築
• スキルイメージ
  • ビジネス / データサイエンス / エンジニアリング： 30% / 50% / 20%
• 具体のスキル
  • 要求に合わせて適切な手法を選択し、OSSなどを活用したアルゴリズムの実装力と適切な検証ができる

MLエンジニア

• 職務
  • 機械学習等のアルゴリズムのプロダクトへのデプロイ
• スキルイメージ
  • ビジネス / データサイエンス / エンジニアリング： 20% / 40% / 40%
• 具体のスキル
  • 実サービスで運用可能なMLパイプライン、システムの設計や構築能力がある

MLリサーチャー

• 職務
  • 最新の機械学習や人工知能アルゴリズムのR&D
• スキルイメージ
  • ビジネス / データサイエンス / エンジニアリング： 10% / 60% / 30%
• 具体のスキル
  • 要求に合わせて、論文などから適切な手法を参照し、スクラッチで開発、高度化できる

BIエンジニア

• 職務
  • BI環境の構築やその運用
• スキルイメージ
  • ビジネス / データサイエンス / エンジニアリング： 30% / 10% / 60%
• 具体のスキル
  • BIツールやデータパイプラインの構築、設計

データエンジニア

• 職務
  • 分析用にビッグデータ処理基盤やデータマートを構築・運用する
• スキルイメージ
  • ビジネス / データサイエンス / エンジニアリング： 20% / 20% / 60%
• 具体のスキル
  • 適切なクラウドインフラストラクチャや分散処理フレームワークを用いて分析基盤を設計できる