膨大なデータの中から、企業のマネジメントやビジネス戦略に必要な情報を取り出し、意思決定や課題解決、将来予測などに役立てていくデータサイエンティスト。AI・機械学習、IoT、ビッグデータのビジネス活用が急速に進み、いまや引く手あまたの人気職種です。
日経リサーチでは、多くのデータサイエンティストが活躍しており、新しい優秀な人材を募集しています。
データサイエンティストと一口に言っても、バックグランドや身に付けているスキルなどで色々なタイプが存在しますが、大きく①ビジネスに明るいコンサル型、②システム開発に強いエンジニア型、③統計分析に強いサイエンス型の３タイプに分けられます。
日経リサーチでは、もともと多変量解析などの統計的なアプローチを得意とすることから、サイエンス型が多いのですが、近年では、お客様のデータを預かってビジネス課題を解決するケースも多く、コンサル型やエンジニア型のデータサイエンティストも求められています。
日経リサーチには、どのタイプのデータサイエンティストも広く活躍できる場があります。
お客様のより深く、リアルなインサイトを明らかにするため、アンケートの自由回答や画像といった定性的な情報（非構造データ）と定量データを組み合わせた分析にも取り組んでいます。マーケティング関係者の注目を集めている「ジョブ理論」の応用に適した分析手法「SegmentDiscovery（セグメントディスカバリー）」など当社で独自に開発した分析手法は大きな反響がありました。
調査データ以外でも様々な種類の行動データの分析に携わることができます。購買履歴やニュースサイトの閲覧ログのほか、GPSの位置情報、加速度等のセンサーデータ、SNSのデータなどなど。業種・種類を問わず色々なデータを扱って経験を積みたい方にはうってつけの環境です。
今後も最先端のテクノロジーとサイエンスを駆使して、お客様の調査データと行動データ等を融合させた分析サービスの開発に取り組んでいきます。
あなたもデータサイエンティストとして、私たちと共に新しいビジネス領域に挑戦してみませんか。
あなたの能力を伸ばしていく環境が整っています。
以下のような人材を求めています。
数値を読み解く力に優れた、データドリブンな思考の持ち主。データをベースに客観的にものごとの本質を見極めることができ、時にはデータそのものを疑う視点も持てる方を歓迎します。
好奇心をもって自発的に学習に取り組む方。最新の技術だけでなく、経済情勢や社会状況の変化などの情報も含めて考える姿勢が望ましいです。
成果の活用にも意欲的な方。インプットとアウトプットのバランスがとれていることが理想です。自分が得た知見を共有して社内外で発表するだけでなく、身に付けた技術をお客様のビジネスにどのように活用していただけるかを考えることが必要です。
周囲を巻き込むコミュニケーション力を持っている方。内に閉じこもるのでなく、社内外のネットワークへ積極的に参加することも必要です。お客様の課題に寄り添い、チームとして課題解決に取り組める方を歓迎します。
データサイエンティスト協会が無料公開している、
データハンドリングの演習問題に対して、SASの解答例を作成し、GitHubに公開しました。
https://github.com/Nikkei-R-DataScience
日経リサーチも加盟している、データサイエンティスト協会が作成した、
「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」を活用しています。
これは、データサイエンス初学者が、前処理などデータハンドリングスキルを実践的に学べる良質な問題集です。
さまざまなデータを分析するには、分析手法の理解や実行だけでなく、データハンドリングのスキルが必須です。
日経リサーチのデータサイエンティストは、プログラミング言語としてSQL、Python、Rに加え、SASも利用しています。
SASのメリットは、様々な形式で取得・収集されるアンケート回答データや、クライアント企業が保有している顧客属性データ、
公的に公開されている統計データ等を、特定のデータベースを持たずに、入力データとして用い、加工・分析できることです。
当社のデータサイエンティストのスキルをイメージしていただき、ぜひチャレンジしてみたいという方の応募をお待ちしております。
・企業に集まるデータだけでは収益につながらない理由とは(特別座談会レポート Part1)
