こんにちは！
ブロガーのたけしです。
本日はデータサイエンティストとは
誰が認めるのか？どの程度のレベル
が必要なのか？という素朴な疑問に
答えたいと思います。
データサイエンティストとして
認められる基準については、実は
正式な資格制度があるわけでは
ないため、「自称」でも名乗る
ことが可能です。
ただし、「データサイエンティスト」
として信頼され、評価されるかどうか
には、実績やスキルが大きく
関わってきます。
データサイエンティストと名乗るための3つの要素
- スキルセット：
データサイエンティストに
求められるスキルは、統計学、
プログラミング（主にPythonやR）
データ処理能力、機械学習モデル
の知識などです。
これらを実際に使って成果を出せる
ことが重要です。資格よりも、
「実際に何ができるか」が大切です。 - 実績：
企業やプロジェクトでの実務経験
があれば、それが信頼の証に
なります。もし実務経験がない場合
でも、自分でプロジェクトを
立ち上げ、ポートフォリオとして
公開することで評価されることが
できます。
Kaggleのようなプラットフォームで
コンペティションに参加し、実績を
積むのも良い方法です。 - 他者からの評価：
周りの専門家や企業から
「この人はデータサイエンティストだ」
と認められることが最終的な評価
の基準となります。
LinkedInでの推薦や、GitHubに
公開したコードやプロジェクトの評価、
実際にクライアントや雇用主があなた
の分析力を信頼してくれるかが
鍵です。
「自称」で問題ないのか？
技術分野では、肩書きが必ずしも
資格や公式な認定によって決まる
わけではありません。
多くのデータサイエンティストは
独学やオンラインコースを通じて
スキルを習得し、実務やフリー
ランスのプロジェクトを通じて
経験を積んでいます。
そのため、ある意味では
「私はデータサイエンティストです！」
と言ったもの勝ちの部分もあります
が、名乗った後にそれを証明できる
スキルと実績がなければ信頼は
得られません。
どうやって他者から認められるか？
- ポートフォリオの充実：
自分で行ったデータ分析や
プロジェクトをGitHubや
ブログに公開し、どのように
問題を解決したかを具体的
に示すことが大切です。 - ネットワーキング：
LinkedInやTwitterなどで
同業者や企業と繋がり、
定期的に自分の活動を発信
していくことも重要です。
他者から認められることが、
名乗るだけでなく本物として
評価されるための鍵です。
まとめ
データサイエンティストという
肩書きは、資格ではなくスキル
と実績で認められるものです。
「私はデータサイエンティストです！」
と名乗るのは自由ですが、他者に信頼
され、評価されるためには、それに
見合った知識、スキル、そして
プロジェクトを通じての経験が
不可欠です。
