データサイエンスってどんなもの？なぜ必要なの？

  「デジタル社会」は，これまで，物理的なモノを使って処理していたものを，デジタル化したモノやサービスによって置き換えることを指しています。皆さんが普段使う電子マネーによるキャッシュレス決済サービスや，SNSを利用したマーケティングなどがこれらに含まれます．一方，「IoT」では，各種データを取得できるセンサーや，アクチュエータと呼ばれる実際に物を動かす装置をネットワークに接続することでサイバー空間から我々の身の回りの様々なモノを制御したり，状態を把握することを可能にします。

　皆さんも知っている通り，「デジタル社会」も「IoT」もどちらも，それぞれ深く関係するコンピュータ技術やネットワーク技術の発展によって様々な分野に今も急速に広がり続けており，我々は，もう「デジタル社会」や「IoT」と無関係ではいられません。

　さて，「デジタル社会」や「IoT」は単に我々の生活を豊かにしてくれるだけではなく，少し前までは想像すらできなかったようなスピードで膨大なデータを生成します．いわゆるビックデータです。「デジタル社会」や「IoT」の発展により，新たに手に入るようになった様々な分野のビックデータを解析すれば，データの裏側に隠れた事実に関する新しい発見や気づきを我々に与えてくれるとともに，これらの発見・気付きを利用した新しいサービスによる革新的なビジネス応用も可能になります。

　そうです。膨大なデータをいち早く分析し，誰も知らなかった新しい知見を発見できる人材が，今，最も社会で求められているのです。

　ただし，闇雲にデータを変換・分析しても意味のある発見や気づきを与えてはくれません．体系的にデータを取り扱い，応用する能力が備わった人でなければ正しい発見や気づきには決して辿り着くことはできません。

　データ分析を行うスペシャリストのことを「データサイエンティスト」と呼びますが，データサイエンティスト育成を目的に設立されたデータサイエンティスト協会では，データサイエンティストに求められるスキルセットとして，

1. データサイエンス力
2. データエンジニアリング力
3. ビジネス力

が必要であると提言しています。これらにおいて，１のデータサイエンス力には，情報処理，人工知能（AI），統計学などの情報科学に分類される知識・技能が，２のデータエンジニアリング力にはデータサイエンスによって分析した結果を応用する情報システムを構築するためのプログラミング能力などが該当し，最後の，３のビジネス力には，現在のビジネスの現場における課題発見や整理を行う能力が該当します。

　けんひろの地域産業コース（情報分野）では，データサイエンティストに求められる上記の３つのスキルセットをバランスよく効果的に修得するためのカリキュラムが充実しています。