「2タイプのデータサイエンティストの協働」が、AIプロジェクトを成功に導く - (page 3)

田中耕太郎

2017-08-18 07:00

AI型データサイエンティストは理論と開発で活躍

 AI型データサイエンティストは、機械学習プロジェクトや人工知能と呼ばれる分野の研究開発で主に活躍するため、この文脈に沿って説明します。

 こちらも従事するプロジェクトによって求められるスキルなどは異なりますが、下記のような分野があります。

AI型データサイエンティストの業務例

    ●データに基づいた分類

  • 属性データを用いた類似ユーザーや類似商品のクラスタリングなど
  • 行動履歴に基づいた類似傾向を持つユーザーの抽出など
  • ●データを用いた数値予測

  • 外部環境の変化が売上に与える影響の予測など
  • ユーザーごとの1年間の想定売上の予測など
  • ●施策の最適化

  • 実績に基づいた費用対効果が最大となる広告費用の配分など
  • ユーザーごとに最も購入してもらえそうな商品のレコメンドなど
  • ●自然言語処理

  • 特徴的なコメント、頻出キーワードの抽出など
  • コメントに基づくサービスへの印象判定(ポジ/ネガ判定)など

 BI型のデータサイエンティストと比較して、エンジニア的な素養がより強く求められます。

 Pythonなどを用いた機械学習モデルの構築やDBからの大量のデータ取得、用途に合わせたデータの前処理といったスキルが要求されます。

 統計や機械学習の理論的知識、データ処理に関するスキルを生かし、アルゴリズムの設計からプロトタイプの開発、本番実装の一部まで幅広く担当します。

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