【ACWEBnote】データサイエンティスト・アナリストって？！

超簡単にお伝えすると。。。。。

あ、そうなんだって感じですね
ではここからはちょっと難しくなりますが、
やらなきゃいけない作業としてはこちらです★
コソッ＞(営業的には覚えなくても大丈夫です)

・データ活用する範囲の選定
・必要なデータをどこから何を引っ張ってくるか。
-業務システム≒データベース
-会計/財務システム
-数値にならない(口コミ/画像/動画/関係値等)情報
-他業務で使用するツール
-SNSなど業務外で情報蓄積が出来ているサービス
・データをどうまとめるのか

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・蓄積したデータを見やすく加工する
→データ系のシステムのダッシュボードを構築する

・あらゆるデータを数値化する

・数値から目標にする内容を考える

・目標のための施策を考える

・施策のPDCAを回す
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もう気付いている方も
いるかもしれないですが、見分け方を載せておきます。

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こっちは営業的に超重要です。
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・Python
-Tensor-Flow/PyTorch/Scikit-Learn/Keras/pandas/nampy
・ビッグデータ用のDWH
-Bigquery/Redshift/Snowflake
・BIツール(MAツール/CRM/SFA)

-下にNoteの別記事をチェックしてください！

・BIツール(MAツール/CRM/SFA)
→ダッシュボード構築

・Office系ソフト(Word/Excel/Powerpoin)

・プレゼン、解析結果資料作成ツール

・KPI設定、施策立案

僕らが住むSES業界の相場で超ざっくりいきます。

やはりエンジニアリングできる人の方が高いです。
ポイントとして、2職種まとめちゃいますが、

・事業戦略まで足を突っ込んでいそうか(コンサル/PMOチックな動き)
・コンサルファームや大企業での長期就業経験があるか
・自ら課題を洗い出せて実行結果を追った、更なる改善ができたか
・結果どんなプラスな変化が生まれたか理解しているか
・BI/DHW構築〜運用改善が出来るか
・Pythonでデータ処理の経験が長いか