IT・テクノロジー
データサイエンティスト
データサイエンティストは、ビッグデータを分析・解析し、ビジネスの課題解決や意思決定に役立つ知見を導き出す専門家です。数学、統計学、プログラミングのスキルが必要です。
必要なスキル・能力
1
統計学・数学の高度な知識2
機械学習・AIの知識3
プログラミング（Python, R, SQL）4
データ可視化スキル5
ビジネス課題の理解力6
論理的思考力適性の高いMBTIタイプ
複雑な理論モデルの構築と本質的なパターンの発見
データに基づく戦略的洞察と予測モデルの構築
効率的なデータ処理とツール活用能力
正確なデータ処理と詳細な分析
分析結果をビジネス戦略に直結させる能力
タイプ別詳細分析
強み・適性
- ✓既存の枠組みにとらわれない新しい分析手法の開発
- ✓複雑なアルゴリズムの理解
- ✓根本原因の究明
課題・注意点
- !分析結果の実践的な適用への関心の薄さ
- !単純作業の繰り返しへの嫌悪感
- !説明の抽象度が高すぎる
キャリアアドバイス
AI研究やアルゴリズム開発など、技術的に深掘りできる分野が適しています。ビジネスサイドの人との対話時間を確保し、実用性を意識しましょう。
強み・適性
- ✓分析結果から将来の予測モデルを構築
- ✓目的志向の効率的な分析設計
- ✓全体像を捉えたデータ戦略
課題・注意点
- !データの例外処理への柔軟性の欠如
- !直感とデータが矛盾した時の葛藤
- !他者の感情的要因の無視
キャリアアドバイス
ビジネスインテリジェンス（BI）や経営戦略に近いポジションで力を発揮します。データの背後にある「人間」の要素も考慮に入れましょう。
強み・適性
- ✓データの整合性確認とクリーニング
- ✓定型的なレポート作成の正確さ
- ✓過去のデータとの比較分析
課題・注意点
- !予測不可能なデータ傾向への対応
- !新しい分析ツール導入への抵抗
- !全体像より細部にこだわりすぎる
キャリアアドバイス
データエンジニアリングや品質管理、定期レポート作成などの信頼性が問われる業務に向いています。新しい分析手法も積極的に学びましょう。
一般的なキャリアパス
1
データアナリスト
2
ジュニアデータサイエンティスト
3
シニアデータサイエンティスト
4
リードデータサイエンティスト
5
CDO（最高データ責任者）
この職業で成功した著名人
ジ
ジェフリー・ヒントン
INTP タイプ
ディープラーニングの父
エ
エイダ・ラブレース
ENTP タイプ
世界初のプログラマー