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データサイエンティスト 人材像（1/2） （2014/6/9）
データサイエンティスト 人材像（1/2） （2014/6/9） データサイエンティスト人材像を大きく４タイプに分けて以下のように整理します。 ビッグデータ利活用人材（データサイエンティストベーシック） 人材像 ビッグデータについて基本的な知識を理解し、プロジェクト関係者に説明できる人 業務イメージ 基本的な知識（統計・解析・モデリング等）については全方位で有し、ビッグデータのプロジェクトに携わるメンバーの仲介役として、プロジェクトを支援していく B A E 5 4 3 有望な キャリア 全般 2 1 L字型人材（ビッグデータコンサルタント） 人材像 ビッグデータを活用した新しいビジネスモデルを策定し、自ら率先して実ビジネスに展開できる人 業務イメージ ビッグデータ活用事例をベースに、自社/顧客のビジネスの新たなビジネスモデルとして展開する ビッグデータ活用による（費用対）効果の最大化を目指せるように、業務や人材、組織に働きかけ、調整する B A E 5 4 3 有望な キャリア ITコンサルティング、社内企画担当者 2 1 B: Business Insight A: Analytics E: Engineer
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データサイエンティスト 人材像（2/2） （2014/6/9）
データサイエンティスト 人材像（2/2） （2014/6/9） データサイエンティスト人材像を大きく４タイプに分けて以下のように整理します。 逆T字型人材（ビッグデータアナリスト/モデラー） 人材像 ビッグデータを活用した統計分析経験が豊富にある人 ビッグデータモデリング/シミュレーションができる人 業務イメージ ビッグデータ分析にあたり、適切な統計・分析手法を用いて結果を導き出せる 新しい解析手法やシミュレーションモデリングを検討・構築する B A E 5 4 3 有望な キャリア 統計・解析系の学問出身者 2 1 逆L字型人材（ビッグデータエンジニア） 人材像 ビッグデータの技術を組み合わせ、最適な構成を提案出来る人。また、創造し開発できる人 業務イメージ ビッグデータの様々な技術情報を常に押さえて、プロジェクトにおいて最適な構成を提案できる ビッグデータに関する技術を理解し、導入したり、新たに作り出せる B A E 5 4 3 有望な キャリア Sier,IT系企業出身者 2 1 B: Business Insight A: Analytics E: Engineer
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