先日、データサイエンティスト協会のいう
データサイエンティストに必要な
３つのスキルのうちの
ひとつ目のスキルである
ビジネス力、つまり
仕事の現場の課題に対して
データでもって解決策をみつける力
についてお伝えしました
データサイエンティストの
ビジネス力って
感覚とかではなくて
ちゃんとデータで判断する力なので
そのデータってやつを
使いこなすスキルが必要です
それが、本日お伝えする
『データサイエンス力』です
データサイエンス力？
データサイエンティストに必要な
データサイエンス力って、いわば
カツカレーにおける
カレーみたいなもので
（ん？ちがうか？）
カツ（＝ビジネス力）があるから
カツカレーとして完成するけど
カレーがなきゃ、始まらない
まあ、なんとなく
雰囲気、そんな存在です(笑)
統計の知識をうまく使って
ただの数字が並んでるデータから
価値を見つける力です
『統計』とか言われると、途端に
テンションが下がる、、、
かもしれませんが。
でもね、実は統計学って
数学の中でダントツの
生活密着タイプなんです！
例えば、偏差値６０といえば
かなり、得点が高くて
偏差値７０だと、すっごく
得点が高かったのでしょうねぇ
とか思いますが
もしも得点の分布が
きれいなひとつの山なり
（正規分布）だったのであれば
統計っぽくいえば
偏差値５０は、ちょうど上位５０％で
偏差値６０は、だいたい上位１５％で
偏差値７０は、だいたい上位２％
偏差値７０以上は、１００人に２人
クラスに１人、いるか、いないか
グッと、分かりやすく
なったと思いませんか？
（どう？）
「統計」と一緒に「確率」の
知識も必要なんですが
確率って、要は
どうすれば得するか
ってとこから始まった
超、人間的な、学問なので
この割引キャンペーン商品は
本当に買うべきかしら？とか
今日はなんだかツイてるけど
どのくらいレアにツイてる？とか
さらには
コロナの検査で陽性って
どのくらい、ホントにコロナ？とか
そういうのが分かります
「なるほど！」とか「へー！」とか
「すごーい！」とか
「学ぶこと」によって
子どもにいっぱい感じて欲しい感覚を
たくさん感じられて
学ぶって、楽しいね
って言いたくなる
そんな、学問です
この知識をうまいこと使って
データサイエンティストたちは
たくさんのデータから価値を見つけて
「へー！」と思えるのが、快感です
では、次回はカツカレーの
ご飯みたいな存在（？）の
『データエンジニアリング力』
についてです
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もくじ
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スキルアップ② ビッグデータ、どう使う？
スキルアップ③ 「統計学」の基礎のキソ！
スキルアップ④ 〇〇すると成績が上がる？
スキルアップ⑤ いよいよ、分析してみる！
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