企業情報

◆データサイエンティストとは？ 近年、多くの企業が購買履歴やWebアクセスログなどの膨大なデータ（ビッグデータ）を保有していますが、それを活かしきれている企業はごくわずかです。 こうしたデータを分析・活用し、売上向上や業務改善といった成果につなげる役割を担うのが「データサイエンティスト」です。 DX（デジタルトランスフォーメーション）やAIの普及が進む中、データサイエンティストは今後ますます企業の意思決定を支える重要な専門職として注目されています。 ◆具体的な業務内容 データ解析・分析業務 ・クライアント企業のデータ分析・課題解決支援 ・分析用データの整備、データベースの構築 ・統計モデル、機械学習モデルの設計・構築 ・先端理論の実装（例：プロダクト開発における先端論文のリサーチと実装） 等 クライアントには金融・製薬・外資系などの大手企業も多く、若手のうちから大規模かつ社会的インパクトの大きなプロジェクトに携わるチャンスがあります。

◆データサイエンティストとは？ 近年、多くの企業が購買履歴やWebアクセスログなどの膨大なデータ（ビッグデータ）を保有していますが、それを活かしきれている企業はごくわずかです。 こうしたデータを分析・活用し、売上向上や業務改善といった成果につなげる役割を担うのが「データサイエンティスト」です。 DX（デジタルトランスフォーメーション）やAIの普及が進む中、データサイエンティストは今後ますます企業の意思決定を支える重要な専門職として注目されています。 ◆具体的な業務内容 データ解析・分析業務 ・クライアント企業のデータ分析・課題解決支援 ・分析用データの整備、データベースの構築 ・統計モデル、機械学習モデルの設計・構築 ・先端理論の実装（例：プロダクト開発における先端論文のリサーチと実装） 等 クライアントには金融・製薬・外資系などの大手企業も多く、若手のうちから大規模かつ社会的インパクトの大きなプロジェクトに携わるチャンスがあります。

◆データサイエンティストとは？ 購買データやHPへのアクセスデータなど、膨大なデータを保有しているものの、うまく活用できているという企業は少ないです。そこで各データを売上向上などの施策につながるように、集計・分析する作業が必要となります。この分野を受け持つスペシャリストがデータサイエンティストであり、ビッグデータやDX時代の到来とともにニーズが急速に高まっている専門職です。 ◆具体的な業務内容 データ解析・分析業務 ・クライアント先におけるデータ分析業務 ・分析用データの整備、データベースの構築 ・統計モデル、機械学習モデルの設計・構築 ・先端理論の実装（例：プロダクト開発における先端論文のリサーチと実装） 等