データサイエンス人材

最近の、AIの進化は、無風凧の想定通りに早くて。

データサイエンティスト（DS人材）が大量に必要になっていることは分かりますが、学校教育（大学教育）がそれに追いついていない、というのが無風凧のが実感です。

ここで必要なDS人材、って何なのかを考えると、今なら、Pythonが欠ける人、データ処理の入力をLLMに投げることが出来る人、というのが通り相場。勿論、データから出てきた結果を「解析することができるDS人材」も必要なわけですが、実社会で本当に必要になっているのでしょうか。

というのも、もうひと世代上の方々が「自分の意見の補強になる図」を求めていることが多く、実際の「分析結果」が本当に必要になるケースは稀のようですし、本当にそのような分析が必要な場合は、昨今の急増DS人材では太刀打ちできず、本来の統計、ネットワーク理論、計量経済学などを収めた人が出てくる必要があるからです。

加えて。プログラミングも、１０年前とは随分様変わりし、ノーコード/ローコードで事足りることが半分。Ｃｌａｕｄｅなどの生成ＡＩに任せてプログラミングする事が残りの半分。それ以上の高度なものになると、やはり「急造ＤＳ人材」では事足りない。データサイエンティスト＝経営の意思決定ができるような解釈ができる人、という定義をするなら、データを扱う人材よりも、経営学・経済学の知識の方がはるかに重要。

少し突っ込み過ぎましたが、本筋に戻って、急造ＤＳ人材を作るとしても、日進月歩のＩＴ業界。教科書ができるのを待っていたら、実社会では使い物にならないことになります。さらに言えば、大学１年の時にＤＳ科目で、Ｓの評定を取るほど優秀な学生でも、就活の時には既に「古い技術」となってしまう訳で、、、、

そう考えると、基本に戻って「統計学」を教えるのが精いっぱい？とも言えるのですが、それでは学生は寄ってこない(笑)

データサイエンティストをどのように育てるか、本当に難しいな、と思います。