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学歴でもスキルでもない――優れたデータサイエンティストとしての素質を見きわめる6つのチェック項目：普遍的な「素材としての才能」
最近、IT業界・ビジネス界に共通する最大の課題の1つに、「データサイエンティスト不足」がある。
マサチューセッツ州工科大学のビジネススクールであるMIT Sloanのブログ記事“Predicting the Performance of Analytics Talent”（「分析能力のパフォーマンスを予測する」）によると、300人のITプロフェッショナルを調査したところ、ビッグデータプロジェクトの55％は、未完了のまま投げ出されているという。その理由として、8割のITプロフェッショナルが口を揃えて答えるのが、「社内のマネージャー自身、データから適切なインサイトを引き出す専門スキルを持っていないこと」と「そもそもプロジェクト自体に、データのまわりにあるビジネス上の意味や文脈を読み取るスキルがないこと」の2つだ。
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