この記事は第7回Pythonエンジニア列伝の2記事目です

Pythonエンジニア列伝は、「Pythonエンジニアたちのインタビューを通して、Pythonを使う人達がどんな人なのか、どんな場面で活用しているのか、なぜPythonに出会ったか」などを紐解く連載です。

連載はトピックごとになっているので、記事単体でも読むことができます。

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データ分析のスペシャリストが登場

hirokikyこの度はインタビューをご快諾いただきありがとうございます。今回は三菱総研DCSにてデータ分析業務支援などに従事されているkananさんにお越しいただきました。

kananよろしくお願いします。

hirokiky本インタビューでは、エンジニアやプログラミングを扱っている方々のキャリアや経歴、活動にスポットを当てることで「エンジニア」という人種にどのような人がいるのかを紹介しています。

Kananさんはデータサイエンティストの育成研修の講師も務められているので、Pythonの活用方法に加えて勉強方法についても伺わせて頂きます。

kananはい、よろしくお願いします。

Pythonの活用でコスト削減

hirokikyKananさんは三菱総研DCSでデータ分析の支援のお仕事に携われているとのことですが、どのようなお仕事なのでしょうか？

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kanan現在はお客様から頂いたデータを分析し、その結果を報告したり、PoCの支援を行っています。
そのほかに、データ分析の研修の講師を務めています。
データ分析支援の業務ではお客様は金融関連の方が多いので、割と空気は固いですね。

PoC

Proof of Concept（概念実証）の略称。
プロトタイプの前段階のものを作成し、新しい概念や理論、原理などを実現できるのか検証するものです。

URL:http://e-words.jp/w/POC.html

hirokikyお仕事の様子の写真を拝見しましたが、確かに普段のkananさんとは少し違う空気を感じますね。その中でどのようにPythonを使われていますか？

kanan1年前からデータ分析で使っています。
それまではSAS言語をメインに使っていました。
ですが、SASは商用利用については有償のツールなので、PoCの段階からSASを活用するのにはコスト面で課題があったのでPythonを始めました。

SAS言語

米SAS Institute社が提供する統計解析システムで活用する統計プログラミング言語です。

URL:https://www.sas.com/ja_jp/software/iml.html

pandasを使って可視化やレポーティング

hirokikyPythonでデータ分析を行う際は、ライブラリなどでどのような手法・技術を使っていますか？

kananpandasをメインに使っています。データの分析支援は機械学習のようなシステムに組み込むというよりは、分析用に受領したデータをpandasで可視化したりレポーティングすることが多いです。

pandas

Pythonでデータ解析を支援する、オープンソースライブラリです。表やテーブル、時系列データなどを操作するためのデータ構造と、それらを扱うメソッド・関数などが提供されています。

URL:https://pandas.pydata.org/

第二言語が欲しくて移行

hirokikykananさんはデータ分析の幅を広げたいという理由でPythonを始められたのでしょうか？

kananはい。先ほどはコスト面での理由をあげましたが、個人的な話をしますと今まではSAS技術者として働いていたのですが、第二言語が欲しかったこともPythonを始めた理由の一つです。
当時、業務ではマーケティングデータを使って、施策立案や効果検証を目的とした分析が中心だったのですが、Pythonを勉強し始めたことでAI領域にも取り組みたくなり、自然言語処理やディープラーニングを始めました。

hirokiky他の分野でPythonを使われる場面はありますか？

kanan弊社には、マーケティング業務を行いながら、データの分析を行いたいお客様が多数いらっしゃいます。
そのようなノンプログラマーの方を対象とした、データ分析の研修においても、Pythonを採用した講義を行なっています。

SASとPythonそれぞれの利点

nao_yデータ分析について教えてくれる人がいるのは心強いですよね。それではSASを使用するメリットを教えてください。

kanan SASは大量のデータを高速処理できますし、GUIがあるのでプログラミングができなくても分析することができます。あとは、分析する際に避けて通れないデータ加工の機能もとても強力で、ほぼマウス操作で簡単に加工処理ができるのはメリットですね。
あと、SASのViyaという製品はPythonから操作できるようになったんですよ。

hirokikyなるほど。Pythonのメリットについても教えて下さい。

kanan Pythonは、他とのデータ連携がスムーズに行えることが大きな魅力です。これは様々な用途で使えるPythonの強みだと思います。そして、テストするハードルも低いので、データ量がそこまで大きくなく、今後システムに組み込むことを想定しているお客様にはPythonを提案するような流れにしていきたいと思います。

データサイエンティストに必要なスキルとは

nao_yデータ分析のお仕事についてお聞きします。kananさんのクライアントは「データの意味するところが何かは知っているけれど、分析の仕方やデータの性質はわからない」という悩みを抱える方ですか？

kananそうですね。データを見ないで今まで経験と勘でやっていた人が多いイメージです。
これまで埋もれていた、お客様社内の様々な情報を分析・可視化することでビジネスに還元してPDCAを回せるように目指している人が主になります。

hirokikyそうなると研修でもエンジニアではない人が多く参加されてますか？

kananはい。ユーザー側の方が多いですね。エンジニアの方々の依頼もありますが、これからデータ分析などを活用したいと思われてる方が統計をメインに学ばれることが多いです。

データ分析には数学は必須なのか

hirokikyPythonを学んでいる人の中でもデータの分析支援を学びたいと考えている人は多いのですが、本格的に学ぶ上で知っておいたほうがいいことはありますか？

kananやりたいことにもよると思いますが、データサイエンティスト協会ではビジネス力・データサイエンス力・データエンジニアリング力の３つのスキルが必要だと定義しています。３つのスキルを身につけるのは不可能に近いので、この中でどれか2つを得意にすればデータサイエンティストとして強い人材になれると思います。

データサイエンティスト協会

2013年当時新しい職種であったデータサイエンティストを定義する目的で設立されました。

データサイエンティストに必要となるスキル・知識を定義付けるほか、育成のカリキュラム作成、評価制度の構築など、高度IT人材の育成や啓蒙活動を行っています。

URL:https://www.datascientist.or.jp/

hirokikyプログラミングがある程度得意でデータサイエンティストに興味を持っている人はビジネススキルか統計を学ばれるといいですね。反対に活用部分で考えるとマーケターであればプログラミングか統計を学習すれば2つの技能を身につけられる可能性がありますね。
データ分析を学びたい人は「数学はやらなきゃいけないの？」と考えられている方も多いと思うのでこの質問をしました。

kanan機械学習でハードな言語処理・ディープラーニングに取り組むのであれば数学は必要だと思います。ですが、それだけでは結局次のステップに進めなくなってしまいます。

そのため目的を明確にできるビジネス力や、データの傾向を見られるデータサイエンス力を身に着けることが必要です。そうすることでデータの活用方法を明確にできると思っています。

hirokikyこの学習方法のほうが夢がありますね。この考え方だと例えば、プログラマーやマーケターの人が自分の得意分野を軸にしながら、
それぞれ足りないところを補い合って学習できますね。

kananそうですね。2つの分野に精通していればデータ分析の視野が広がるだけでなく、各分野の人と話すときに知識が言葉の橋渡しなってくれます。
データ分析の仕事はいくつかのロール（役割）に分けて行います。そういった意味でも2つの分野を学ぶことを薦めています。