データサイエンティストといっても、情報系で学ぶコンピューターサイエンスを生かすタイプ、経済系で学ぶ統計学を生かすタイプの…

Question

データサイエンティストといっても、情報系で学ぶコンピューターサイエンスを生かすタイプ、経済系で学ぶ統計学を生かすタイプの２つがあるという理解で合っていますか？前者はAI,人工知能,Pythonなどかキーワードで、後者はRなどを使う感じですか？

特に人気があって需要が高騰しているのが前者であるイメージを持っています。

Answer 1

「基礎課程」の数学の確率統計情報論、確率過程論、確率数理要論あたりが統計です。

データサイエンティストだと情報系と統計学の両方をマスターしている人になります。ただ全範囲マスターしている人は少なくて、情報系寄り、統計学寄りというのはあると思います。

RとPythonの違いは特に深層学習で、深層学習ならPythonです。深層学習以外の機械学習であればR、Python両方できます。

なお、実際のビジネスではGUIで操作できるツールを使用したりします。

・統計学
→ 知っている前提だが、RやPythonのパッケージで計算されてしまうので、中身の数式を覚えていなくても使用できる

・RやPython
→ 知っている前提だが、GUIツールがあるので、知らなくてもマウスだけで似たような事ができてしまう

・深層学習、AI
→ 専門性が高い部分はデータサイエンティストではなくAIエンジニアが担当する

Answer 2

「機械学習は〜、統計解析は〜」などと回答している頓珍漢がいますが、機械学習は統計解析の一種です。
機械学習の選好でもRを使っている研究室はありますし、機械学習と関係のない因果推論などの統計解析をしている経済学者でPythonを使っている方もいます。
RとPythonのどちらを使うかは好みの問題でしかないため、例えば計量経済学の専門家でどちらを使っているかは6:4くらいの割合です。
ただし、計量経済学者の9割は「どちらか一方の言語を主に使うけど共著者や手法などに合わせてもう片方の言語も一通りコードを書くことはできる」という立場だと思います。

それから最近10年間で計量経済学でも機械学習の手法を使う論文が急増しており、40代未満の計量経済学者はどこかしらで機械学習の技法を学んではいると思います。

Answer 3

自然科学系で学ぶ統計を生かすタイプ、社会科学系（経済以外）で学ぶ統計を生かすタイプもいます。

機械学習 => python
統計解析 ＝＞R or python or SAS

ってな感じです。

Answer 4

全然違います。