回答（3件）
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データサイエンティストが一番必要とするスキルは、データからどんな情報が取り出せそうかの当たりを付けたり、どのような分析・統計処理をすれば良いのか、どんなアルゴリズムが適しているのかなどの「提案」をすることじゃないかな。 ・ニューラルネットワーク ・深層学習 ・自然言語処理 極端に言えばこの辺のことは他人に任せても構わない。もちろん自分でできるのがベストだけど。 それこそAIが進歩して人間の話し言葉を完璧に理解できるようになったら、上記のような提案をするだけであとはコンピュータが勝手にやってくれる。逆に言えばその技術は人は持たなくて良いってことになります。
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自然言語処理は、当たり前の用に使うけど、ツールがあるから、使えればいいレベル。 「ニューラルネットワーク」「深層学習」も、データの与え方、精査の仕方の訓練をするだけでよいと思います。 ＡＩの開発者でなければ、数学の知識や高度なプログラミングの知識は、不要なこともあると思います。 それらを使うために、Pythonを使うのと、データサイエンティストとは、データを科学的に分析し、意思決定をサポートする仕事なので、意外と必要なのは、ディベート力、相手を説得させる力、ノウハウですよ。 「ＡＩが俺達の仕事を奪うんだ！」と誤解している人たちにも、その誤解を解いて、「あなた達のお仕事がＡＩを使えばこう変わって、こう便利になり、会社の業績もあがり、こうお給料もあがりますよ！」という説得も必要になってきます。 「ＡＩの結果は正しい！お前らは全員従え！」では、誰も納得しません。 なので、説得力、説明力は、けっこう重要かと思います。 たぶん、よくある失敗は、こういう説明不足やコミュニケーション不足が原因かと思います。 誰か、よく知らない人、会社の意思決定を支える仕事だからね。 問題意識もその人や会社によって違うので、聞き出す力とかも当たり前に必要なので。
このどれでもなく、英語と数学（確率統計、線形代数、微分積分）だと思います
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