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エンジニア‧データサイエンティストに必要な8つの要素
プログラミング
ソフトウェア開発
フロントエンド開発: JavaScript, Nuxt.js
バックエンド開発: Node.js, GraphQL,
Express.js, Python
アプリケーション設計: クリーンアーキテ
クチャ, デザインパターン
, コンポーネント
設計
データエンジニアリング
データ分析
データベース管理: SQL, NoSQL
ETLプロセス: Dataform, Hevo
データビジュアライゼーション: Looker,
Python
機械学習
データサイエンス
機械学習: モデル開発, ハイパーパラ
メータチューニング
, パフォーマンス評価
ディープラーニング: ニューラルネット
ワーク, TensorFlow, PyTorch
統計的モデリング: 回帰分析, クラスタリ
ング, ベイズ推定
クラウドインフラ
DevOps
クラウドプラットフォーム: AWS,
GCP(BQ, dataform)
DevOps: Fargate, CodePipeline,
NewRelic
コンテナ技術: Docker
技術コンサルティング
ビジネス分析
ビジネス分析: KPI設定, データ戦略立
案, ビジネスインサイト提供
プロジェクト管理: タスク管理
顧客要件理解: ソリューション設計
, ユー
ザーストーリーの作成
アーキテクチャ設計
システムデザイン: モノレポ, API設計,
スケーラビリティ設計
ソリューションアーキテクチャ: システム
統合, データフロー設計
コミュニケーション
ドメイン知識
ドメイン知識: 業界特有の知識 (eコマー
ス, サプライチェーン
, 医療)
コミュニケーション: データストーリーテリ
ング, プレゼンテーション
チームコラボレーション: マルチディシプ
リナリチームとの連携
セキュリティ
品質管理
セキュリティ: WAF, 脆弱性診断,
Well-Architected, データガバナンス
品質管理: 自動テスト(MagicPod)
AI倫理: バイアス排除, フェアネス, 透明
性