AIやデータサイエンス、アナリティクスの分野をカバーするブログメディアにKDnuggetsがありますが、先日2018年に最も人気だったブログを公開してます。

その中でも最も読まれたのが、データサイエンティストになるための必要なスキルに関する記事です。この種に関する記事が多くあり、既に読み飽きた感もありますが。

9 Must-have skills you need to become a Data Scientist, updated

その中では、「技術的スキル」と「非技術的スキル」について書かれていますが、今回は後者にフォーカスします。非技術的なスキルとしては、以下4つについて記されています。全部明らかに重要なのですが、本記事ではデータアナリスト＆サイエンティストの知的好奇心について考えます。

知的好奇心
ビジネスの洞察力
コミュニケーションスキル
チームワーク

なぜ知的好奇心が必要か

好奇心は、より多くの知識を習得したいという欲求と定義できます。では、なぜこの好奇心が必要になるのかというと大きく2つの理由があると考えます。

データやビジネス、人に対する理解
分野の進化に対する追従

データアナリスト／データサイエンティストの業務を進めるためには、対象となるビジネスを深く理解し、データを深く理解する必要があります。またそこで働く人を知り、業務を理解し、ビジネス成果までコミットをして業務を推進することが求められます。これには知的好奇心が非常に重要です。自分にとって未知な部分を開拓し、データに関する質問を含め、理解を深める能力が求められるはずです。

また、（IT分野全てがそうですが）、この分野における技術の進化スピードは非常に速いのはご存知の通りです。これらに追従し続けるには、もはや一過性のやる気ではなく、知的好奇心から溢れ出るモチベーションなのではないかと考えます。私自身もTwitterを歩いていると膨大な情報量に圧倒されることがありますが、それを全て理解する方法を探さなければいけません。（全く追いつけておりません）

なお、ビジネス成果へのコミットなどに関する考え方には、以前読んだデータサイエンティスト養成読本に素敵な内容がたくさん記述されています。こちらを参照ください。

ishitonton.hatenablog.com

知的好奇心が高い人を発見しよう

自身がデータ組織の責任者の立場にいる場合、当然優秀な人材や成長する人材を確保したいと考えるはずです。優秀とは一括りで語れないものの、ここでは知的好奇心という観点から、自組織へのjoinしてほしい人を採用する方法について考えます。でも、知的好奇心っていわゆる無形資産なので、判断が難しかったりします。

ここでは、Frank Lo氏の下記ブログの内容をシェアします。 www.burtchworks.com

まず、Frank Lo氏もデータサイエンスの精神は発見と述べており、すなわち「発見≒知的好奇心」だと考えます。そして、自身のチームを募集するとき、質問に対する回答を観察するだけでなく、彼ら自身が質問をしたい人を探すということが書かれています。これが一種の知的好奇心のシグナルということです。例えばこんな人でしょうか。