概要
材料開発におけるデータサイエンティストには、データサイエンスやマテリアルズ・インフォマティクス（MI）の手法に関する理解と技術力に加えて、MIに適した研究テーマの選定や問題の整理手法に精通していることが求められます。
本資料では、MIを活用するデータサイエンティストになるための一つの入門的なアプローチについてご紹介します。
MIのデータサイエンティストになるには、3つの大きな壁があります。
1つ目は「MIを知ることの壁」で、MIの基礎知識を習得し、その可能性を理解する必要があります。
2つ目は「各種MIアプローチの使いこなしの壁」で、MI関連ツールやデータサイエンスの手法を実践的に使いこなす能力が求められます。
3つ目は「技術の深い理解やコーディングの壁」で、より高度な技術的理解やプログラミングスキルが必要です。特に3つ目の壁は最も高く、多くの挑戦者がここで困難に直面します。
したがって、まずはMIの基本的な使い方を習得し、MIツールの「パワーユーザー」を目指すことを現実的な目標として推奨しています。
パワーユーザーとは、MIツールを効果的に用いて成果を迅速に残す人材を指します。MIでできることを理解し、自身の研究テーマに対してMIを用いた問題設定ができることが求められます。また、自らデータを解析可能な形に整理し、ツールを用いて解析を行い、データサイエンティストと相談しながら問題解決に取り組む能力も重要です。パワーユーザーになるためには、「MIを知る」「MIをやってみる」の2つのステップを踏むことが重要です。これらを通じて、MIがどのように機能し、どのような問題解決に役立つのかを把握し、さらには自身の研究テーマに対してMIを活用した問題設定を行う能力を養います。
MI解析の流れは、全体設計、データの収集・整理・把握、特徴量の設計、予測モデルの作成と検証、そして予測モデルを使用したアクション提案というステップで進みます。この各ステップで目指すべき状態を把握することで、今後どのようなスキルを身につければ良いか、全体像を掴むことができます。
これらのポイントを身につけることを目指すことが、MIを活用するデータサイエンティストとしての第一歩となります。
コンテンツ
- マテリアルズ・インフォマティクスとは？
- マテリアルズ・インフォマティクス人材の概観
- MIの解析プロセスとポイント
対象者
- MIのデータサイエンティストの志望者
- MIの社内推進・人材育成の担当者
- MIに興味がある方
問い合わせ先
MI-6株式会社 事業開発部：bd@mi-6.co.jp
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