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以上に加え、広義のビジネスインテリジェンス（データを抽出・蓄積・加工・分析して、ビジネス上の意思決定に活用する方法）やデータマイニングの基礎知識、実際のビジネスで活用するための方法論を体系的に学び、実務での経験を重ねることで、お客様に最適なソリューションを提供できるスペシャリストになることができるのです。
ポスドク（博士研究員）のポテンシャルにも期待
中途採用であればシステム開発経験は必須になりますが、基本的にデータマイニングの実務経験は問いません。データマイニングに特化した人材が少ないこともありますが、当社では独自の研修カリキュラムによってプロフェッショナルを育成するノウハウがあるため、制約条件なしに幅広く人材を受け入れています。金融特有のリスクソリューションなど、前職や大学でのバックグラウンドがないと難しいものもありますが、実務を通して経験知を積み重ねることが一番重要になりますね。
あと、理系の博士課程を修了された方は非常に向いていると思います。研究室での実験には、試験管や顕微鏡などを用いる「ウェットな実験」と蓄積されたデータを解析して検証を行う「ドライな実験」がありますが、「ドライな実験」をしていた方は適応性が高いのではないでしょうか。専攻を問わず、データを抽出・分析して仮説を検証するプロセスは、データマイニングのプロセスにも似ていますので。学校での実験や研究がそのまま研修カリキュラムのようなものですから、あとはビジネスで実践して鍛えていくだけです。
今後のキャリアの可能性
データマイニングで最も重要なことは、“いかにお客様のビジネスにおいて成果を上げるか”ということです。つまり、売上を増やしたり、リスクを低減させたり、確実なROI（投資対効果）が求められることになる。技術や手法を知っているだけでは意味がありません。効果あるソリューションを提供するためには、ひとつひとつのデータの見方を理解していなければならないし、お客様のビジネスプロセスにも精通していなければならないでしょう。したがって、データマイニングでパフォーマンスを発揮していくことは、経営戦略の視点を身に付けることにもつながります。将来的に、市場価値の高いデータマイニングスペシャリストとして活躍するほか、経営者やコンサルタントとしてのキャリアを選択することも不可能ではありません。
