データサイエンティストの「旧名」とは何ですか？

「データサイエンス」や「データサイエンティスト」などの用語は、最近ますます使用されています。多くの企業が「データサイエンティスト」を採用しています。しかし、私はそれが完全に新しい仕事だとは思わない。データは過去から存在し、誰かがデータを処理する必要がありました。「データサイエンティスト」という用語は、より空想的で「セクシー」に聞こえるため、より一般的になると思います。過去にデータサイエンティストはどのように呼ばれていましたか？

逆時系列：データマイナー、統計学者、（応用）数学者。

現在Data Scienceがカバーしているトピックとほぼ同じトピックをカバーする用語：

• パターン認識
• 機械学習
• データマイニング
• 定量的な方法

私はそれが新しい仕事だと思います、基本的にデータサイエンティストは用語にかなりの制約があるデータに数学的アルゴリズムを適用しなければなりません1）アプリケーションの実行時間2）アプリケーションのリソース使用。これらの制約が存在しない場合、ジョブデータサイエンスとは呼びません。さらに、これらのアルゴリズムは多くの場合、分散システムで実行する必要がありますが、これは問題の別の側面です。

もちろん、これは統計、数学、プログラミングのいくつかの組み合わせで以前に行われましたが、新しい用語を生み出すことは広く普及していませんでした。データサイエンスの真の台頭は、大量のデータを収集する能力にあります。そのため、データを処理する必要があります。

また、「Business Intelligence developer」

すでにいくつかの本当に良い答え。ただし、データサイエンティストの作業を実際に誰が行ったかに分割するプロセス全体を分割します。

1. データベースや他のソースからデータを取得する：一般に、DBからデータを取得するDBAであり、他のソースからデータを収集する人はデータガイと呼ばれ、特定の名前はありません（少なくともインド）。スクレイピングおよびクロールスクリプトは、特にその目的のために雇用されているソフトウェアエンジニアによって作成されます。
2. 分析と予測：統計学者または数学者と呼ばれる人々によって行われます。
3. ビジュアライゼーションとレポート：ビジネスアナリストまたは社内のMBA担当者と呼ばれる人々によって行われます。
4. ビッグデータとパイプライン処理：特に特定の目的のために雇用されたソフトウェアエンジニアが行いました。

理想的なデータサイエンティストは、統計学者60〜70％、コンピューターサイエンティスト30〜40％であるため、「データサイエンティスト」の古い名前は、統計学者であり、コンピューターサイエンスの専門家でした。

いくつかのサブフィールドでは、一部は単にアナリストと呼ばれていました。前の時代、科学以前の時代に戻ってみると、占いや占星術に関係する人々（彼らはそのために支払われたため、深刻な科学よりもはるかに多い）は前駆体であると信じがちです。

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