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公開日:2020.10.22 

データサイエンティストとは?データサイエンティストに必要なスキルまとめ

AI(人工知能)の知識

みなさん、こんにちは。
IT技術が日々進化している現代。
最近ではプログラミングを使ってWeb制作できる方やエンジニアの求人や未経験からそういった職種へ転職する方も多くなってきているそうです。

実は、そうした現在価値のある技術者と今後同じくらい重要視されている「データサイエンティスト」という職業があります。

今回は、そんなデータサイエンティストとはどういったものなのかの紹介とデータサイエンティストに必要なスキルについて解説しようと思います。

データサイエンティストとは?

データサイエンティストとは、ビッグデータの中から潜在的な法則や特徴を見つけだし、それらをビジネスで活用する方法を考える方々です。
データサイエンスと呼ばれる、データ分析の研究を行う学問がありますが、そうした学問を行っている方のこともデータサイエンティストと呼びます。

データには、ただ情報が詰まっているだけではなく、見えない価値ある情報が詰まっています。
分かりやすいように例を出してみます。
コンビニの購入履歴は、様々な方がどの商品を購入した、何時に買ったなどのただの情報です。

しかし、この情報をよく見てみると、Aのコンビニは深夜におにぎりの売れ行きが他店に比べて高いことやB店では昼12時頃よりも3,4時台の方がお弁当がたくさん売れることが分かったとします。

この情報からAのコンビニの近くには、多くの工場が稼働しており、作業員の方が軽食として休憩中に買いに来ること、B店は周りの会社の休憩時間が少しずれている、かつおにぎりよりもお弁当が売れることが分かりました。

これらから、A店には新商品のおにぎりをおいても買ってもらう確率が高いかもしれない、B店は新しいお弁当を多めにおいても買ってもらえるかもしれない、という予測が立てれます。

非常にざっくりとしていますが、データにはこのように見えない価値ある情報が詰まっています。

こうした潜在的特徴を見つけだし、様々な課題をデータ分析を用いて解決しようとする方々のことを、「データサイエンティスト」と呼びます。

 

データサイエンティストに必要なスキルまとめ

データサイエンティストは、データ分析の知識以外にも様々なスキルが必要です。
ここでは、大きく3つの項目に分けて解説していきます。

プログラミングスキル

ビッグデータは、データ数が多いため、基本的にプログラミングを使って分析します。
そのため、プログラミングスキルはデータサイエンティストにとって必須のスキルとなっています。

プログラミングスキルは、分析で使用するR言語やPythonなどのほかに、集めたデータを保存するデータ―べ―スのためのベース言語と呼ばれるものもあります。

そのため、単純に1つのプログラミングスキルを覚えるだけではなく、複数のプログラミングスキルが必要となります。

プログラミングスキルでどういったことができるのかについては、以下の動画で説明しています。
ぜひご覧ください。

 

統計学スキル

統計知識

統計学は、データ分析において必ず必要となる知識です。
データがどういった法則を持っているのか、その法則が正しいのか、そうした事象を確認するときに統計学を使います。

日常ではあまり使わず、学ばない方も多いとは思いますが、非常に重要な学問です。
統計の検定試験などの資格や統計学に関する本は多数存在しているため、それらを使って学習することをおすすめします。

数学的知識

統計学は、分析のための学問ですが、そこでは数学が使われます。
そのため、数学の知識もデータサイエンティストにとっては必要不可欠です。

筆者も統計学を学習した経験がありますが、統計学の知識よりも数学を理解しているかどうかが統計学をいかに理解できるかにつながると感じました。

統計学で使う数学知識は、それほど難しいものではありませんが、高校時代に学んだまたは苦戦した内容が多かったため、数学が分からないと余計に統計学が分からなくなってしまいます。

こちらも同じく統計のための数学について書いてある本等があるため、そちらで勉強することをおすすめします。

 

分析に関する知識

これは、何かの学問的知識ではありませんが、データサイエンティストにおいて必要な知識です。

データ分析の手法や概念が分かっていても、どの部分を分析すべきか、こういったデータにはだいたいこの部分に見えない特徴が詰まっているなどが理解できていないと、よい分析はできません。

経験で得られるものに近い知識ではありますが、データサイエンティストにとっては統計学や数学と同じくらい大事なスキルだと思います。

ビジネススキル

課題解決・発見能力

データサイエンティストに必要な技術的スキルが備わっていても、課題やその解決方法を提示する能力がないと、データサイエンティストとしてやっていけません。

課題がありその解決手段としてデータ分析が使われるため、課題がどういったものなのか、どういったデータが必要なのかを判別するの能力が必要になります。

また、分析で出てきた結果をもとに、どういう解決方法が課題を1番適切に解決できるのかを提示する能力も大事です。

資格や試験などでは身に付けられないスキルですが、データサイエンティストにとっては必要不可欠なものです。

チームマネジメント能力

数千、数万のデータを分析するとなると、課題の発見からデータ収集、分析などを一人で行うことは不可能に近いです。

そうなってきた場合、必然的にグループでの活動が必要になります。

グループの強みは、1人では出せない力が出せることですが、逆に意思疎通が測れないとグループがうまく機能しなくなります。

いかにメンバーとコミュニケーションを円滑に行えるかによって、プロジェクトがうまく進むかが決まります。

そのため、データサイエンティストに限った話ではありませんが、必要なスキルに間違いはないでしょう。

提案力・プレゼン力

データサイエンティストにとって、1番重要なスキルは分析技術かもしれませんが、企業にとっては分析した後の提案の方が重要です。

そのため、データサイエンティストは存在する課題に対して、どういった内容の解決策が良いのかを考え、データ分析に詳しくない企業の方々に説明する必要があります。

せっかくよい結果が出ても、うまく伝えることができないとすべてが台無しになってしまいます。

伝える力である「提案力・プレゼン力」は、非常に重要なスキルの1つです。

法的知識

データ分析は、データが集まらないと始まりません。
しかし、そのデータも明らかな個人情報を利用すると法律的に罰せられる可能性があります。

また、データ分析後のデータの管理などもしっかりと行う必要があります。

データ自体に著作物性はありませんが、収集したデータを分析しやすいように並び替えたり、項目ごとにまとめ直したものには著作物性が出てくる可能性があります。

プロジェクト内でおそらく1番データを扱う時間が長いはずである、データサイエンティストがこうした法的知識を知っている必要があるでしょう。

まとめ

  • データサイエンティストとは、データから見えない特徴を分析し見つけだす職業
  • データサイエンティストは、プログラミング、統計学、ビジネススキルが必要

いかだだったでしょうか。
5Gの到来で飛び交うデータ数もこれまで以上に多くなり、データサイエンティストが扱うデータ量も多くなります。
データサイエンティストは、21世紀で最もセクシーな職業ともいわれており、今後需要が高まる職業の1つである可能性は高いです。
この記事が、素晴らしいデータサイエンティストになる方のきっかけとなってくれたら嬉しいです。


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