いま注目を浴びているデータサイエンティストですが、「具体的にどんな業務を行うのか」「どんなスキルが必要なのか」を具体的に詳しく知りたい方は少なくありません。本記事ではデータサイエンティストの主な業務内容や具体例をわかりやすく解説するとともに、データ分析に欠かせない必須スキルやその習得方法についても紹介します。
これからデータサイエンティストを目指す方はもちろん、業務の全体像を把握したい現役の方にも役立つ情報となるので、ぜひ最後までお読みください。
そもそも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、大量のデータを分析し、その中から意味のある情報を見つけ出す専門家です。統計学やプログラミング、ビジネスの知識を駆使して、企業の意思決定をサポートしたり、新しいサービスの開発に貢献したりします。
たとえばマーケティング部門では顧客の購買行動を分析し、より効果的な商品開発や広告戦略につなげたり、また製造業では生産データを分析し、生産効率の向上や品質管理に貢献したりします。
高度な統計学やプログラミングスキルを駆使し、複雑なデータの解析を行い、得られた結果を分かりやすく可視化することが、データサイエンティストの業務内容となっています。
なおデータサイエンティストの概要やスキル、年収など、より詳細を知りたい方は、以下の記事が参考になるのでぜひお読みください。
データサイエンティストの業務内容・具体例
データサイエンティストは企業が抱える課題を解決するため、大量のデータを分析して意味のある情報を見つけ出すのが仕事です。
ここでは、具体的な業務を以下のとおりご紹介します。
- 課題の定義および戦略立案
- 環境構築およびデータ収集の実行
- レポート制作および報告
- ビジネスの改善・見直しの提案
仕事内容・具体例①課題の定義および戦略立案
データサイエンティストは企業が抱える課題を明確にしたうえで、「その課題を解決するためにどんな分析を行うべきか」戦略を立てるのが、業務のひとつです。
たとえば「ECサイトの売上を向上させたい」という課題があれば、顧客の購買履歴や商品属性などのデータを分析し、新たな商品のおすすめ方法やキャンペーンの企画などを提案するといった具合です。
ビジネスの知識とデータ分析のスキル、両方を備えていないと難しいのがこの業務です。
仕事内容・具体例②環境構築およびデータ収集の実行
分析に必要なデータを集め、分析環境を構築することも、データサイエンティストが行う業務のひとつです。具体的には企業が保有するデータベースから必要なデータを抽出したり、外部のデータソースからデータを収集したりします。
またPythonやRなどのプログラミング言語を用いて、データのクリーニングや加工を行います。データの品質を確保し、分析に適した状態にするのが、この業務の目的です。
仕事内容・具体例③レポート制作および報告
分析結果をわかりやすく可視化し、レポートを作成します。抽出したデータは複雑な内容となっているので、グラフや図表を用いて、誰でも視覚的に理解できるように表現するのがこの業務の目的です。
そして経営層や関係部署に対して、たとえば「特定の商品の販売促進に力を入れるべき」「顧客セグメントを細分化し、パーソナライズされたマーケティングを行うべき」といった、分析結果に基づいた提案を行います。
また分析結果がどのようにビジネスに貢献できるのか、具体的な数値で示すことも重要です。
仕事内容・具体例④ビジネスの改善・見直しの提案
分析結果に基づいてビジネスの改善点を見つけ出し、具体的な改善策を提案するのも業務のひとつです。たとえばECサイトの顧客の購買履歴を分析し、特定の顧客層に合わせた商品推薦システムの導入を提案したり、製造業における生産ラインの稼働データを分析し、生産効率を向上させるための工程の変更を提案したりします。
データサイエンティストの業務では単にデータを分析するだけでなく、その結果をビジネスに繋げ、企業の成長に貢献することが求められます。そのため分析結果をわかりやすく説明し、経営層や関係部署を説得するプレゼンテーション能力は業務を行ううえで必須です。
また新しい技術や手法に常にアンテナを張り、ビジネスの課題解決に役立つような新たなアイデアを生み出すことも業務のうちです。
データサイエンティストに必要とされている3つのスキル
データサイエンティスト協会によれば、データサイエンティストには以下の3つのスキルが必要とされます。
| スキル名称 | 詳細 |
| ビジネス力 | 課題背景の理解 ビジネス課題の整理・解決を実施する力 |
| データサイエンス力 | 情報処理、人工知能、統計学などの知識 それらを理解し、活かし扱う力 |
| データエンジニアリング力 | データ分析の結果を見やすく、使いやすくする力 |
それぞれ、順を追って見ていきましょう。
スキル①ビジネス力
データサイエンティストは業務において技術的な知識だけでなく、ビジネスの知識も深く理解している必要があります。
企業が抱える課題を正確に把握し、データ分析を通じて得られた知見をビジネスにどう活かすかを考えるためには、業界の動向や競合他社の状況、顧客のニーズなどをしっかりと理解することが不可欠です。
また経営層や関係部署と円滑にコミュニケーションを取り、分析結果をわかりやすく説明し、提案を行う能力も求められます。
スキル②データサイエンス力
こちらはデータサイエンティストの業務において核となるスキルです。統計学、機械学習、深層学習など、様々なデータ分析手法を習得し、適切な手法を選択して分析を行う能力が求められます。
また、PythonやRなどのプログラミング言語を使いこなし、大規模なデータを効率的に処理するスキルも必要です。さらに、分析結果を可視化し、わかりやすく表現する能力も重要です。
スキル③データエンジニアリング力
データサイエンティストは、分析に必要なデータを収集し、加工する能力も業務で求められます。
データベースの設計や構築、データのクレンジング、ETL（Extract, Transform, Load）処理など、データの収集から分析までの一連の工程をスムーズに行うためのスキルが重要です。
また企業の業務内容によっては、クラウドプラットフォームを活用し、大規模なデータを効率的に処理する能力も求められたり、分析結果を可視化するためのツールやライブラリを使いこなす能力も求められます。
未経験からデータサイエンティストになるための手順
この章では、未経験からデータサイエンティストになるための手順として、以下のステップでご紹介します。
- 書籍やインターネットでひととおり独学する
- ITセミナーでスピーディーに理解を深める
- データサイエンス系資格の取得を目指す
- データサイエンティスト求人に応募する
いち早くデータサイエンティスト業務に貢献するため、ぜひ参考にしてください。
手順①書籍やインターネットでひととおり独学する
まずは書籍やインターネットで、ひととおり独学を行ってみましょう。まずはゼロの状態から自分で取り組んでみることで、自己解決能力が身につき、理解度も深まるからです。
現代ではでデータサイエンスに関する書籍やインターネットの情報は星の数ほどあります。積極的に活用し、基礎は自力で押さえておきましょう。
手順②ITセミナーでスピーディーに理解を深める
ひととおり独学で基礎を押さえることができたら、ITセミナーを活用して効率よく理解を深めましょう。ITセミナーは専任の講師やサポート体制によって勉強の効率を圧倒的に上げてくれるうえ、挫折対策としても非常に有効です。
セミナーを活用する際も、基礎を自力で学んでおくことで、より習得がスムーズになります。なお、セミナー選びで迷っている方は、 データサイエンティストセミナーの活用がおすすめです。
こちらは業務で必須となるデータサイエンティストのスキルを2日間で学べる講座となっており、eラーニングは41,800円と他社と比較しても圧倒的に安いです。より確実に、重要な部分だけをスピーディーに学びたい方は、ぜひご検討ください。
また、データサイエンティスト向けの講習には、さまざまなものがあります。以下の記事ではおすすめの講習を比較していますので、ぜひ併せてお読みください。
手順③データサイエンス系資格の取得を目指す
セミナーで体系的に学んだら、次のステップとしてデータサイエンス系の資格取得を目指しましょう。
未経験から目指す場合、資格があることが大きなアドバンテージになるためです。逆に経験がなく資格もないとなれば、なかなか内定を勝ち取るのは難しくなるでしょう。
未経験から資格取得を目指すなら、G検定もしくはE資格がおすすめです。なおProskilllでは、「G検定対策講座」と「E資格対策講座」を設けており、最短で合格に必要な知識のみを学べるので、ぜひご検討ください。
手順④データサイエンティスト求人に応募する
セミナーでの学習、そして資格の取得も実現できたら、あとは求人にひたすら応募しましょう。データサイエンティストとして業務に携わるなら、まずは実務経験を積むことから始める必要があります。
資格がないよりは確率は上がるものの、未経験では内定をもらえる可能性は低いので、最初は数を打つことが大切です。ひととおり経験を積んでから、キャリアアップとして理想の企業を目指すことをおすすめします。
データサイエンティストに関するよくある質問
データサイエンティストの業務内容まとめ
データサイエンティストは、データを活用して課題解決や戦略提案を行う専門職で、現代のビジネスにおいて重要な役割を担っています。業務内容をおおまかに分けると課題定義、データ収集、分析、報告、そしてビジネスの改善提案などが含まれています。
またデータサイエンティストは汎用性が高く、キャリアビジョンにはさまざまな選択肢があります。成長意欲次第で年収や役割を拡大できるので、挑戦を恐れず、スキルを磨くことで、自分の未来を切り開くことができるでしょう。
