5GやAI、DXや自動運転など、私たちを取り巻く環境は日進月歩で進化しており、いまやITやデジタル技術なしでは、満足いく暮らしができないほどになっています。
そんな社会において、現在注目が集まっているのが「データサイエンス」です。ビッグデータや機械学習などに注目が集まる中、それらを扱う「データサイエンティスト」という人材にも注目が集まっています。
今回は、データサイエンティストとはどのようなもので、仕事の内容や必要なスキルについて解説していきます。
データサイエンティストとは
データサイエンティストのことを知る前に、まずは「データサイエンス」とはそもそもどのようなことを指すのか知っておきましょう。
データサイエンスとは、さまざまな分析手法を用いて、データから新たな価値を見出すことを指します。
分析手法の中には、統計学や科学的方法、データ分析、人工知能などさまざまな分野の分析手法が用いられ、ビジネス領域でいえば、膨大なデータから製品やサービスの課題を発見し、課題解決に役立てることや、コスト削減、マーケティング活動の向上などに役立てられます。
それらデータサイエンスを扱い、課題抽出やデータ収集・分析、そして課題の解決策を見出す人こそ、データサイエンティストなのです。
データサイエンティストの役割
データサイエンティストの役割は、「膨大なデータを活用してビジネスの課題解決をすること」です。そのためには、
- データ収集
- データ分析
- プログラミング
- 統計分析
- データベースの構築
などさまざまな業務があります。
しかし、それら業務はあくまでもデータサイエンティストに求められる「ビジネスにおける課題解決」のプロセス・手段に過ぎません。
データサイエンティストの将来性
一昔前と比べて、データサイエンティストは多くの企業で必要とされる人材に変わりました。
その理由は、どのような業界においても、ビッグデータなどのデータ活用の重要性に注目が集まり、日本国だけではなく世界的な競争力を考えても、世の中にあるさまざまなデータを活用し、マーケティング戦略などに生かしていく必要があると考えられているからです。
人工知能や機械学習などが進化していく中で、これから先も、データサイエンティストの需要は高まり、データサイエンティストの将来性は明るいと考えられます。
データサイエンティストのタイプ別仕事内容
続いては、具体的にデータサイエンティストの仕事内容について解説していきましょう。
データサイエンティストの仕事内容を理解する上で、データサイエンティストには大きく分けて
- アナリストタイプ
- リサーチタイプ
- エンジニアタイプ
の3種類があり、それぞれの立場によってその仕事内容が異なります。
①アナリストタイプ
データサイエンティストの中でも、アナリストタイプはデータ分析を中心に行うデータサイエンティストです。
膨大なデータの中からビジネスの課題に対する解決策を見出す人です。
ただ分析するだけではなく、そのデータから課題の洗い出しや優先順位付け、課題の設定、解決までの仮説立案などを行うことが主な仕事です。
②リサーチタイプ
リサーチタイプは、必要となる膨大なデータを集め、データ解析やデータ可視化、データ評価をするといった仕事内容のデータサイエンティストです。
膨大なデータをもとにビジネスの課題発見、課題解決の企画立案までが一般的なデータサイエンティストの役割ではありますが、その前提となるデータを集め、リサーチする役割もデータサイエンティストの仕事となります。
最新情報を継続的にキャッチアップし、社内に共有したり勉強会したりすることも役割の一つだと考える企業もあるでしょう。
③エンジニアタイプ
データサイエンティストは、情報収集し分析するだけではなく、それらの仕組みを構築する役割もあります。
データアナリストの一面もありながら、エンジニアとしてプログラミングする一面もあります。
データベースの構築やシステム導入のための開発作業なども、データサイエンティストの役割になることがあり、それらの業務はエンジニアタイプと位置付けられるでしょう。
もちろん、このようなタイプに分けず、すべてのことを行うデータサイエンティストも存在するため、企業ごとにその仕事内容は異なります。
データサイエンティストに必要なスキル
では、データサイエンティストになるにはどのようなスキルが必要なのでしょうか？
具体的なスキルについて解説しましょう。
1.ビジネススキル
データサイエンティストと聞くと、データ分析の能力やプログラミング技術、システム開発やIT系の難しい技術・知識が必要と考える方もいるでしょう。
しかし、データサイエンティストの役割は「ビジネスの課題をデータ分析によって解決する」ことであるため、ビジネス領域のスキルも必要です。
2.データサイエンススキル
データサイエンティストであるゆえ、データサイエンススキルは必須です。
データサイエンティストは、与えられたデータをさまざまな手法で分析し、処理、視覚化するといった仕事を行います。そのためには、データ分析スキルや統計といった数学的なスキルも必要です。
具体的には、分析設計スキルやデータ集計スキル、可視化するためのスキル、統計モデリングスキルといったものです。
3.エンジニアスキル
エンジニアスキルも必要です。
データサイエンティストはデータ分析のためにデータを分析・可視化するプログラミングを行うことがあります。
このようなエンジニアとしての仕事もデータサイエンティストの仕事の一部であるため、プログラミングスキルやアルゴリズムの理解、ロジカルシンキングや実装スキルなど、エンジニアとしてのスキルも必要となるでしょう。
4.コミュニケーションスキル
データサイエンティストは、データを扱えば良いという仕事ではありません。
先述したように、データ分析などを通してビジネスの課題を解決することが役割であるため、ビジネスのことを理解する能力と、業務を理解するために現場の方にヒアリングをしたり、必要な情報を聞き出したりする能力も必要となります。
そのため、データを取り扱い、パソコンに向かっていれば良いという仕事ではなく、対面のコミュニケーション能力も問われる仕事といえるでしょう。
データサイエンティストに向いている人とは？
では、どのような人がデータサイエンティストに向いているのでしょうか？
統計やロジックが好きな人
データサイエンティストの業務の中には、統計学を利用した分析や、ロジカルに物事を考えるためのロジカルシンキングなどが求められます。
このような統計学やロジカルシンキングのように、「こうすればこうなる」という道筋を考えたり、一つひとつの階段を上るように物事を解決したりするのが好きな方に向いている仕事といえるでしょう。
データサイエンティストは膨大なデータの中から、課題解決のヒントになるようなデータを読み取っていくことが必要となり、それにはデータベース設計やプログラミングといった技能も必要となります。
データベースを設計するなど、ロジカルに組み立てをしていくことが求められるため、このような考え方が好きな方や特異な方は、データサイエンティストに向いている人だといえます。
データが好きな人
データサイエンティストと名前がつくくらいなので、「データ」そのものに魅力を感じる方はデータサイエンティストに向いている人だといえます。
膨大なデータを集め、そこから見えてくる「何か」に興味を持ったり、答えを探し出したりすることが好きな方は、データサイエンティストという仕事は「楽しめる仕事」となるでしょう。
たとえば、大量の顧客データをもとに、消費者の行動や考え方、「〇〇が好きな顧客は、△△といったものを購入する傾向にある」というような、データから消費者行動を読み取ったり、仮説を立てたりすることに対してワクワクするような方は、データサイエンティストの仕事が面白く感じるはずです。
データサイエンティストになるための方法
ここからは、実際にデータサイエンティストになるための方法について詳しく解説していきましょう。
データサイエンティストになるには、
- 学校などで学ぶ
- 経験を積んで転職
- 就職先の社内制度を使う
- オンライン学習・セミナーで学ぶ
といった形で進むことができます。
1.学校やスクールでデータサイエンスを学ぶ
データサイエンティストになるために、大学などの学校やスクール、学習サイトなどを利用してデータサイエンスを学び、就職活動をするという方法があります。
データサイエンティストを目指せる大学や短期大学、専門学校は全国に複数あります。
例を挙げると、東京電機大学などでは「システムデザイン工学部 情報システム工学科」において、システムや制御工学、情報工学、通信工学を学ぶことができ、目指せる仕事内容としては、プログラマーやエンジニア、システムアナリストやデータサイエンティストなど幅広い分野があります。
このように、大学や短期大学において、システム工学科などの学科に進むと、データサイエンティストに必要な基礎知識を学習することができます。
2.経験を積んで転職する
データサイエンティストを目指す方法の一つに、「転職」があります。
これまで、エンジニアやマーケター、アナリストといった仕事を経験し、データサイエンティストになるための基礎知識や経験を積み、そのうえでデータサイエンティストを求めている企業へ転職するという手段があります。
データサイエンティストは、勉強だけではなく経験値やビジネススキルも必要となる仕事であるため、社会人として仕事を通してさまざまな技術や知識、能力を身につけ、データサイエンティストとして転職をするということも可能です。
ただ、そのためには、できるだけ即戦力となるような技能や知識を身につけておくことが求められるでしょう。
3.スキルゼロから就職先の社内制度を利用
企業によっては、データサイエンティストを育てたいと考えているところもあるでしょう。
即戦力を求める企業もありますが、人材不足という問題から即戦力をあきらめ、育てていくという選択をしている企業も多く、スキルゼロからでも就職先が社内制度を利用して研修など学びの機会を作ってくれるところもあります。
このような企業とタイミング良く出会うことは少ないと思いますが、スキルゼロからでもチャンスを与えてくれる企業はあるでしょう。
4.オンライン学習・セミナーで学ぶ
データサイエンティストの基本を効率よく学びたいなら、オンライン受講もしくはセミナー講習がおすすめです。
データサイエンティスト初心者でも受講可能で、最短2日間で実務ですぐ使える技術を習得する事が出来ます。
下記のおすすめ講座では、1日目に「統計基礎と前処理」「データ分析のためのPython入門」「自動車燃費のデータ分析」を勉強し、2日目には「データ収集と管理」「時系列のデータ分析」「データ分析におけるプロジェクトマネジメント」「マーケティングのデータ分析」を学ぶことができます。
データサイエンティストに役立つ資格
次に、データサイエンティストに役立つ資格について確認していきましょう。
基本情報処理技術者試験
基本情報処理技術者試験は、ITエンジニアの基礎的な知識や技術の理解を要する試験です。
IPA（情報処理推進機構）が出している水準によると、「情報技術を活用した戦略立案に関し、予測、分析、評価ができる」「システムの設計や開発、運用に関し、基本的な事項を理解して担当業務に活用できる」といったものがあります。
このような知識、技能を身につけるための試験であるともいえるでしょう。データサイエンティストとしては、持っておくべき資格の一つだといえるでしょう。
- 試験提供元：IPA（情報処理推進機構）
- 試験方法：CBT
- 試験の時期：春期・秋期の2回
- 費用：7,500円（税込）
G検定・E資格
G検定・E資格は、ディープラーニングに関する理論や技能、知識を有しているか認定するという試験です。
G検定はジェネラリスト向けに作られた試験であり、E資格はエンジニア向けに作られた試験となっており、それぞれ何を目指すかによって受験すべき試験が異なります。
データサイエンティストに必要なディープラーニングに関する知識・技能を身につけたいという方は、受験するべき試験といえるでしょう。
- 試験提供元：一般社団法人日本ディープラーニング協会
- 試験方法：オンライン実施（自宅受験）
- 試験の時期：年に3回ほど実施
- 費用：13,200円（税込）
JDLA認定 E資格対策ディープラーニング短期集中講座の詳細はこちら
データ解析士
データ解析士は、多変量解析実務講座という講座を受講することによって認定される資格です。
文部科学省認定の講座で、受講期間は4か月、統計学における回帰分析の基本から応用までを学び、データ分析の実務に使える統計技能を学ぶことができます。
データサイエンティストとしては、統計学を利用した分析も必要となるため、取得しておきたい資格の一つといえるでしょう。
- 試験提供元：一般社団法人実務教育研究所
- 試験方法：通信講座
- 試験の時期：随時申し込み可能
- 費用：入学金5,000円（税込）、受講料49,500円（税込）
統計検定
統計検定は、統計に関する知識や活用力を評価するという試験です。取得できる級は種別が豊富で、データサイエンスエキスパートから、統計検定1級まで10個の試験が用意されています。
データサイエンティストにとって統計学は必要となる知識となるため、受験しやすい級からチャレンジしてみても良いでしょう。
- 試験提供元：一般財団法人 統計質保証推進協会
- 試験方法：試験会場にて（1級以外はCBT）
- 試験の時期：1級以外はCBTにて随時
- 費用：6,000円（税込）※統計検定1級の場合
データサイエンティスト検定
データサイエンティスト検定は、数理・データサイエンス・AIにおけるモデルカリキュラムを統合した実務能力や知識を持っていることを証明するという試験です。データサイエンティストと名前がついている資格なだけに、データサイエンティストを目指すなら受験を検討すべき資格といえるでしょう。
データサイエンス力やデータエンジニアリング力などが身につく試験となっています。
- 試験提供元：一般社団法人データサイエンティスト協会
- 試験方法：CBT
- 試験の時期：年に3回ほど実施
- 費用：10,000円（税込）
データサイエンティストになるステップ
最後に、データサイエンティストになるためのステップをお伝えしていきましょう。
1.基礎知識の習得を行う
データサイエンティストになるためには、まずは必要なスキルを身につけることから行いましょう。
プログラミングにおいては、Pythonの基礎を理解し、データ分析などの知識・技能として統計学や数学の知識、情報工学などについても学び、基礎知識を習得しましょう。また、それ以外にもビジネススキルやコミュニケーションスキルなど、ビジネスにおいて必要な知識や実務も身につけていきましょう。
2.データセットを用いた分析経験を積んでいく
PythonやSQL、R言語などを利用してデータセットを行い、データ分析を実践してみましょう。Pythonの実際の処理や機械学習、統計モデルについても知識や技能を身につけていきましょう。
基礎知識として学んだ機械学習を、Pythonで実装していくというステップが必要です。
3.実務で必要な技術を習得していく
最後に、実務で必要となる技術を習得していくため、実際に仮説を立てて実践していきましょう。具体的に何か実践的な課題をテーマに、課題を解決すべくデータ収集や分析基盤構築、データビジュアライゼーションなど、実践的に実装してみることをおすすめします。
はじめは失敗しても良いので、多くの経験を積んでいきましょう。
データサイエンティストについてまとめ
今回はデータサイエンティストとはどのような仕事なのか、どのような人に向いているのか、将来性はあるのかなどについて解説しました。
データサイエンティストはこれからも多くの企業で求められる人材であり、これからの時代に必要不可欠な存在といえるでしょう。
データサイエンティストを目指したいと思う方は資格取得などを含め、スキルアップしてデータサイエンティストに必要な技能・知識を身につけていきましょう。
