IT関連の主な仕事一覧

更新日:2020/11/13

データサイエンティストとは?仕事内容や必要なスキル・知識、将来性をわかりやすく解説

データサイエンティストとは?仕事内容や必要なスキル・知識、将来性をわかりやすく解説

  • データサイエンティストってどんな仕事なんだろう?
  • 成るには何から勉強すればいいのかな?
  • 未経験からでも就職できるのかな?

このような疑問にお答えします。

今需要が高まっており、今後も更に活躍の場が広がると言われている『データサイエンティスト』について、網羅的に解説していきます。ぜひ最後までご覧ください。

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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

データサイエンティストとは、ビッグデータを分析するスペシャリストです。膨大な量のデータを分析することで、企業に利益のある情報を提供し事業戦略を手助けしています。

例えばメーカーの依頼であれば、大量の顧客データを分析して商品の好みや不満な点を摘出します。こうすることで、顧客のニーズに合わせた新商品の開発や現行商品の改善ができるのです。

データサイエンティストは近年注目されている職業

ビッグデータをビジネスやコンサルティングの場で活用する企業は年々増加しています。特にアメリカや中国の大企業はビッグデータを基にした情報戦略で会社を大きくしてきました。しかし、日本の企業の多くはこの波に取り残されています。そんな中、膨大な情報を分析して活用できる知識と技術は非常に重宝されます。

「人材不足」が懸念されている現在、データサイエンティストは非常に需要が高まっているのです。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事内容

では、データサイエンティストとは具体的にはどのような仕事をしているのでしょうか。ここでは、データサイエンティストの仕事の流れを説明していきましょう。

データサイエンティストの仕事は大きく分けて三つの工程からなっています。

データの収集

ビックデータを扱うためには、必要な情報を的確に収集する必要があります。ビッグデータの中には分析に不必要な情報も数多くあり、目的に応じて取捨選択しなければなりません。

まずは改善されるべき課題をはっきりさせ、そのために必要なデータを探し出します。地道な作業にはなりますが、データサイエンティストの仕事において重要な過程です。

データの分析

データが集まれば、次はその分析です。適切に収集されて整理整頓された情報のみ、分析することが可能になります。ここでは、統計的にデータを見比べたり、時にはプログラミングの知識を用いてデータを分析したりします。

最もデータサイエンティストとしての力量が試される場面でしょう。重要なのは「分析結果から分かること」で、大量のデータから意味のある項目を見つけ出せなければなりません。様々な視点から分析できる、豊富な知識と経験が必要となるでしょう。

結果の提言

分析されたデータをレポートとして提出します。このレポートの中で、データサイエンティストは分析結果を分かりやすくまとめて、結果から分かる知見や今後の予測を提言しなければなりません。データサイエンティストに求められるのはデータの分析だけではなく、その読み取りと改善策の提示なのです。

適切に今後の方針を提言するためには、データを分析する知識や技術だけでなく、経営や事業戦略についての知識や経験が必要になるでしょう。

データサイエンティストになるためには

ビッグデータを分析するスペシャリストであるサイエンティストになるためには、様々な知識とスキルが必要になります。

データ分析の基となるのは数学

まず初めに、データを分析する基となる数学の知識が必要です。特に、確率・統計、微分積分、行列の分野は重要で、データサイエンティストを目指す人は勉強しておくのをおすすめします。

必ずしも専門的な数学の資格が必要となるわけではありませんが、高校や大学で学ぶ機会があれば積極的に勉強しましょう。

データ分析の専門知識

次に必要なのは、数学の知識を用いた統計学やデータ分析の知識です。膨大なデータは決まった統計処理や数理モデルを作成することで読み解いていきます。

データサイエンティストとして必要なデータを的確に分析するためには、これらの専門的な知識も必要になるのです。また、目標とする課題によっては複数の方法でデータを分析したり、多様な視点から分析したりしなければなりません。専門的な分析法は数多く習得しておく必要があるでしょう。

大量のデータを取り扱う知識

さらに、データサイエンティストはビッグデータを取り扱うため、大規模なデータを蓄積したり操作したりする知識が必要になります。例えば、データが格納されているデータベースを正しく扱う知識や膨大なデータを高速に処理する技術です。また、これらの知識や技術は常に更新されており、より安全で高速なデータ分析を行うためには新たに確立された技術を学び続けなければならないでしょう。

ソフトウェアを使用するスキル

データ分析には専門的なソフトウェアのスキルが必須です。広く知られているExcelなどの表計算ソフトを使う場合もありますが、多くの場合は膨大なデータを計算したりシミュレーションしたりできるソフトやプログラミングを使用します。

これらをうまく取り扱うためには専門的な知識と経験が必要になるため、データサイエンティストにとって身につけておかなければならないスキルです。

データサイエンティストが学ぶべきおすすめプログラミング言語

Python
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ビジネスの知識とコミュニケーションスキル

また、データサイエンティストの仕事はデータを分析するだけでなく、分析したデータを元に事業に貢献することです。そのため、分析対象となるビジネスについて深く理解している必要があります。

分析したデータを使って提言する際に、見当違いの主張をしても採用してもらうことはできません。

また、提出したレポートを採用してもらうためには、上手く自分の主張を通すことのできるコミュニケーションスキルも必要になります。どんなに的を射た意見でも、伝え方を間違えれば採用してもらうことはできません。

専門用語をかみ砕き、誰にでも理解できる分かりやすい主張を展開しなければならないでしょう。

まとめ

本記事ではデータサイエンティストについての基礎知識をご紹介しました。益々活躍できる環境が増えるであろうこの職業を、これから目指す方の一助となれば幸いです。

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データサイエンスが学べるプログラミングスクール

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