データサイエンティストとは?役割や仕事内容を徹底解説

データサイエンティストは、簡単に言うといろいろな意思決定の局面において、データに基づいて合理的な判断を行えるように意思決定者を手助けする職務のこと、またはそれを行う人のことを言います。

今回は、そんなデータサイエンティストの役割や仕事内容、必要なスキルをご紹介します。データサイエンティストを目指す方は、ぜひ参考にしてくださいね。

データサイエンティストとは?

まずは、データサイエンティストについて知っていきましょう。

データサイエンティストは、ビッグデータなどから必要な情報を集め、抽出するプロフェッショナルのことです。膨大なデータの分析後は、ビジネスの状況改善を目指した施策立案も行います。

データを取り扱える技術者への注目度が高いアメリカでは、将来性のある職業ランキングでデータサイエンティストが1位になっているほどです。

現代は高度情報化社会なので、ほとんどの企業がデータの分析や蓄積を通じて、サービス改善や経営戦略を行うようになりました。また、経済産業省の「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」の中ではビッグデータの拡大が言及されており、日本で働くデータサイエンティストの需要がさらに高まっていることがわかります。

\ ログインしなくても検討機能が使える♪ /
新着のエンジニア案件を見てみる

データサイエンティストの役割

次に、データサイエンティストの役割について見ていきましょう。

データサイエンティストの役割は、データをうまく活用して事業利益へ貢献することです。

膨大なデータの中に隠れているパターンを見つけ、最終利益につながる傾向を特定できるかどうかは、データサイエンティストの力にかかっています。

顧客行動を細かく追跡したり、トレンドに関わる知見を入手したりするためには、効率的で有効なアプローチを持続する必要があるのです。また、範囲を拡大させながら、分析精度を高める技術も今後さらに求められます。そのため、データサイエンティストはビッグデータの可能性を探り続けることが継続的な役割になるでしょう。

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はどんな仕事をするのでしょうか。仕事内容についてご紹介します。

データの分析や収集

データサイエンティストは、データの分析や収集が主な仕事です。既にデータがある場合は、SQLやHiveなどでクリエを書くだけで、簡単にデータを取得できるケースもあります。

また、場合によってはデータの収集から行う可能性もあります。その場合、データサイエンティストはどのようにデータを取得し格納するのか、といった設計部分も行うのです。

課題の抽出

データサイエンティストの仕事の一つには、企業が抱えている課題を洗い出す抽出作業があります。企業の課題を抽出したうえで、課題を解決するには、どんなデータが必要なのかを考えます。

これは、システムエンジニアが行う要件定義に似ているでしょう。

データのクレンジング・加工

データのクレンジングや加工は、データの下処理を行う作業のことです。データの中にはノイズが多く、不適切な情報や必要ないものが含まれていることもあります。

データサイエンティストは、明らかに異常なデータを削除したり、空欄を0で埋めたりすることにより、AIの精度が向上することもあるので、非常に重要な作業です。

分析内容との照合

分析内容との照合とは、収集したデータから問題解決につながる意味のある情報を見つけ出す作業です。このステップは報告書作成の準備でもあるので、顧客の悩みや要望との関連付けができるだけのスキルや経験も求められます。

レポート作成や共有

データサイエンティストは、これまでの分析や照合などを通じてわかったことを、ビジネスにどのように活かせるかを考えます。ここでは、単純に結果だけを伝えるのではなく、そこから考えられる問題解決の対策や、今後の方向性などを提案する必要があるでしょう。

課題の解決

課題の解決は、データサイエンティストにとってのゴールと言えるでしょう。ビッグデータから分析した結果をもとに、企業の課題を解決します。

データサイエンティストに必要なスキル

最後に、データサイエンティストにとって必要になるスキルをご紹介します。データサイエンティストになるには、以下のようなスキルが必要です。

ビッグデータの知識

データサイエンティストには、ビッグデータの知識が必要不可欠です。それは、ビッグデータをただ分析するのではなく、どんな場所からどんなデータを取得するまで考えるためです。

分析や統計の知識

データを多角的に分析するためには、情報処理や統計学などの専門的な知識やスキルが必要です。データサイエンティストは、提案がゴールとなるので、統計分析の内容をビジネスに応用するスキルも求められるでしょう。

ITに関するスキル

企業が抱える課題や困りごとの背景をイメージするには、ビッグデータの収集をしているインターネットサイトやセキュリティなどのIT知識も必要となります。データの可視化や機械学習の実装をするためには、PythonやRなどのプログラミングスキルも必要です。

ビジネススキル

ビジネス問題を解決するデータサイエンティストは、一般的な社会人が持っている以上のビジネススキルが必要です。自分の得意分野であるITやデータベースのみにこだわらず、ビジネス戦略やロジカルシンキングにも目を向けると良いでしょう。

\ ログインしなくても検討機能が使える♪ /
新着のエンジニア案件を見てみる

まとめ

現在はビッグデータの需要が高まっているので、データサイエンティストも高い需要があります。しかし、データサイエンティストは高いスキルや知識が必要です。

高度なスキルが求められるデータサイエンティストを目指す方は、必要となるビッグデータの知識や分析・統計の知識、ITに関する知識などを少しずつ身に着けることが大切です。

ぜひ、周りから必要とされるデータサイエンティストを目指し、ITの分野など幅広い分野で活躍してくださいね。

【お知らせ】
現在、エンジニアルートではフリーエンジニアを中心とした、フリーランスの お仕事紹介、お悩み相談を承っております。

一対一のカウンセリングに基づき、スキルやキャリアプランなどのご要望をお伺いしピッタリの案件をご提案します。ご参画中のご相談・節税対策、適正な給与なのか知りたい、マージンを下げたいなど何でもサポートをいたします。

案件獲得までには早ければ1〜3日、平均的に2週間以内には複数案件から選べる状況になっています。将来的な独立の相談のみでも承っております。お気軽な気持ちでご登録ください。
フリーランスを考えてる方やお仕事をご要望、面接指導などをご希望の方は、下記バナーより新規登録をお待ちしております。非公開求人多数です。

よく読まれている記事

「IT業界事情」でよく読まれている記事