一昔前ではメジャーな職業ではなかったデータサイエンティスト。
情報処理技術やAIの発達、ひいては生活にも身近なスマートフォンの普及などにより、情報データが膨大になった現代において、データを有効に活用できる人材の重要性が高まっています。
今回の記事では、そんなデータサイエンティストという職種について、仕事内容から求められるスキル、資格まで詳しくご紹介したいと思います。
目次
データサイエンティストとは？
そもそもデータサイエンスとは、膨大なデータ群であるビッグデータをアルゴリズムや統計など科学的な理論を利用して分析、解析し、有益な情報を引き出すことを言います。
データサイエンティストは、そんなデータサイエンスを利用して企業などのビジネスをより良くするために活用する職業です。
元々、データサイエンスという言葉が注目され始めた2010年代以前にもデータの収集業務や分析業務は行われていましたが、スマートフォンやSNSなど様々なものの普及とともにデジタルデータは爆発的に増え、ビッグデータの価値が高まっていきました。
そのため、膨大なデータを分析・活用する必要性と大きなメリットが期待され、それらを行うプロフェッショナルとしてデータサイエンティストが登場したのです。
データサイエンティストの需要
ビッグデータの成長とともにAI・人工知能も著しい進化を遂げている現代で、AIの発展に欠かせない技術であるディープラーニングを扱えるデータサイエンティストの需要は今後も増加していくことが考えられます。
特に日本ではアメリカなどと比べると顕著にAI人材が不足している上、データサイエンティストは育成にも時間がかかるため、しばらくは需要に供給が追いつくこともなく、将来性の高い職業だと言えるでしょう。
現在は日本でもデータサイエンスを学べる大学なども出てきていることからもその注目度の高さが伺えますね。
データの解析などにもAIが使用されるため、データサイエンティストの業務はAIに代替されていくのではないか、との声もあります。
しかし、情報からの予測や計算処理などの領域はパフォーマンスの高いAIが利用されるかもしれませんが、解析されたデータのどこに価値を置き、どのようにそのデータをビジネスに還元するかを話し合い、実行するためにデータサイエンティストの能力は必要不可欠です。
AIを情報処理のためのパートナーとして有効に活用し、分析したデータをより良い改善に向けて利用できる人材は、さらなる需要が見込めます。
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業務には、実は明確に決まったものがあるわけではありません。
データサイエンスの知識やスキルを必要とする幅広い内容を任されることが多いのです。
その業務は多岐に渡りますが、基本的には以下の3つに分けられます。
データの収集・整理
まずは必要なデータの収集・整理です。
プロジェクトの問題解決に必要なデータを様々なところから収集し、扱いやすいように必要なデータのみを選んで、形式を統一してデータベースに格納します。
どのようなデータを取得し、どんな形で格納するのかといった設計部分も同時に担います。
データの分析・課題抽出
次に、収集したデータの分析です。
あらかじめ「課題抽出」の段階で企業などのビジネスの上での課題と目標を明確にしておき、それをクリアするためにその課題解決につなげられるデータを見つけ出す作業ですね。
ソフトウェアや機械学習技術などその時々にあったツールを利用して、膨大なデータの分析や取捨選択を行います。
この収集や分析に重きを置いた人材を、データアナリストと呼ぶ場合もあります。
課題解決
そして、データを収集・分析して得た知見を、グラフなどを用いたレポートとして分かりやすくまとめ提出・報告します。
課題解決のために、データに基づいた改善策や今後の方向性を提案することもあります。
ここに行き着くまでには、抽出された課題を明確に理解していることや、データの分析能力、必要なツールの理解など様々な能力が問われます。
データサイエンティストに求められるスキル
まず、データサイエンティストには基礎としてもちろん、データを検証するために必要な基礎知識など、データサイエンスのスキルが求められます。
また、課題を抽出して理解できるヒアリングや最終的な問題解決のための提案がスムーズにできるコミュニケーションスキルも大切になってきますね。
他にも、以下のスキルがあるとより幅広い業務で活躍できるデータサイエンティストになれるかもしれません。
〇データ分析スキル
膨大なデータの分析には、確率などの数学的知識から統計学、情報処理能力が必要になります。
また、データ分析に用いられるソフトウェアやツールも使いこなせなければなりません。
ディープラーニングや機械学習などのAI技術を利用するために、Pythonなどのプログラミング言語の知識もあるとよいですね。
〇コンサルティングスキル
データ分析から得たものをもとに、企業に課題解決のためのコンサルティングを行うのも大事な業務のひとつです。
その企業の問題点や競合企業の傾向などを正確に理解し、発展のための改善策をより分かりやすく説明して納得してもらう、コンサルティングのスキルも問われます。
〇ビジネススキル
より良い企業の発展のために何が必要かを見極めなければならないデータサイエンティストの業務には、データ分析技術だけでなく、ビジネスの知識もなければいけません。
IT知識だけに留まらず、幅広い分野の知識とビジネス戦略を理解し、様々な角度から論理的な思考で問題解決に向かえるビジネススキルがあると、より良いデータサイエンティストとして活躍できるでしょう。
データサイエンティストにおすすめの資格
データサイエンティスト自体になるために必要な資格などはありませんが、様々な知識の求められる職種です。
これから目指す方やさらに活躍の場を広げたい方は、知識の学習やスキルの証明のためにも資格をとっておくとよいかもしれません。
具体的にデータサイエンティストにおすすめの資格には、以下のようなものがあります。
〇データサイエンティスト検定
一般社団法人データサイエンティスト協会が実施している民間資格です。
2021年4月に開始したばかりで、現在は協会がデータサイエンティストに必要な知識・スキルを4段階に分けたリストのうち、見習いレベルのアシスタント・データサイエンティストの範囲の知識が問われるリテラシーレベルのみの試験になっています。
基礎的な知識が問われるので、興味を持ち始めたばかりの人に特におすすめの資格です。
〇情報処理技術者試験
情報処理推進機構（IPA）が実施する国家資格です。
基本情報技術者試験と応用情報技術者試験の2つのレベルに分けられています。
システムやソフトウェアの設計開発からセキュリティ、基礎的なプログラミング言語についてなどITの基礎知識が幅広く問われます。
スキルアップを目指す方は、経営戦略やマネジメントの知識までを必要とする応用情報技術者の取得を目指すとさらなる活躍が見込めますね。
〇データベーススペシャリスト試験
情報技術者試験と同じく、情報処理推進機構（IPA）が実施する国家資格のひとつです。
データベースの企画開発から運用保守に至るまで、データを扱うデータサイエンティストに必須なデータベースに関する専門的な知識が問われるものです。
合格率20%以下とデータベース関連の資格の中でも最難関と言われる試験ですので、受験には十分な対策をして臨みましょう。
まとめ
今回の記事では、データサイエンティストについて仕事内容から必要なスキル・関連資格まで解説しました。
データサイエンティストには高度な知識と様々なスキルが求められますが、AI、ビッグデータなどの重要性が高まっており、今後も成長を続けることが予想される現在、需要の高い職業になっています。
幅広い企業での活躍を臨む方、将来性のある職種を目指す方は、ぜひデータサイエンティストを目指してみてはいかがでしょうか。
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