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データサイエンティストとは?仕事内容・必要なスキル・目指す方法も

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。

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が誕生した背景

前述したように、データの収集や分析といった業務は以前から存在しています。

しかし、リサーチャーや統計担当者として各部署の担当者が行っており、現在と比べると高い技術を要さない分析となっていました。

そこからスマートフォンやSNSの普及を始めとしたITの発達によりデータは多様化し、膨大なものとなります。

それに伴って、データ分析に要求される技術も高度なものとなっていき、相互的にデータの活用や解析技術も発達していきます。

膨大なデータを解析できるようになり、さらにそれをビジネスに活用することも非常に重要となったために、データサイエンスを専門的に行うデータサイエンティストと呼ばれる職業の誕生へと至ったのです。

データアナリスト・AIエンジニアとの違い

ビッグデータやAIを扱うためにデータサイエンティストと混同されやすいのが、データアナリストAIエンジニアです。

Web上のデータの収集・分析を主な仕事とするデータアナリストとは、担当する領域がその違いと言えるでしょう。

データの収集と分析に特化したデータアナリストと比べて、データサイエンティストはさらに広い領域のデータから企業の課題を洗い出し、分析したデータから予測と課題の解決方の立案までを行います。

AIエンジニアとの違いは、AIを作るか使うかということです。

AIそのもののシステムを開発するAIエンジニアに対し、データサイエンティストはAIをデータ分析に利用するということですね。

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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。

レポート作成・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。

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。

人工知能(AI)・機械学習に関するスキル

膨大なデータを分析処理する際、効率化のためにツールとして使われるのがAIです。

そのため、AIや機械学習に関する知識もデータサイエンティストには必須だとされています。

機械学習の基礎となる知識やAIを採用した学習モデルを利用するための知識が必要になりますね。

データ分析スキルでも触れたように、やはりPythonはデータサイエンティストの使用言語としてメインとなってくるでしょう。

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。

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。

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。

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。

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。

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【ケース別】データサイエンティストになるための方法

ここまでデータサイエンティストの基本的な情報についてご紹介してきました。

では、実際にデータサイエンティストとして働くにはどうすればよいのでしょうか。

データサイエンティストになるための方法を、他のエンジニア職から転職する場合とエンジニア未経験の場合の2つのケースに分けてご紹介します。

ITエンジニア職→データサイエンティスト

実務経験者が求められることも多いデータサイエンティストですが、中にはスキルさえあれば、エンジニアとしての開発経験だけでも応募できる求人もあります。

より転職を有利にするために、データ分析やコンサルティングなど、求められるスキルをできるだけ身につけておくのが良いですね。

Pythonでの開発経験がある方や、ビジネススキルが高く企業へのビジネス提案が行える方などは、より採用に有利になるでしょう。

未経験→データサイエンティスト

IT系やエンジニア職種の経験が無い未経験からデータサイエンティストを目指す場合には、まず必要な基礎知識を学ぶところから始めましょう。

Pythonなどプログラミング言語の習得やデータの分析・統計などの基礎的なスキルを身に着けることが必須になります。

上で紹介したようなデータサイエンティスト向けの資格取得を目指すと、学習のモチベーション維持のためにも転職などの際にスキルをアピールするためにも役立ちますね。

できれば実務的にそのスキルを活かした実績があれば、より企業への採用に近づきます。

データサイエンティスト向けのコンペなども存在するので、そういったものに参加するのもおすすめです。

データサイエンティストの需要・将来性

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。

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。