近年、データサイエンティストの需要が増えています。

データサイエンティストと聞いて、なんとなく「IT系の職業」というイメージはあるかもしれませんが、具体的にはどういう役割の職種なのか分からないという学生も多いのではないでしょうか。

本記事ではデータサイエンティストの仕事内容や、どうすればなれるのか、そしてデータサイエンティストとして必要なスキル・知識について解説しています。

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がどういう仕事を担う人たちなのかを確認していきましょう。

データを活用するスペシャリスト

データサイエンティストは、ビッグデータなどから情報を収集・分析・抽出し、解析結果を活用するのが主な役割です。

アナログからデジタルへの流れが加速する中、多くの企業はデータを蓄積し、さまざまな分析をした上で経営戦略の立案や見直し、商品・サービス改善の道筋を立てます。昔は「データを分析する人」と「データを収集するエンジニア」で役割が分担されていましたが、ビッグデータの価値の高まりを背景とし、両方を兼ねるデータサイエンティストという職業が生まれました。

膨大なデータを分析して課題解決に導く

データサイエンティストは膨大なデータを扱い、分析しながら課題を抽出し、課題解決のためにさらに必要なデータの検討やデータの収集・分析を行います。

膨大なデータを扱うという点を除けば、企業によって業務内容はさまざまです。新規サービスの打ち出しに伴い、顧客の行動パターンを収集データから分析するなど、消費者データを多様な観点から調査分析する場合もあります。

データから分析された結果は、既存サービスの価値向上を図ったり、新商品・新サービスを考案したりといった形で企業活動に活かされます。

プログラミングスキルも必要になる

データ分析がメインである「データアナリスト」と異なり、データサイエンティストは自身もプログラミングを通してデータ解析を行うのが一般的です。そのため、プログラミングスキルも身につけるべきスキルと言えます。プログラミング言語にはさまざまな種類がありますが、データサイエンティストとして基本的なものは押さえておきたいところです。

データサイエンティストに必要なスキルについては、プログラミングスキル含め、後ほど詳しく解説します。

データサイエンティストになる方法

続いて、データサイエンティストになるための方法を見ていきましょう。

未経験でもなれる

未経験でもデータサイエンティストになれます。実際、新卒採用や中途採用では未経験OKの求人も存在します。データサイエンティストは企業にとって非常に重要な人材ですが、世の中にデータサイエンティストのスキルを持った人材はまだまだ不足しています。

企業内にデータサイエンティストがいるケースも少なく、専門性が高い職種のため企業としては経験者を求めたいところです。しかし、スキルを持った人材が市場にあまりいない上に、競争率が高く採用できない場合もあるので、未経験でも求人があると言えるでしょう。

知識がないと難しいため勉強が必要

データサイエンティストになるには、大きく3つのスキルが必要と言われています。どの知識も必須であり、経験がない方も採用対象になるとはいえ、基本的なスキル要件は非常に高いと言えるでしょう。昨今ではビッグデータの他に、AIの活用に関する知見も求められると想定されます。

また、IT分野は日進月歩で成長していくため、継続的な知識の吸収も必要になります。特にAIなど先端技術の発展はめざましいものがあり、常に最新の情報を追っておく意識が欠かせません。

続いて、データサイエンティストになるには具体的にどのような手段があるのかをご説明します。

1.新卒でデータサイエンティスト職に応募する

新卒で、データサイエンティストを募集しているケースがあります。ただしその場合、基本的には大学でデータサイエンスを学んでいることが前提となります。IT系の学部の場合やデータサイエンスについて専攻していれば、ある程度は知識がついているでしょう。気になる方は企業研究から始めてみて、必要な知識、スキル、経験を持っているのか確認してみましょう。

2.中途採用でデータサイエンティスト職に応募する

データサイエンティストに限らずですが、企業は中途採用において即戦力を求める傾向にあります。企業としては、経験者に入社してもらい、教育にかかる時間や経済的な負担を極力削減したいのです。

中途採用でデータサイエンティストの職種に応募する場合、基本的にはデータサイエンティストとして活躍できる経験や知識を持っている必要があるでしょう。

3.ジョブローテーションでデータサイエンティストに立候補する

ケースとしては多くはないですが、同じ企業内のジョブローテーションによりデータサイエンティスト関連部署に配属されることもあります。会社が配属を決める場合もあれば、本人が希望を出して異動できる場合もあります。

面談などの機会で上司に異動したい旨を伝えたり、データサイエンティストに関する資格を取っておいたりすると、希望が通る可能性は上がるでしょう。資格には情報処理技術者試験やDB系資格、統計検定といったものがあるので、本気でなりたいなら業務時間外の勉強が欠かせません。

4.フリーランスのデータサイエンティストになる

フリーランスでも、データサイエンティストの仕事はあります。フリーランスの場合、月単位の契約が多く、契約期間も短くなりやすいのが特徴です。フリーランス専門のエージェントに登録し、仕事を待つ方法がおすすめです。エージェントによって「週2～3日からOK」の案件が多いこともあれば、「週5日の稼働」を求められる案件が多いこともあります。自身のリソースに合ったサービスに登録しましょう。

ただしフリーランスの場合、限られた期間内に成果を出さなければ次の案件につながりません。すべての責任は自分に降りかかるため、企業に所属するデータサイエンティスト以上に結果重視・実績重視で判断されると言えるかもしれません。

データサイエンティストに必要なスキル・知識

続いて、データサイエンティストに必要なスキル・知識を確認しておきましょう。データサイエンティストに必要な知識は3つあると先述しましたが、ここではより具体的に解説します。

コンピューターサイエンスの知識

データサイエンティストはコンピューターを活用したデータ解析を行うため、コンピューターサイエンスに対する幅広い知識が必要になります。

コンピューターサイエンスとは、コンピューター活用全般を扱う学問分野のこと。コンピューターに関する基礎からハイレベルな内容まで含み、アルゴリズム、データ構造、グラフ理論、ハードウェアの仕組みや以下でも紹介するプログラミングに関する知識などが該当します。

データサイエンティストとして活躍するには、膨大なデータを活用する技能が不可欠。言い換えれば、コンピューターを最大限に使いこなし、やりたいことを実行するために必要なスキルです。コンピューターサイエンスはそういった学問になっているため、データサイエンティストを志す人にとっては避けて通れない分野と言えるでしょう。

プログラミングのスキル

データサイエンティストは機械学習や統計解析などを行うため、プログラミングスキルも必要です。データサイエンティストの分野では主にPythonやR言語、SQLといったプログラミングスキルが主流になります。

データサイエンティストとしては、SASやSPSSなど統計用のツールを使用することもあれば、自らコーディングし、統計ツールを作成する機会もあります。とはいえ、複雑な処理を書くケースは多くありません。

統計学・数値分析スキル

データの解析・分析を行うデータサイエンティストは、統計学・数値分析スキルも必要です。

統計学とは、集まったデータに対しての性質を調べたり、手持ちのデータから未知のデータや未来のデータを推測したりする学問のこと。データを的確に分析し、機械学習を実践する上で統計学は基礎となります。

また、数値分析スキルも欠かせません。数値を正しく分析するためには基礎的な数学の知識も重要で、確率・統計・微分積分・行列といった内容について自信がなければ、復習しておく必要があるでしょう。

資料作成スキル

データサイエンティストの最終成果物は、レポートやプレゼンテーションになることが多いです。そのため、分析したデータをわかりやすく資料に落とし込む必要があります。課題の抽出や可視化、解決案の提案をする際には、自分の頭の中だけで完結させるわけにはいきません。上司、顧客、取引先、その他関係者などに納得してもらうには、分かりやすく伝えるための資料作成スキルが不可欠です。

仮にどれだけ分析が優れていても、事業に貢献できなければ価値がありません。そのため、データ分析結果がいかに正しく効果があるかを適切な形でアウトプットする必要があり、理解・納得をしてもらった上で事業の成果を引き出すことが重要です。

コミュニケーションスキル

データサイエンティストの仕事の始まりは、顧客へのヒアリングです。顧客の要望をうまく汲み取り、具体的なアクションを検討していくには、相手に自分の考えを分かりやすく伝える力や、相手の言いたいことをうまく引き出す力が求められます。

データ分析やプログラミングスキルを用いて課題発見・改善案の策定を行った結果を、顧客や経営陣に納得してもらい、事業に反映させて結果を得るところまでが1つの業務です。そのため、データから得た情報をビジネスに落とし込み、何らかの価値提供をしてはじめて意味のある仕事になると言えます。

うまく相手に伝える方法やスキルについても、しっかり習得しておきましょう。

まとめ

データサイエンティストは膨大なビッグデータを分析し、ビジネス戦略や事業・サービスなどの改善を実行する役割の職種です。デジタル技術の発展が目覚ましく、ビッグデータの活用が進む現代において、その注目度や需要はどんどん高まってきています。

データサイエンティストにはコンピューターサイエンスやプログラミングといった高い専門知識が必要な一方、一般的なビジネスマンにも必須と言える資料作成スキルやコミュニケーションスキルも求められます。未経験でも就ける可能性はありますが、その難易度は決して低くなく、目指すには相応の努力が必要です。

国も力を入れているように、データサイエンティストは将来性がある職業です。興味がある方は本記事を参考に、プロフェッショナルを目指してみてはいかがでしょうか。

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