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【職種】データサイエンティスト

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    【データサイエンティストの概要】
    データサイエンティストは、データを分析したり解析したりすることにより、ビジネス課題の解決方法）を見つけ出す職種です。ここで述べるビジネスとは、企業が行う事業をはじめ、世の中に役立つ活動全般を意味します。データサイエンティストという職種が生まれた背景には、ビッグデータの発展およびその利用範囲の拡大があるようです。ビッグデータの重要性が増すにつれ、それをビジネス上の課題解決や利益創出につなげる必要性が出てきました。
    データサイエンティストの仕事内容は、求人や転職先企業により異なります。データサイエンティストの業務例には、課題の定義・データ収集・データ形式の変換・データ分析・課題解決などがあります。データサイエンティストはこうした業務を、IT部門や他部署の社員らとコミュニケーションをとりながら遂行します。また、テキストアナリティクスやディープラーニングといった最新のデータ分析手法の動向を探るのも、データサイエンティストにとって重要な仕事の一つといえます。
    ビッグデータ時代の現在、データサイエンティストの重要性はますます高まっています。データサイエンティストは将来性ある職種と言って良いでしょう。ただし、データサイエンティストがAIに取って代わる可能性を指摘する声もあります。データサイエンティストとして転職先企業で長期に渡って活躍するためには、データサイエンティストならではの専門性を追求する必要があるでしょう。


    【データサイエンティスト求人に役立つ資格やスキル】

    データサイエンティストとして採用されるためには、資格の必要性は基本的にはないと考えられます。しかし、データサイエンティスト求人の応募条件を満たすスキルを効率よく習得するのに、資格取得に向けた勉強が役立つこともあります。学習を通じて、データサイエンティスト求人への転職に必要なスキルが体系的に身につく可能性があるからです。
    データサイエンティストの関連資格の一つに、情報処理技術者試験が挙げられます。情報処理技術者試験は、データサイエンティストはもちろん、他のIT系職種の人たちにとってもポピュラーな国家資格です。同試験には、基本情報技術者試験・応用情報技術者試験の2種類とともに、分野別の試験が用意されています。データサイエンティストへの転職を目指すのであれば、分野別試験のうち「データベーススペシャリスト」の取得を目標にすると良いでしょう。同試験は、データベースを活用した業務に従事する技術者が対象となっています。
    データベース関連の資格には、OSS-DB Exam Gold、OSS-DB Exam Silverやオラクルマスターもあります。OSS-DB Exam Gold、OSS-DB Exam Silverは、特定非営利活動法人エルピーアイジャパンが認定する資格制度。オープンソースデータベースの基礎知識と応用力を測定します。一方のオラクルマスターは、オラクル社が提供するOracle Databaseの活用技術を測る試験です。
    人工知能の分野では、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施するG検定とE資格があります。G検定はジェネラリスト、E資格はエンジニアに向けた資格制度です。

    データサイエンティスト求人に求められるスキルの代表的なものは、当然ながらデータサイエンスに関する知識と技術です。情報処理や統計学、人工知能、機械学習といった専門知識とそれらを活用する能力は、データサイエンティスト求人で採用されるにあたり不可欠の要素といえるでしょう。それとともに、データサイエンスを実際に活用可能にする技術、すなわち実装・運用力（データエンジニアリング力）が要求されます。また、データは一般的にデータベース内に格納されているため、データベースの知識とスキルもデータサイエンティストに転職するうえで欠かせません。データマイニングや統計学処理など、データ分析手法についても併せて理解を深めるようにしましょう。データを分析する際の複雑な計算を行うためには、ExcelやSASといったデータ分析ツールを用いる技能も要します。なお、レバテックキャリアのデータを参照したところ、データサイエンティスト求人で求められるスキルの第1位はPython、第2位はSQL、第3位はR言語という結果でした。転職に向けてプログラミング言語を学習するときは、ぜひ参考にしてみてください。
    技術以外のスキルで大切なのは、コミュニケーション力です。専門用語が含まれる提案内容をわかりやすく伝える際に、コミュニケーション力が必要になるでしょう。また、問題解決力も重要なスキルであると考えられます。企業が置かれている状況や課題の背景にある事柄を把握したうえで解決を図る能力が、データサイエンティストに必要な問題解決力です。無数のデータの中から課題解決につながる糸口を見出すためには、批判的思考や、物事を客観視する能力も要求されるでしょう。自身に不足している、または深められそうな項目がないかチェックし、転職に備えておくと良いかもしれません。

    資格取得に向けた勉強以外にも、データサイエンティストの転職を有利に導く学習方法はあります。Web上にはデータサイエンス関連の情報が記載されたページもたくさん存在し、データ分析を学ぶための学習サービスも展開されています。もちろん、市販の書籍でも基礎知識を身につけることができるでしょう。データサイエンティストとして採用されたい場合、道は一つではありません。転職活動に向けた知識・スキルの習得時に、いくつかのやり方を試して自分に合った勉強方法を見つけましょう。


    【データサイエンティスト求人について】

    レバテックキャリアのデータによると、データサイエンティスト求人の年収は、下限平均が約420万円、上限平均が約920万円です。最も年収が高い求人では、2000万円に及ぶという結果が出ました。
    データサイエンティスト求人の需要面に目を向けると、レバテックキャリアに掲載されている求人で最も多い業種の第1位はインターネット、第2位はソフトウェア、第3位は広告・デザイン・イベントというデータが出ています。転職活動でデータサイエンティスト求人を探すとき、またデータサイエンティストとして採用されたい場合は、こうした業種をあたると良いでしょう。
    今後、データサイエンティストの求人数は伸びていくことが予想されます。その主たる理由は、ビッグデータ市場の拡大です。データを活用したビジネス課題解決に本格的に着手する企業が増えているため、データサイエンティスト求人が多く出される状況が続くと考えられます。

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