ビッグデータの収集・加工・分析を通して、企業の経営課題の解決をサポートデータサイエンティストの仕事内容|必要なスキルと知識、学習方法も解説

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データサイエンティストは、分析手法や統計学を用いて、企業の事業戦略などに必要な情報を提供する職種です。複数の専門知識が必要であることから、スキル習得には自己研鑽が求められる職種ともいえるでしょう。ここでは、データサイエンティストの仕事内容や、求められるスキルとその習得方法などを解説します。

1. データサイエンティストの仕事内容

まず、データサイエンティストの仕事内容について解説します。データサイエンティストは、ビジネス上の課題を抽出し、解決に向けてビッグデータの収集・加工・分析を行う職種です。また、分析結果をもとに、課題解決や状況改善のための施策・立案を行う役割を担っています。具体的には、次のような仕事内容になることが多いでしょう。

経営課題の把握と戦略立案

データサイエンティストは、データ収集・加工・分析の前に、下記3つの仕事を行います。
 
・課題の洗い出しと優先順位付け
・ターゲットにすべき課題と達成目標の明確化
・上記をクリアするための仮説立案

こういった仕事は、従来はコンサルティングファームや企業の事業企画部門が担当していました。しかし、これらの取り組みにデータが必要不可欠な時代となってきたため、データサイエンティストの仕事として見なされることが増えてきました。

データ取得・収集環境の構築と分析

立案した仮説の立証に必要なデータを収集し、分析が可能なレベルに加工します。また、分析のもとになるデータをさまざまなシステム(業務システムやSNSなど)から収集できるような環境づくりも仕事のひとつです。よくあるケースとしては、業務システムからAPIを通じて取得したデータを収集するプログラム(バッチ)作成、Hadoop・MySQL・NoSQLを用いたデータベース構築・運用などが挙げられます。

環境が出来上がったら、実際の分析作業に入ります。データを組み合わせて解析し、統計的に有意なデータ項目を特定します。「大量のデータ群から意味のある項目を見つけ出す作業」といえるでしょう。

仮説検証

分析結果をもとに、最初に立てた仮説を検証します。ビジネス課題の原因をデータ分析結果から見つけ出し、それを解消する施策につなげます。

提言

膨大なデータの中から、購買頻度など分析対象となるデータ項目を見やすく整理し、KPI(重要指標)として設定します。また、KPIとして設定された項目の変化をレポートにまとめ、次の施策(解決策)として提言します。このとき、必要に応じて目指すべき姿のモデル構築も行います。

2. データサイエンティストの仕事例

次に、データサイエンティストの仕事例を紹介します。

HR領域のデータを分析してメンタル不調や離職率を予測

人事領域に関するリスク予測を提供しているデータサイエンティストの事例(※1)です。具体的には、人事部門に集まる評価・勤怠データ(出退社の時刻や業務量、内容など)をもとに、精神的な不調や離職の可能性を予測するモデル構築を担っています。人手不足が深刻化するとともに、従業員の健康管理やリテンション施策(離職防止策)が注目されるようになりました。人材に関するリスク予測をデータサイエンティストが担うことで、より正確かつ的確な対策を打てるようになりました。

※1 参考:データサイエンティスト協会「DS JOURNAL 委員会便り 第17号」

特許取得をした金融分析のパッケージソフトウェア開発業務

この事例(※2)では、「商流ネットワークの把握や取引予測を実現するためのモデル開発」に関わった経験が紹介されています。データサイエンティストは、企業の現状(キャッシュフロー)と、それを取り巻く環境(商流)を、取引明細データを用いて把握するための動態モデリングモデル開発を行いました。

※2 参考:データサイエンティスト協会「DS JOURNAL 委員会便り 第16号」

3. データサイエンティストに求められるスキル・知識

ここでは、データサイエンティストの仕事で必要とされるスキル・知識について紹介します。

スキル

・企画力…ビジネス課題とその背景を分析し、解決策を企画する力
・データサイエンス力…情報処理・人工知能・統計学など、情報科学系の知識を使いこなす力
・データエンジニアリング力…データベースやBIツールなどのシステムを扱ってデータ整備やデータ抽出するスキル

知識

・統計学…統計手法に関する知識
・情報処理に関する知識…データ分析に使われるツールに関する知識
・確率、統計、モデリング…確率、統計、モデリング手法に関する知識
・機械学習(プログラミング言語など)…機械学習で使われる言語や機械学習手法に関する知識

4. データサイエンティストに求められるスキル・知識の習得方法

最後に、データサイエンティストに求められるスキル・知識の習得方法について解説します。データサイエンティストは専門性が高いスキル・知識が必要とされる職種です。その上、習得すべき分野の範囲も広いため、実務経験が無い状態でこれらを身につけるのは独学では難しいでしょう。そのため、資格制度やスクールを活用した学習が有効です。

資格取得を通して学ぶ

資格取得は、知識習得と知識を持っていることの対外的な証明につながります。

統計検定®
一般財団法人 統計質保証推進協会が主催する、統計学に関する知識を評価する統一試験で、5段階の級(準1級~4級)と、2つの資格(統計調査士、専門統計調査士)で構成されています。合格率は準1級で20%程度、2級〜4級で40〜60%程度であり、比較的合格しやすい資格といえます。

情報処理技術者試験
IPA(情報処理推進機構)が主催する、IT技術者向けの認定試験です。データサイエンティスト志望者であれば、まずは「基本情報技術者試験」「応用情報技術者試験」「データベーススペシャリスト試験」などを目指すのがおすすめです。基本情報技術者試験及び応用情報技術者試験の合格率は20%程度で、データベーススペシャリスト試験の合格率は14%程度です。

アクチュアリー資格試験
保険業界の第一線で活躍できる高度専門職「アクチュアリー」になるための資格です。アクチュアリー試験では、第1次試験の中に「数学(確率・統計・モデリング)」が含まれており、データサイエンティストの仕事に役立つ試験としてデータサイエンティスト協会が推奨しています。合格率は10%〜20%程度と難易度が高いと言われています。

スクールに通って学ぶ

スクールを活用することで、体系化されたカリキュラムと講師によるサポートが受けられます。統計学が理解できないなど、独学では乗り越えにくい壁やモチベーションの低下を防ぐ効果があり、効率よくスキルや知識を磨くことができるでしょう。

データミックス(オフラインスクール)
データミックスでは、未経験者を対象として「データサイエンティスト準備ステップ」「データサイエンティスト育成コース」を用意しています。特にデータサイエンティスト育成コースは、データサイエンティストとして必要な知識、スキル、考え方などを6か月かけて学び、実務で活躍できるレベルのスキルを学ぶことができます。

Udemy(オンラインスクール)
Udemyでは、オンラインで学べるデータサイエンティスト養成講座を開講しています。現職(マーケター、事業企画、コンサルタント、SE、PGなど)の仕事内容に応じて、弱点となりやすいスキルを補強できる点が特長です。

5. まとめ

この記事では、データサイエンティストの仕事内容を中心に、求められるスキル・知識の習得方法について解説しました。企業のビッグデータ活用が広まる中、データサイエンティストの需要も高まりつつあります。しかし、データサイエンティストには複数の専門知識が必要であり、ハードルは決して低くありません。資格取得やスクールを活用して自己研鑽を積みながら、必要なスキルと知識を身につけると良いでしょう。

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