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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とは、「ビックデータ」からビジネス戦略に必要なデータを探し出し、分析、検証を通じて活用できるデータに変える職種のことです。具体的な仕事内容は、問題を見つける「要件定義」、問題解決のために必要なデータを集める「データ収集」、グラフなどを用いて見やすくする「データ変換」、問題の原因や検証をする「データ分析」、分析結果から出た課題解決の検証と情報の提示をする「分析結果との照合、結果の共有」です。幅広いスキルを求められる職種ですが、「ビジネス」「データ分析」「IT」それぞれの分野で必要となるスキルを磨くことが重要です。

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■データサイエンティストとは、ビジネス戦略に使える情報を見つけ出すプロフェッショナル

データサイエンティストとは、「ビックデータ」と呼ばれる膨大な情報から統計学やデータ分析などを用いて、企業の事業戦略に必要な情報を探し出し、提供する職種のことです。IT技術の進化によって情報の収集や蓄積が簡単にできるようになった一方で、集めたデータ量が膨大すぎて活用できずにいることが増えています。そのデータを整理・分析・活用するために誕生したのがデータサイエンティストです。

ビックデータの解析には幅広いスキルを求められますが、データサイエンティストはそれぞれ得意な分野を持ちチームを組んで作業にあたります。「データサイエンティスト」「データマイニングエンジニア」「データアナリスト」などと呼ばれることもあります。

■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主な仕事内容は次のとおりです。働きたい業界や会社の規模によっては多少役割が変化するため、転職時に条件をしっかり確認すると良いでしょう。

・要件定義

ビックデータを端から解析していくのではなく、何を調べたいのかを探すことから始めます。課題を見つけ出さないと、解決策も見つかりません。

・データ収集

要件定義に沿って、必要なデータを収集します。膨大なデータの中から活用できる情報を見極める能力が求められます。

・データ変換

集めたデータをプログラミング言語などを活用して計測します。その後、余計な情報の削除やグラフ化などを行って見やすい状態に変換します。

・データ分析

統計学やデータ分析言語、機械学習などを活用しながら、課題に対する原因のあぶり出しやパターン化、仮説検証、改善提案を行います。関係する部署や職種とのミーティングを行い、詳細に分析していきます。

・分析結果との照合、結果の共有

データ解析や分析を行った結果、課題を解決できるかを見極めます。解決に導けなければデータ収集からやり直す場合もあります。漏れなどを防ぐため何度も分析や照合を行い、ビジネス戦略に与える傾向の特定および共有をします。

■データサイエンティストに求められるスキル

データサイエンティストは、問題提起から解決までの間にプログラミングや経営、統計学など様々な知識と技術を必要とします。求められるスキルは大きく3つに分けることができます。

全てを網羅するのは難しいですが、それぞれの分野で最低限必要となるスキルを磨くことが重要です。また、一つのスキルに特化して他のスキルは後から磨くにもいいでしょう。

・ビジネス分野

業界に関する知識や経営に関する知識を身につけることは、問題点を見つけて解決に導くためにとても重要です。さらに、データの収集や分析で終わるのではなく、答えを導き出すための問題解決能力や、導き出した結果を論理的に説明できる論理的思考能力も求められます。

また、チームでの連携や違う部署とのやり取りも行うため、コミュニケーション能力も重視されます。

・データ分析、解析分野

データ分析や解析には、統計解析ソフトウェアや機械学習などを活用しています。求人募集では「IBM SPSS」や「R」を用いた経験を必須スキルにしている企業も少なくありません。他にも「Hadoop」「SAS(Statistical Analysis System)」「HBase」「Hive」などの知識や経験があると役に立つでしょう。

・IT分野

データベース(DB)の知識やプログラミング言語は欠かせないスキルです。多くのデータはDBに蓄積されているため、サーバーに負担をかけずに作業する技術が必要になります。さらに、データの計測や変換などにプログラミング言語を用いるため、「SQL」「MySQL」「Python」「Ruby」「Java」のいずれかは身に付けておくと良いでしょう。

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