データサイエンティストとは

データサイエンティストとはどんな職種なのか、データサイエンティストになるには何が必要かを知りたい方に向けた解説です。データサイエンティストの仕事内容や必要なスキルなどの基本情報を掲載しています。是非、ご自身のキャリアを考える際の参考にしてください。転職のご相談もお受けいたします。

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は、膨大な情報である「ビックデータ」から、分析や統計学を用いて企業の事業戦略に必要な情報を提供する職種です。データサイエンティストの仕事内容はおおまかに、要件定義、データ収集、データ変換、データ分析、分析結果との照合、結果共有といった流れで構成されています。プログラミングや分析能力、ビジネス分野など、身につけておくべきスキルも豊富です。

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データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストは主に大量のデータ分析とその分析結果をもとに事業の方向性を決める役割を担う職種です。この仕事には「ビジネススキル」、「ITスキル」、「統計解析スキル」の3つが必要とされます。技術面だけでなく、精神面での能力も求められるデータサイエンティストは、専門性の高い職種ですが、どれか1つのスキルに特化して磨いておくとそれが仕事に繋がることもあります。

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データサイエンティストになるには

データサイエンティストは、大量のデータを保有している環境であれば必要とされる、需要の高い職種。その殆どがWeb系企業であり、データ分析を基に新たな事業戦略を考案していくことが求められています。そのため、『統計解析力』『ビジネススキル』『IT技術』を兼ね備えていることが重要。また、正確なデータを他者に伝えるポジションでもあることから、プレゼンテーション能力といった部分も重視される職種です。

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データサイエンティストの需要

ビッグデータを扱い、分析する立場のデータサイエンティスト。
統計学やビジネス、コンサルティングなどあらゆる分野の知識と技術を必要とするデータサイエンティストへの需要は、IT業界・ビックデータの進化と共に高まりを見せています。
ビッグデータをビジネスに活用する企業は増加の一途をたどり、即戦力となるデータサイエンティストの需要が急速に高まっていることから「人材不足」が懸念されている職種の一つです。
 
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データサイエンティストとデータアナリストの違い

両職種共、データを扱い分析する仕事であることは概ね予想がつきますが、ここでは具体的な違いについて解説していきます。
データサイエンティストの役割は、ビックデータから必要な情報を抽出し、分析結果に基いて課題解決策を立案すること。一方、データアナリストはデータ処理や現状分析、課題解決施策の提案に重きを置いている職種です。
厳密な線引は存在しておらず、企業によって担当領域が異なるとされています。
 
データサイエンティストとデータアナリストの違い

データサイエンティストになるために必要な勉強

データサイエンティストとして活躍する上で必要なスキルは大きく「ITスキル」「統計解析スキル」「ビジネススキル」の3つに整理されます。
データサイエンティストの代表的なキャリアアップには、エンジニア・統計解析の専門家 ・ビジネスアナリストの3つがあり、各々身に付けておくべきスキルが異なります。
自身のスキルや目指す方向性に合った書籍から独学で身に付けるほか、外部セミナーなどへ参加し、実践的な技術を習得するのも効果的な勉強法です。
 
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データサイエンティストの転職ならレバテックキャリア

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